- Clases de teoría: presenciales

- Seminarios: El objetivo es reforzar los conceptos que se han desarrollado en las clases de teoría, mediante ejercicios prácticos.

- Clases prácticas: estas se llevan a cabo en el laboratorio experimental. El alumnado trabajará con modelos experimentales in vitro y aprenderá a trabajar en el laboratorio con tejidos u otras muestras biológicas bajo la supervisión del profesor.

- Simulaciones informáticas: Aquí el alumnado realiza experimentos virtuales a través de programas de Farmacología orientados a reforzar determinados conceptos explicados en el programa teórico.

- Autoaprendizaje: discusión de casos y artículos. Los estudiantes deberán resolver por su cuenta y en grupos, determinados casos propuestos por el profesorado. Se hará una discusión en común. En el caso de la discusión de artículos, los estudiantes deberán preparar la presentación oral sobre los diferentes artículos propuestos por los profesores.

*La metodología docente propuesta puede experimentar alguna modificación en función de las restricciones a la presencialidad que impongan las autoridades sanitarias

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.

El sistema de evaluación consta de pruebas referidas a la parte teórica/práctica presencial del programa (clases teóricas, seminarios y prácticas) y de los trabajos de autoaprendizaje (casos, trabajos y discusión de artículos). La asistencia al programa práctico es obligatoria. El alumno/a que falte a más de una sesión práctica sin justificación le quedará el programa práctico suspendido y deberá repetirlo.

Evaluación teórico-práctica*

1. 3 exámenes que contendrán diferentes actividades evaluativas.

2. 5 Trabajos en equipo / individuales.

Esta asignatura no contempla el sistema de evaluación única.

*Nota final:

1. 80% correspondiente a la nota media 3 exámenes + 20% en la nota media de los trabajos.
2. Para poder hacer la media entre los tres parciales es necesario que los alumnos superen los tres parciales como mínimo con un 4
3. Para poder aprobar es necesario que el promedio de los tres parciales sea como mínimo un 5
4. Para superar la asignatura es necesario que la nota final, calculada como el punto 1, sea como mínimo un 5

Exámenes finales de recuperación

Los exámenes de recuperación constan de una prueba independiente por cada parcial. Los alumnos que han suspendido algún parcial con menos de un 4, que el promedio de los tres parciales sea ingferior a 5, o que quieran mejorar la nota de alguna de las tres actividades evaluativas, se podrán presentar al parcial que les convenga.

No evaluable

En el caso que un alumno/a no se haya presentado a ninguno de los exámenes parciales y de recuperación se les considerará la saignatura como no evaluable.

Características

Las alumnas/os deberán notificar, con 4 días de antelación, en relación a la fecha de examen, a que parcial o parciales se presentarán.

Las condiciones para superar la asignatura son las mismas que las descritas anteriormente (*Nota final).

Si la nota alcanzada en el examen de recuperación es inferior a la nota del parcial que se pretendía superar, se tendrá en cuenta la nota más alta.

REPETIDORES/REPETIDORAS

Las notas de los trabajos en equipo se mantienen para los alumnos repetidores/repetidoras. En el caso que un alumno/a repetidor/a quiera mejorar la nota de alguno de los trabajos en equipo, puede comunicarlo al equipo docente para incluirlo en el listado de alumnos/as de la práctica en concreto.

USO DE LA IA

En esta asignatura, se permite el uso de tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) como aparte 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 utilizadas e incluir una reflexión crítica sobre cómo éstas 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