En esta asignatura se combinarán sesiones de teoría, prácticas de aula, prácticas de campo y seminarios. El aprendizaje se enfocará a través de distintos casos de estudio de impactos antropogénicos reales y cercanos al alumnado y la presentación de un trabajo en grupo en forma de presentación oral sobre un caso específico de impacto ambiental en el curso bajo del Ebre.

La evaluación se basa en tres actividades: la presentación de un trabajo en grupo (55%), un examen al final del semestre (30%) y la entrega del guion de campo junto con el tratamiento de los datos recogidos durante la salida (15%).

Para aprobar la asignatura, es necesario obtener una nota media igual o superior a 5.0 (sobre 10) y una nota mínima de 4.0 (sobre 10) en cada una de las actividades de evaluación. Para poder ser evaluado/a, es obligatorio haber asistido a la salida de campo y a la presentación oral del trabajo, haber entregado el guion de campo y presentarse al examen. En caso contrario, el alumnado tendrá una calificación final de NO EVALUABLE. Esta asignatura no contempla la modalidad de EVALUACIÓN ÚNICA.

Para el alumnado que repita la asignatura, la salida no será obligatoria. En cuanto a la evaluación, el alumnado podrá optar por conservar las notas obtenidas en el curso anterior correspondientes al trabajo y el guion de campo y tratamiento de datos (las notas se conservarán únicamente durante un año académico).

Recuperación: el alumnado que no alcance las notas mínimas puede presentarse al examen de recuperación.

En esta asignatura, se permite el uso de tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) para el desarrollo del trabajo en grupo, siempre que el resultado final refleje una contribución significativa del alumnado en el análisis y la reflexión personal. El alumnado deberá identificar claramente qué partes han sido generadas mediante esta tecnología, especificar las herramientas utilizadas e incluir una reflexión crítica sobre cómo estas han influido en el proceso y en el resultado final de la actividad. La falta de transparencia en el uso de la IA se considerará una falta de honestidad académica y podrá comportar una penalización en la calificación de la actividad o sanciones de mayor gravedad en los casos que así lo requieran.