Titulació | Tipus | Curs |
---|---|---|
Neurociències | OB | 1 |
Podeu consultar aquesta informació al final del document.
No hi han requeriments específics diferents dels del propi màster, però si que es requereix un nivell mínim d'anglès
Els objectius principals del curs són adquirir i) capacitats transversals per a comunicar ciència de forma eficaç, i, ii) competències bàsiques en l'anàlisi estadística de resultats experimentals.
1. Comunicació Científica.
La ciència genera productes que s'han de divulgar convenientment. Aquesta part de l'assignatura porta l'alumnat a adonar-se que el desenvolupament d'habilitats per comunicar de manera eficaç els resultats científics és tan important com generar-los. En ser l'anglès la llengua oficial de la ciència, totes les activitats d’aquesta part del mòdul es realitzaran en aquesta llengua.
En essència aquest part del mòdul consta en:
2. Anàlisi estadística de dades experimentals.
L'estadística és essencial en les ciències experimentals durant tot el procés: en el disseny, per assegurar que els experiments responguin adequadament les preguntes plantejades; en la recollida de dades, per assegurar la qualitat i evitar biaixos; i en l’anàlisi, per obtenir conclusions imparcials i reproduïbles. És clau per modelar la variabilitat inherent a la biologia i identificar relacions significatives. Les classes teòriques d'aquesta part del mòdul es farà amb anglès i català.
L'objectiu fonamental d'aquesta part del mòdul és capacitar a l’alumnat en l’anàlisi i interpretació de dades experimentals. Per tant, es s proporcionaran competències bàsiques per dissenyar, executar i analitzar projectes de recerca, aplicar tècniques estadístiques adequades, interpretar resultats i obtenir conclusions adequades. Així doncs el contingut serà:
La primera classe d'aquesta part es dedicarà al de tractament de dades amb tema gènere
Títol | Hores | ECTS | Resultats d'aprenentatge |
---|---|---|---|
Tipus: Dirigides | |||
Classes magistrals / expositives i seminaris de classe | 56 | 2,24 | |
Tipus: Supervisades | |||
Tutorització de treballs | 17 | 0,68 | |
Tipus: Autònomes | |||
Preparació i elaboració de treballs | 145 | 5,8 |
Les activitats dirigides inclouen:
Classes magistrals / expositives.
Pràctiques d'aula.
Presentació / exposició de treballs.
Es distribueixen en 30 hores de teoria de Bioestadística i 26 hores de Comunicació, que es distribueixen en 12 hores de teoria i 14 hores de seminaris. Els seminaris es realitzen en dos grups de classe amb la meitat de l'alumnat a cada un d'ells.
Nota: es reservaran 15 minuts d'una classe, dins del calendari establert pel centre/titulació, perquè els alumnes completin les enquestes d'avaluació de l'actuació del professorat i d'avaluació de l'assignatura.
Títol | Pes | Hores | ECTS | Resultats d'aprenentatge |
---|---|---|---|---|
Comunicació científica: Presentació i defensa de treballs | 46% | 3 | 0,12 | CA07, CA09, SA08, SA09 |
Tractament de dades: activitats pràctiques i d'auto-aprenentatge | 24% | 2 | 0,08 | CA07, CA08, CA10, KA07, KA08, SA07, SA09 |
Tractament de dades: Examen | 20% | 2 | 0,08 | CA08, KA08, SA07, SA09 |
La part de Comunicaicó científica s'avaluarà per avaluació continuada, on es tindrà en compte assistència i actitud, entrega puntual de treballs, exposició i defensa de treballs.
La part de Tractament de Dades també es farà per avaluació continuada a través d'exercicis pràctics i activitats d'auto-parenentatge però a més hi haurà un examen on els alumnes hauran de contestar preguntes sobre els conceptes teòrics i aplicats. Es necessita una nota mínima de l'examen de 3.5 sobre 10 per fer promig amb l'avaluació continua d'aquesta part. Hi haurà un examen de recuperació de l’examen de Tractament de dades per l'alumnat que no assoleixin l’aprovat d’aquesta avaluació.
Cal treure un 3,5 sobre 10 de cada una de les parts (Comunicació Científica i Tractament de Dades) per poder aprovar el mòdul.
L'alumnat obtindrà la qualificació de "No Avaluable" quan les activitats d'avaluació realitzades tinguin una ponderació inferior a una tercera part en la qualificació final.
Comunicació científica
George M. Hall: How to write a paper. BMJ Books, 2008 (https://bibcercador.uab.cat/permalink/34CSUC_UAB/1c3utr0/cdi_proquest_ebookcentral_EBC1120469)
Jenny Freeman: How to display data. BMJ Books, 2008 (https://bibcercador.uab.cat/permalink/34CSUC_UAB/1c3utr0/cdi_globaltitleindex_catalog_213523389)
George M. Hall: How to present at meetings. BMJ Books, 2007 (https://bibcercador.uab.cat/permalink/34CSUC_UAB/1c3utr0/cdi_ciando_primary_ciando488781)
Elizabeth Wager: How to survive peer review. BMJ Books, 2002 (https://www.bmj.com/sites/default/files/attachments/resources/2011/07/wager.pdf)
Ivan Valiela: Doing Science. Design, Analysis, and Communication of Scientific Research. Oxforf U.P., 2010 (UAB Library access: https://www.proquest.com/docview/225682342/fulltextPDF/78D103AE31394973PQ/3?accountid=15292&sourcetype=Trade%20Journals)
50 Essentials on Science Communication. Jean Paul Bertemes , Serge Haan and Dirk Hans. 2024. De Gruyter Mounter. https://www.degruyter.com/document/doi/10.1515/9783110763577/html#contents
Tractament de dades
Milton JS. Estadística para biología y cienciasde la salud. 3a. Edición. Madrid: Interamericana. McGraw-Hill, 2001.
Daniel WW. Bioestadística. Base para el análisis de las ciencias de la salud. 4a Edición. Limusa Wiley, 2002.
Cuadras CM. Fundamentos de estadística: aplicación a las ciencias humanas. Barcelona: EUB, 1996.
Sentís J, Pardell H, Cobo E, Canela J. Manual de Bioestadística. 3a. Edición. Barcelona: Masson, 2003.
Armitage PG, Berry G, Matthews JNS. 2002. Statistical methods in medical research. Oxford: Blackwell Science Limited.
webs:
http://www.bioestadistica.uma.es/libro/
http://www.hrc.es/bioest/M_docente.html
http://davidmlane.com/hyperstat/index.html
https://www.equator-network.org
Simuladors:
http://web.udl.es/usuaris/q3695988/wenessim/Pagines/index.htm
http://www.uco.es/simulaciones_estadisticas/index.php?menu=simula
Programari:
The jamovi project (2023). jamovi (Version 2.3) [Computer Software]. Retrieved from https://www.jamovi.org , accessed 2024-07-04
Program of the Girona Heart Registry (REGICOR), IMIM, Barcelona. GranMo. https://www.datarus.eu/en/applications/granmo/ , accessed 2024-07-04
Bulus, M. (2023). pwrss: Statistical Power and Sample Size Calculation Tools. R package version 0.3.1. https://CRAN.R-project.org/package=pwrss
Bulus, M., & Polat, C. (2023). pwrss R paketi ile istatistiksel güç analizi [Statistical poweranalysis with pwrss R package]. Ahi Evran Üniversitesi Kırşehir Eğitim Fakültesi Dergisi, 24(3), 2207-2328. https://doi.org/10.29299/kefad.1209913 , accessed 2024-07-04
Per a la part de tractament de dades es farà servir JAMOVI, GranMo, pwrss
La informació proporcionada és provisional fins al 30 de novembre de 2025. A partir d'aquesta data, podreu consultar l'idioma de cada grup a través d’aquest enllaç. Per accedir a la informació, caldrà introduir el CODI de l'assignatura
Nom | Grup | Idioma | Semestre | Torn |
---|---|---|---|---|
(SEMm) Seminaris (màster) | 1 | Anglès | primer quadrimestre | matí-mixt |
(SEMm) Seminaris (màster) | 2 | Anglès | primer quadrimestre | matí-mixt |
(TEm) Teoria (màster) | 1 | Anglès | primer quadrimestre | matí-mixt |