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Consulta de los datos generales Descripción La asignatura en el conjunto del plan de estudios Campos profesionales en el que se proyecta Conocimientos previos Información previa a la matrícula Objetivos y competencias Contenidos Consulta de los recursos de aprendizaje de la UOC para la asignatura Información adicional sobre los recursos de aprendizaje y herramientas de apoyo Informaciones sobre la evaluación en la UOC Consulta del modelo de evaluación | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Este es el plan docente de la asignatura para el primer semestre del curso 2024-2025. Podéis consultar si la asignatura se ofrece este semestre en el espacio del campus Más UOC / La universidad / Planes de estudios). Una vez empiece la docencia, tenéis que consultarlo en el aula. El plan docente puede estar sujeto a cambios. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Esta asignatura pretende ser el punto de encuentro de las estudiantes del máster con la ciencia de datos, un nuevo ámbito de conocimiento amplio y complejo. En la asignatura entendermos qué ventajas pueden aportar los datos en el contexto de la salud, estudiaremos los conceptos fundamentales relacionados con la ciencia de datos y el Big Data, analizaremos algunas de las bases de datos en salud disponibles actualmente, aprenderemos a analizar datos para obtener información útil a partir de ellos, veremos como evaluar la validez de los sistemas de análisis de datos para saber que credibilidad debemos darles y finalmente introduciremos brevemente la importáncia de visualizar convenientemente los resultados de los análisis de datos. Finalmente, estudiaremos qué problemas de privacidad existen y cómo podemos garantizar la anonimización de datos. Para realizar estas actividades utilizaremos ejemplos prácticos, reflexionaremos sobre problemas reales y analizaremos datos reales. Al final de la asignatura, las estudiantes tendrán una visión general de lo que significa la ciencia de datos en el entorno de la salud, cuál es su potencial, cómo se realiza el análisis de datos y sus principales retos.
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Esta asignatura es obligatoria y está prevista que sea cursada en el segundo semestre del máster.
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Hoy en día el análisis de datos se utiliza de forma amplia en el contexto de la salud. Por tanto, los conocimientos aprendidos durante la asignatura serán útiles para cualquier profesional de la salud, ayudándole a entender mejor los sistemas que se aplican hoy en día bajo distintos nombres (inteligencia artificial, machine learning, deep learning, etc.). |
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La asignatura asume conocimientos básicos sobre estadística descriptiva e inferencial, con el objetivo de entender los algoritmos de minería de datos utilizados durante el curso. |
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Algunos de los contenidos de esta asignatura deben estudiarse a partir de materiales y recursos escritos en inglés. |
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Al final de esta materia se espera que el estudiante sea capaz de:
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Del listado anterior, únicamente tendréis que utilizar los recursos indicados explícitamente en la descripción de los bloques de la asignatura. El resto de los materiales son complementarios, para quien quiera profundizar más en materia. En la asignatura se realizarán actividades prácticas utilizando R Studio. Para dar soporte al uso de esta herramienta y el aprendizaje del lenguaje R se facilitarán un conjunto de vídeos introductorios al tema y se proveerá de una subscripción al entorno DataCamp, con una selección de cursos de introducción de R y R Studio. |
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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:
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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