Titulación | Tipo | Curso |
---|---|---|
Investigación en educación | TFE | 1 |
Puede consultar esta información al final del documento.
Este módulo es obligatorio de máster. La temática del Trabajo de Fin de Máster estará relacionada con la especialidad que curse el estudiante.
No se puede matricular si no se han matriculado el resto de módulos del máster.
El Trabajo de Fin de Máster tiene como objetivo principal evaluar la integración de las competencias adquiridas en el Máster.
El Trabajo de Fin de Màster se establece como una investigación en el ámbito de la educación desarrollada con datos empíricos que el alumno desarrolla individualmente y presenta ante un tribunal
El informe de investigación debe presentar:
Título | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
---|---|---|---|
Tipo: Dirigidas | |||
Introducción grupal al trabajo de investigación | 10 | 0,4 | CA07, CA08, CA09, KA07, KA08, SA07, SA08, SA60, CA07 |
Tipo: Supervisadas | |||
Tutorias individuals o en grupo | 65 | 2,6 | CA07, CA08, CA09, KA07, KA08, SA07, SA08, SA60, CA07 |
Tipo: Autónomas | |||
Desarrollo del trabajo, elaboración del informe y la presentación | 300 | 12 | CA07, CA08, CA09, KA07, KA08, SA07, SA08, SA60, CA07 |
Nota: se reservarán 15 minutos de una clase dentro del calendario establecido por el centro o por la titulación para que el alumnado rellene las encuestas de evaluación de la actuación del profesorado y de evaluación de la asignatura o módulo.
Título | Peso | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
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Memòria Informe | 60% | 0 | 0 | CA07, CA08, CA09, KA07, KA08, SA07, SA08, SA60 |
Presentación / exposición oral | 20% | 0 | 0 | CA07, CA08, CA09, KA07, KA08, SA07, SA08, SA60 |
Seguimento tutorias | 20% | 0 | 0 | CA07, CA08, CA09, KA07, KA08, SA07, SA08, SA60 |
La evaluación del módulo se realizará mediante las actividades que se señalan.
El desarrollo del Trabajo de Fin de Máster se fundamenta en la acción tutorial. Cada alumno tendrá un tutor que será uno/a doctor / a del departamento responsable de la especialidad que cursa el estudiante al Máster.
El estudiante y el tutor acordarán un calendario de tutorías para el seguimiento del trabajo.
El trabajo se presentará y defenderá públicamente ante un tribunal durante la semana del 13 de Julio de 2026. La fecha concreta de cada tribunal la concretarán las especialidades durante el mes de junio. Para poder defender el TFM será requisito imprescindible que haya habido un proceso de seguimiento del TFM por parte del tutor/a que permita garantizar no solo la calidad del proceso, sino también que el TFM se ha hecho durante el curso académico.
Para poder presentar el TFM, el estudiante deberá haber realizado todas las entregas parciales de seguimiento y contar con el visto bueno del/la tutor/a.
La nota final será la media ponderada de las actividades previstas. Para aprobar hay que haber aprobado las tres actividades. En caso de que el alumno no supere la defensa del trabajo final y/o la evaluación del tutor, no hay la posibilidad de recuperarlo dentro del mismo año académico.
Para aprobar el TFM, es necesario que el estudiante muestre una buena competencia comunicativa general, tanto oralmente como por escrito, y un buen dominio de la lengua o las lenguas vehiculares que constan en la guía docente. En todas las actividades (individuales y en grupo) se tendrá en cuenta la corrección lingüística, la redacción y los aspectos formales de presentación. El alumnado tieneque ser capaz de expresarse con fluidez y corrección y tiene que mostrar un altogrado de comprensión de los textos académicos. Una actividad puede ser devuelta (no evaluada)o suspensa si el profesor considera que no cumple estos requisitos.
La copia o plagio, tanto en el caso de trabajos como en el caso de los exámenes, constituyen un delito que supondrá el suspenso del TFM:
En esta asignatura, se permite el uso de tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) como parte integrante del desarrollo del trabajo, siempre que el resultado final refleje una contribución significativa del estudiante en el análisis y la reflexión personal. El estudiante tendrá que identificar claramente qué partes han sido generadas con esta tecnología, especificar las herramientas empleadas e incluir una reflexión crítica sobre cómo estas han influido en el proceso y el resultado final de la actividad. La no transparencia del uso de la IA se considerará falta de honestidad académica y puede comportar una penalización en la nota de la actividad, o sanciones mayores en casos de gravedad. Se podrán realizar comprobaciones específicas para garantizar la autoría y la adquisición de competencias en casos de sospecha de fraude académico.
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Análisis cualitativa de dades: Atlas.ti; nvivo
Análisi cuantitativa de dades: Jasp; Jamovi
La información proporcionada es provisional hasta el 30 de noviembre de 2025. A partir de esta fecha, podrá consultar el idioma de cada grupo a través de este enlace. Para acceder a la información, será necesario introducir el CÓDIGO de la asignatura