Evaluación continua

Se partirá de un criterio basado en la evaluación continua. Se valorarán aspectos como la participación, la capacidad de integrar y relacionar los contenidos conceptuales con los procedimentales, así como analizarlos críticamente en cada caso, siempre teniendo en cuenta los valores deontológicos de la profesión.

La evaluación constará de tres actividades:

• Estudio de caso en pequeño grupo (45%): Los estudiantes formarán grupos interdisciplinarios y trabajarán colaborativamente en la resolución de un caso práctico relacionado con los contenidos de la asignatura. La resolución del caso se realizará durante el módulo. Esta actividad permitirá aplicar conocimientos teóricos a situaciones reales o simuladas y se entregará una semana después de finalizar el módulo (12 de noviembre).
• Prueba teórico-práctica individual (45%): Se realizará una prueba que combinará preguntas teóricas con aplicaciones prácticas de los conceptos trabajados durante el curso. Esta prueba se realizará al finalizar el período lectivo de la asignatura (5 de noviembre).
• Autoevaluación crítica individual (10%): Cada estudiante elaborará una reflexión crítica sobre su propio proceso de aprendizaje a lo largo de la asignatura, valorando sus logros, dificultadesy aportaciones. Esta autoevaluación se entregará una semana después de finalizar el módulo.

Condiciones para ser evaluado/a: Participar activamente en las clases y en los trabajos grupales, así como realizar los trabajos individuales.

Requisitos para aprobar la asignatura: Para superar la asignatura será necesario haber superado satisfactoriamente las tres actividades de evaluación. Se deberá obtener una nota mínima de 5 en cada uno de los tipos de actividades que conforman la evaluación.

Recuperación: Si un/a alumno/a no supera alguna de las actividades evaluativas, tendrá la posibilidad de recuperarlas entregándolas nuevamente el 12 de diciembre. La prueba teórico-práctica también se podrá recuperar en esa misma fecha.

Evaluación única

La evaluación única consiste en una prueba teórico-práctica individual (45%), la resolución individual de un caso práctico (45%) y una reseña teórica de un libro de la bibliografía recomendada (10%). Estas tres actividades se realizarán el 5 de noviembre. Se aplicará el mismo sistema de recuperación que en la evaluacióncontinua: las actividades se entregarán y/o reevaluarán el 12 de diciembre.

Aspectos a tener en cuenta:

• La asistencia a las sesiones presenciales es obligatoria, con un mínimo del 80%. En caso contrario, la evaluación será considerada como NP (no presentado).

• Las devoluciones, revisiones o calificaciones de las evidencias se realizarán en un plazo no superior a 20 días hábiles.

• En caso de suspender el módulo, el/la estudiante deberá matricularse nuevamente en la próxima edición del máster. En ese caso, no se conservarán las notas obtenidas en las evidencias.

• De acuerdo con la normativa de la UAB, el plagio o copia de cualquier trabajo o prueba escrita será penalizado con un 0 como calificación de la evidencia, perdiendo la posibilidad de recuperarla, ya sea un trabajo individual o grupal (en este último caso, todos los miembros del grupo obtendrán un 0).

Uso de tecnologías de Inteligencia Artificial (IA)

En esta asignatura se permite el uso de tecnologías de IA exclusivamente en tareas de apoyo, como la corrección de textos, traducciones, generación de ideas, organización inicial de contenidos o exploraciónconceptual previa. Estas tareas no pueden, en ningún caso, sustituirla sistematización ni eltratamiento habitual de los datos ni las responsabilidades principales del estudiante como autor del trabajo, tales como la redacción original, la gestión y tratamiento de datos propios, el análisis crítico o la discusiónde los resultados.

El/la estudiante deberá identificar claramente qué partes del trabajo han sido generadas con tecnologías de IA, especificar qué herramienta se ha utilizado (incluyendo la versión y función concreta) e incluir una reflexión crítica sobre cómo el uso de la IA ha influido en el proceso y en el resultado final del trabajo. Esta reflexión podrá incluirse en el apéndice o en el capítulo metodológico, según corresponda.

La falta de transparencia en el uso de herramientas de IA generativa se considerará una falta de honestidad académica y podrá conllevar una penalización parcial o total en la calificación de la asignatura, así como sanciones mayores en casos graves, de acuerdo con las normativas de la institución.

Además, el/la estudiante deberá demostrar que las herramientas de IA utilizadas cumplen con criterios adecuados de confidencialidad, seguridad de los datos, protección de derechos de autor y fiabilidad del contenido, tal y como establecen las buenas prácticas editoriales y éticas de la investigación.