Titulación | Tipo | Curso | Semestre |
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4313792 Neurociencias | OB | 0 | 1 |
No hay requisitos específicos diferentes del propio máster. Cuando comiencen las clases, los estudiantes han de tener la aceptación de un grupo de investigación y un posible proyecto.
Los objetivos principales del curso son i) ofrecer capacidades transversales para comunicar ciencia de forma eficaz, ii) que el estudiante adquiera competencias básicas en análisis estadístico, y iii) que el estudiante se familiarice con un entorno real de investigación.
1. Comunicación en Ciencia.
Un científico genera productos que necesitan ser comercializados convenientemente. Esta parte del Módulo # 1 lleva al estudiante a darse cuenta de que el desarrollo de habilidades para comunicar los resultados científicos de una manera efectiva es, al menos, tan importante como generarlos. Siendo el inglés la lengua franca entre los científicos, todas las actividades se llevarán a cabo en este idioma. La evaluación continua hará hincapié en el progreso de cada estudiante durante el período de enseñanza. La puntuación final en este submódulo combinará la asistencia a clase y la finalización oportuna de las asignaciones.
En esencia, el curso consiste en:
Escritura de artículos: Qué publicar, dónde y cómo. Enfatizaremos la escritura de “abstracts” (resúmenes). Los resúmenes, a diferencia de lo que la mayoría de los principiantes pueden pensar, es una de las partes más difíciles de la escritura científica. La mayoría de los lectores potenciales de su trabajo dedicarán sólo unos segundos a leer su resumen a partir de bases de datos científicas. Si no captas su atención, has fracasado. Dentro de esta parte del documento escrito, vamos a entrar en el sistema de revisión por pares.
Diseño de carteles (posters): El diseño eficaz de un cartel es mucho más que simplemente poner sus figuras juntas y ajustar algún texto entre ellas. Considérese en medio de una sesión de 400 pósters, compitiendo con los demás para atraer la atención de ese importante científico que viene por el pasillo, con quien quiere hablar. Casi sin detenerse, el científico importante puede preguntar, "hum, ¿qué has hecho aquí?" A menos que diga algo cautivador en 15 segundos, sus ojos podrían estar ya en el siguiente cartel.
Conferencias: Hablar ante un público sobre su investigación es un privilegio y una gran ocasión para conocer y ser conocido. Sin embargo, su producto (su ciencia) puede no llegar al cliente (la audiencia). Tenga cuidado con el sueño inducido por Power Point, haga las diapositivas lo más sencillas posible, use el lenguaje corporal sabiamente, haga contacto visual con el público, respete sus límites de tiempo y mucho más.
Además, dependiendo del número de estudiantes matriculados, discutiremos algunos aspectos de la ética científica y la ciencia y el arte de la obtención de financiación.
2. Análisis estadístico de datos experimentales.
Introducción. La estadística es un tema central para los experimentadores, tanto antes como después de que se realicen los experimentos. En el primer caso, porque se requiere un diseño experimental cuidadoso si queremos que el experimento dé respuestas correctas a las preguntas que nos estamos haciendo y en el segundo porque los conjuntos de datos resultantes de los experimentos necesitan análisis sistemáticos y precisos para generar conclusiones no sesgadas y reproducibles. La variabilidad está intrínsecamente ligada a la biología y la estadística es responsable del modelado de la variabilidad, es decir, separar las diversas fuentes de error para identificar tendencias, asociaciones y correlaciones útiles para explorar la intrincada selva de las ciencias de la vida.
Objetivos. La asignatura comprende un curso básico sobre estadística. El objetivo fundamental es preparar a los estudiantes para el análisis y la interpretación precisa de los datos experimentales.
Contenido. 1. Introducción al programa estadístico utilizado. 2. Trabajar con datos en un proyecto. 3. Estadísticas descriptivas monovariadas y bivariadas. 4. Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad. 5. Inferencia estadística: Estimación y prueba de hipótesis. 6. Análisis de las diferencias entre dos grupos o condiciones: (a) dos muestras independientes y datos pareados; b) pruebas paramétricas y no paramétricas. 7. Análisis de las diferencias entre dos o más grupos: Análisis de varianza (ANOVA).
3. Laboratorio de Investigación.
Familiarizarse con los antecedentes teóricos del proyecto de investigación propuesto por su tutor.
Elaboración de la hipótesis y plan de trabajo.
Aprendizaje de las técnicas requeridas para realizar el proyecto de investigación.
*A menos que las restricciones impuestas por las autoridades sanitarias obliguen a una priorización o reducción de estos contenidos.
Clases magistrales / expositivas
Prácticas de aula
Presentación / exposición de trabajos
Estancia al laboratorio (trabajo supervisado y autónomo en el laboratorio donde el estudiante prepara su tesis final de máster).
*La metodología docente propuesta puede experimentar alguna modificación en función de las restricciones a la presencialidad que impongan las autoridades sanitarias.
Título | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
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Tipo: Dirigidas | |||
Clases magistrales | 37,5 | 1,5 | 2, 3, 5, 8, 9, 10, 11, 12 |
Tipo: Supervisadas | |||
Formación supervisada en el laboratorio | 75 | 3 | 1, 2, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 11, 12, 13 |
Presentación / exposición de trabajos | 54,25 | 2,17 | 2, 4, 5, 8, 9, 10, 12 |
Tipo: Autónomas | |||
Preparación y redacción de trabajos | 56,25 | 2,25 | 1, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 12, 13 |
Trabajo de laboratorio | 75 | 3 | 1, 4, 5, 6, 7, 9, 10, 11, 12, 13 |
Evaluación continua, donde se tiene en cuenta la asistencia y la actitud, la entrega puntual de los trabajos, la exposición y defensa de los trabajos, un examen práctico de estadística, y un informe del tutor del grupo de investigación.
*La evaluación propuesta puede experimentar alguna modificación en función de las restricciones a la presencialidad que impongan las autoridades sanitarias.
Título | Peso | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
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Entrega de trabajos | 17% | 0 | 0 | 1, 2, 3, 4, 5, 7, 8, 9, 10, 12 |
Examen | 36% | 2 | 0,08 | 4, 11 |
Informe del tutor | 30% | 0 | 0 | 1, 2, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13 |
Presentación y defensa oral de los trabajos | 17% | 0 | 0 | 2, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 12 |
George M. Hall: How to write a paper. BMJ Books, 2008
Jenny Freeman: How to display data. BMJ Books, 2008
George M. Hall: How to present at meetings. BMJ Books, 2007
Elizabeth Wager: How to survive peer review. BMJ Books, 2002
Ivan Valiela: Doing Science. Design, Analysis, and Communication of Scientific Research. Oxforf U.P., 2001