De acuerdo con los objetivos de la asignatura, el desarrollo del curso se basa en las siguientes actividades:

• Sesiones de teoría: El alumno adquiere los conocimientos científico-técnicos propios de la asignatura, asistiendo en las clases de teoría, complementándolas con el estudio personal de los temas explicados. Las clases de teoría son las actividades en las cuales se exige menos interactividad al estudiante: están concebidas como un método fundamentalmente unidireccional de transmisión de conocimientos del profesor al alumno. Las clases se harán utilizando un apoyo de diapositivas en inglés que se colgarán también en el Moodle del curso. Se deben complementar estas diapositivas con algún libro de referencia del curso.
• Sesiones de problemas y prácticas: Los problemas y las prácticas son sesiones con una doble misión. Por un lado, se trabajan los conocimientos científico-técnicos expuestos en las clases de teoría para completar su comprensión y profundizar en ellos, desarrollando actividades diversas, desde la típica resolución de problemas hasta la discusión de casos prácticos. Por otro lado, las clases de problemas son el foro natural en el cual discutir en común el desarrollo del trabajo práctico, aportando los conocimientos necesarios para llevarlo adelante, o indicando donde y como se pueden adquirir. Aunque tanto los problemas como las practicas se trabajan en las sesiones presenciales correspondientes, estos también se deben trabajar de manera autónoma en casa. Tanto las sesiones de problemas como las sesiones de prácticas tienen un tiempo limitado que no permite trabajar todos los problemas y casos prácticos necesarios para adquirir satisfactoriamente todos los contenidos del curso. Por lo tanto, el trabajo autónomo tanto de problemas como de prácticas es estrictamente necesario para conducir las correspondientes sesiones de la manera más eficiente posible.

El curso práctico de esta asignatura se plantea como un camino para orientar el estudiante en un trabajo de campo de estadística en cada una de sus etapas. Así realizan por su cuenta con el software R unos ejercicios prácticos dirigidos a resolver problemas reales concretos. Este planteamiento está orientado a promover un aprendizaje activo y a desarrollar el razonamiento crítico y la capacidad de análisis y síntesis.

En esta asignatura se permite el uso de tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) como parte del desarrollo de las actividades, siempre que el resultado final refleje una contribución significativa del estudiante en el análisis, el razonamiento y la reflexión personal. El estudiante deberá identificar claramente qué partes del trabajo han sido generadas o asistidas mediante estas tecnologías, especificar las herramientas empleadas e incluir una breve reflexión crítica sobre la influencia que estas han tenido en el proceso de elaboración y en el resultado final de la actividad. La falta de transparencia en el uso de herramientas de IA se considerará una vulneración de los principios de honestidad académica y podrá conllevar una penalización en la calificación de la actividad o, en los casos de mayor gravedad, la aplicación de las medidas disciplinarias previstas por la normativa de la Universitat Autònoma de Barcelona.

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