| Trabajo final de máster | Código: M2.867 : 12 |
El trabajo final de máster (TFM) es un ejercicio individual y de carácter profesional o académico que sintetiza los conocimientos y competencias adquiridos a lo largo de todo el máster.
Este trabajo se realiza bajo la supervisión de un profesor colaborador docente, que actúa como director del trabajo.
El resultado final del trabajo final consta de los siguientes elementos:
- Una memoria, que documenta el trabajo realizado.
- Un producto, que variará según el tipo de trabajo (aplicación, diseño, estudio, etc).
- Una presentación, que resume los resultados obtenidos y el desarrollo del trabajo.
- Un informe de autoevaluación.
La carga de trabajo de esta asignatura es de 12 ECTS, es decir, 300 horas de trabajo para el estudiante.
El trabajo final de máster es una asignatura obligatoria y de carácter finalista. Es el resultado final y natural del proceso de aprendizaje realizado por el alumno durante sus estudios de Máster, y es en él donde el alumno tiene oportunidad de hacer converger los conocimientos adquiridos.
El trabajo requiere desarrollar y aplicar competencias de gran aplicación en el día a día del ámbito profesional y académico: planificación, gestión del tiempo, automotivación, iniciativa, etc.
El campo profesional o académico concreto relacionado con el trabajo final dependerá del área temática.
No sólo se requiere del alumno que utilice los conocimientos adquiridos en el Máster, sino que se le anima a que vaya más allá del temario estudiado en las asignaturas, aportando conocimientos adicionales a partir de otros estudios, adquiridos por otras vías o aquellos alcanzados durante el TFM.
Los conocimientos previos concretos necesarios dependerán del área temática del trabajo final elegido.
Se recomienda leer con antelación y detenimiento el plan docente de la asignatura para asegurarse de que se cumplen todos los requisitos y recomendaciones necesarios. Teniendo en cuenta las peculiaridades del TFM y su peso curricular, es muy recomendable que el alumno realice las "Tareas previas a la matrícula" durante las semanas previas a su matriculación.
Requisitos de matrícula
El TFM se cursará al final de la titulación. Por lo tanto, para poder matricularse, es imprescindible que el estudiante tenga superados, reconocidos o esté cursando los 48 ECTS del programa correspondientes a las asignaturas obligatorias y optativas.
Hay que tener en cuenta, sin embargo, que se trata de una asignatura de 12 créditos y que por lo tanto, conlleva una carga de trabajo de 300 horas (es decir, cerca de 20 horas semanales de dedicación).
Tareas previas a la matrícula
El Trabajo Final de Máster (TFM) se divide en un conjunto de áreas. Dentro de cada una de estas áreas, se proponen diferentes líneas de trabajos, que serán dirigidos por diferentes profesores colaboradores y supervisadas por un único profesor responsable. En caso de duda sobre alguna área o línea concreta, se deberá enviar un mensaje al profesor responsable del área o profesor colaborador responsable de la línea concreta. Además, algunas áreas pueden tener elementos de desarrollo o evaluación específicos, con lo cual se recomienda leer con detenimiento el plan docente de cada área de TFM y consultar las dudas al profesor responsable del área o al tutor.
ÁREAS específicas de TFM:
En el siguiente enlace podéis encontrar la descripción específica de las distintas áreas y propuestas que se ofrecen para la realización del TFM, con la información relativa a los tutores, líneas de investigación y procedimiento de matrícula:
Al finalizar el trabajo se podrá depositar una copia en el repositorio institucional de la UOC (O2, http://openaccess.uoc.edu/webapps/o2/handle/10609/53085) donde quedará archivado y será de libre consulta por su uso docente y de divulgación, excepto en casos donde se pueda justificar que hay datos confidenciales a proteger (propiedad intelectual de terceros, datos personales, etc.).
Esta asignatura, diseñada de acuerdo con el real decreto de organización de las enseñanzas universitarias (RD 822/2021), permite desarrollar los conocimientos, habilidades y competencias que se detallan a continuación:
Conocimientos o contenidos (Knowledge)
¿ K1 Comprender el proceso general o global de un proyecto de ciencia o análisis de datos, incluyendo la identificación de fuentes de datos, la captura y almacenamiento de datos, el procesamiento y análisis de los mismos y, finalmente, la presentación de los resultados.
¿ K2 Identificar los puntos críticos en un proyecto de ciencia o análisis de datos, así como las principales debilidades que puedan dificultar la finalización exitosa del proyecto.
¿ K8 Conocer las diferentes técnicas y modelos para la visualización de datos que permitan transmitir, de forma adecuada al público, la información o resultados de un proyecto de ciencia de datos.
Habilidades o destrezas (Skills)
¿ S6 Saber crear gráficos y visualizaciones adecuados para mostrar la información y los resultados de un proyecto de ciencia de datos.
¿ S7 Producir y comprender textos escritos y presentaciones orales en un contexto académico, científico y profesional, demostrando habilidades comunicativas en el ámbito técnico de la ciencia de datos.
¿ S8 Analizar y sintetizar información para evaluar soluciones tecnológicas y elaborar propuestas de proyectos de ciencia de datos, teniendo en cuenta los recursos, las alternativas disponibles y las condiciones de mercado.
¿ S9 Trabajar en equipo en un entorno virtual para la realización de aplicaciones basadas en inteligencia artificial en el contexto de un proyecto de ciencia de datos.
¿ C1 Actuar de manera honesta, ética, sostenible, socialmente responsable y respetuosa con los derechos humanos y la diversidad, tanto en la práctica académica como en la profesional, y diseñar soluciones para la mejora de estas prácticas.
¿ C2 Desarrollar el pensamiento crítico y autocrítico en el análisis, la conceptualización y el diseño de proyectos de ciencia de datos.
¿ C3 Diseñar, desarrollar y gestionar proyectos de ciencia de datos, adaptándose a la evolución de las tecnologías, los lenguajes de programación y las necesidades de empresas, instituciones y, en general, de la sociedad.
¿ C4 Desarrollar y aplicar iniciativa y espíritu emprendedor.
¿ C5 Realizar, presentar y defender proyectos profesionales en el ámbito de la ciencia de datos, adecuándose al público al que se dirige la presentación.
¿ C6 Evaluar de forma crítica, justificada y objetiva el resultado de un proyecto de ciencia de datos.
La combinación de estos conocimientos, destrezas y competencias se refleja en los siguientes resultados de aprendizaje:
¿ Diseñar proyectos académicos o profesionales aplicando criterios de calidad, sostenibilidad y responsabilidad social.
¿ Evaluar críticamente la aplicación de los principios éticos que guían el ejercicio profesional en situaciones complejas.
¿ Demostrar comprensión detallada en un ámbito especializado dentro de la ciencia de datos.
¿ Adquirir la capacidad de dimensionar, diseñar y desarrollar proyectos integrales en el ámbito de la ciencia de datos.
¿ Analizar diferentes alternativas y elegir la más adecuada, justificando su elección.
¿ Evaluar y discutir decisiones tomadas, ya sea por uno mismo o por otros.
¿ Elaborar y defender un documento que sintetice un trabajo original en el ámbito de la ciencia de datos.
¿ Actuar de manera ética, honesta y cívica en el trabajo académico y profesional, evitando el plagio o cualquier otro uso indebido del trabajo de terceros.
¿ Resolver en los propios textos académicos o de investigación dilemas de reconocimiento y atribución de ideas y trabajos, en base a la ética y la integridad del trabajo intelectual.
En el Trabajo Final de Máster se pondrán en práctica y se profundizará en las competencias generales del máster mediante la elaboración de un trabajo escrito. Asimismo, durante la elaboración de este trabajo se intentará fomentar el desarrollo de competencias similares a las de la práctica profesional. Del mismo modo, hay que resaltar que se hará especial énfasis en los aspectos relacionados con la planificación, seguimiento, búsqueda de información, habilidades comunicativas, su impacto en el mundo real, análisis económico, etc. Finalmente, es importante destacar que en función de la temática del Trabajo Final de Máster, el estudiante profundizará sus conocimientos en las competencias relacionadas con esta temática.
En la UOC, la evaluación generalmente es virtual. Se estructura en torno a la evaluación continua, que incluye diferentes actividades o retos; la evaluación final, que se lleva a cabo mediante pruebas o exámenes, y el trabajo final de la titulación.
Las actividades o pruebas de evaluación pueden ser escritas y/o audiovisuales, con preguntas aleatorias, pruebas orales síncronas o asíncronas, etc., de acuerdo con lo que decida cada equipo docente. Los trabajos finales representan el cierre de un proceso formativo que implica la realización de un trabajo original y tutorizado que tiene como objetivo demostrar la adquisición competencial hecha a lo largo del programa.
Para verificar la identidad del estudiante y la autoría de las pruebas de evaluación, la UOC se reserva la potestad de aplicar diferentes sistemas de reconocimiento de la identidad y de detección del plagio. Con este objetivo, la UOC puede llevar a cabo grabación audiovisual o usar métodos o técnicas de supervisión durante la ejecución de cualquier actividad académica.
Asimismo, la UOC puede exigir al estudiante el uso de dispositivos electrónicos (micrófonos, cámaras u otras herramientas) o software específico durante la evaluación. Es responsabilidad del estudiante asegurar que estos dispositivos funcionan correctamente.
El proceso de evaluación se fundamenta en el trabajo personal del estudiante y presupone la autenticidad de la autoría y la originalidad de las actividades académicas. La web sobre integridad académica y plagio de la UOC contiene información al respecto.
La falta de autenticidad en la autoría o de originalidad de las pruebas de evaluación; la copia o el plagio; la suplantación de identidad; la aceptación o la obtención de cualquier actividad académica a cambio o no de una contraprestación; la colaboración, el encubrimiento o el favorecimiento de la copia, o el uso de material, software o dispositivos no autorizados en el plan docente o el enunciado de la actividad académica, incluida la inteligencia artificial y la traducción automática, entre otras, son conductas irregulares en la evaluación que pueden tener consecuencias académicas y disciplinarias graves.
Estas conductas irregulares pueden conllevar el suspenso (D/0) en las actividades evaluables definidas en el plan docente -incluidas las pruebas finales- o en la calificación final de la asignatura, ya sea porque se han utilizado materiales, software o dispositivos no autorizados durante las pruebas (como el uso de inteligencia artificial no permitida, redes sociales o buscadores de información en internet), porque se han copiado fragmentos de texto de una fuente externa (internet, apuntes, libros, artículos, trabajos o pruebas de otros estudiantes, etc.) sin la citación correspondiente, por la compraventa de actividades académicas, o porque se ha llevado a cabo cualquier otra conducta irregular.
Asimismo, y de acuerdo con la normativa académica, las conductas irregulares en la evaluación también pueden dar lugar a la incoación de un procedimiento disciplinario y a la aplicación, si procede, de la sanción que corresponda, de conformidad con lo establecido en la normativa de convivencia de la UOC.
En el marco del proceso de evaluación, la UOC se reserva la potestad de:
- Solicitar al estudiante que acredite su identidad según lo establecido en la normativa académica.
- Solicitar al estudiante que acredite la autoría de su trabajo a lo largo de todo el proceso de evaluación, tanto en la evaluación continua como en la evaluación final, a través de una entrevista oral síncrona, que puede ser objeto de grabación audiovisual, o por los medios establecidos por la UOC. Estos medios tienen el objetivo de verificar los conocimientos y las competencias que garanticen la identidad del estudiante. Si no es posible garantizar que el estudiante es el autor de la prueba, esta puede ser calificada con una D, en el caso de la evaluación continua, o con un suspenso, en el caso de la evaluación final.
Inteligencia artificial en el marco de la evaluación
La UOC reconoce el valor y el potencial de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito educativo y, a su vez, pone de manifiesto los riesgos que supone si no se utiliza de forma ética, crítica y responsable. En este sentido, en cada actividad de evaluación se informará al estudiantado sobre las herramientas y los recursos de IA que se pueden utilizar y en qué condiciones. Por su parte, el estudiantado se compromete a seguir las indicaciones de la UOC a la hora de realizar las actividades de evaluación y de citar las herramientas utilizadas y, concretamente, a identificar los textos o imágenes generados por sistemas de IA, los cuales no podrá presentar como si fueran propios.
Respecto a usar o no la IA para resolver una actividad, el enunciado de las actividades de evaluación indica las limitaciones en el uso de estas herramientas. Debe tenerse en cuenta que usarlas de manera inadecuada, como por ejemplo en actividades en las que no están permitidas o no citarlas en las actividades en las que sí lo están, puede considerarse una conducta irregular en la evaluación. En caso de duda, se recomienda que, antes entregar la actividad, se haga llegar una consulta al profesorado colaborador del aula.
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La asignatura solo puede aprobarse con el seguimiento y la superación de la evaluación continua (EC). La calificación final de la asignatura es la nota obtenida en la EC. |