El módulo se impartirá en 86 h de sesiones presenciales (clases magistrales, seminarios y prácticas de laboratorio), 50 h supervisadas y se propondrán diferentes actividades de autoaprendizaje, de realización individual o colectiva, que incluirán resoluciones de casos prácticos, con una carga de trabajo por el estudiante de aproximadamente 214 h autónomas.

- Análisis estadístico: Explicación de los procedimientos principales de análisis estadístico de datos, utilizando el programa \"R\". 14 h de clases teóricas y 2 h para presentar y discutir el diseño estadístico del trabajo experimental de máster

- Comunicación científica: Explicación de los procedimientos de presentación de resultados, oral y escrito (redacción de informes técnicos y artículos científicos. 3 h de clases teóricas

- Análisis instrumental: Clases teóricas sobre muestreo, NIRs, parámetros de calidad e interpretación de resultados en química analítica (unidades, cálculos y parámetros estadísticos), técnicas espectrométricas y técnicas cromatográficas. Realización de tres prácticas: Práctica NIRS Recogida de espectros (grano entero, harinas y líquidos). Tratamientos espectrales. Creación de un modelo de calibración (análisis de regresión). Práctica sobre identificación y cuantificación mediante técnicas espectrométricas. Práctica sobre separación de mezclas complejas mediante cromatografía e identificación y cuantificación por espectrometría de masas. 5 h de clases teóricas, 7 h de prácticas y 2 h de seminarios para discusión de resultados

- Métodos de evaluación de las características de alimentos coloidales: Características de sistemas dispersos alimentarios: emulsiones, geles, espumas, suspensiones. 5 h de teoría, 4 h de prácticas y 2 h de seminarios para la discusión de los trabajos.

- Análisis sensorial: Introducción teórica y planteamiento de diversas hipótesis sobre percepción sensorial sobre las que los estudiantes deben buscar un artículo en la bibliografía que intente resolverla. Exposición y debate, por grupos, de los hallazgos. Evaluación práctica de un caso de sesgo en las respuestas de los consumidores en función de los disruptores ambientales. 6 h de teoría y 2 h de seminario

- Análisis microbiológicos en la indústria alimentaria: Esta parte del módulo se aborda de tres formas diferentes: clase teórica donde se contextualiza de forma general el tema y se da material para el desarrollo de un caso teórico. Durante un periodo de 2-3 semanas, se desarrolla un trabajo de forma teórica para, posteriormente, resolverlo de forma práctica. Éste deberá entregarse antes de realizar las prácticas al laboratorio. En las prácticas en laboratorio se resuelve de forma práctica el caso teórico trabajado durante las 2-3 semanas previas. Se pretende, de este modo, que la resolución práctica ayude a entender los conocimientos impartidos y trabajados de forma autónoma/grupal. Una vez realizadas las sesiones, se abrirá un nuevo plazo de mejora del trabajo y resolución de alguna pregunta relacionada con las prácticas. Se finalizará con una sesión de explicación de resultados. 2 h de teoría, 13 h de prácticas y 2 h de seminarios para discusión de resultados

- Genómica: Explicación de las aplicaciones de la Genómica en la cadena alimentaria: sistemas de amplificación y secuenciación del ADN, identificación animal y trazabilidad, detección de patógenos y metagenómica, selección genómica, transgénesis y edición génica. 4 h de teoría

- Estándares de gestión de la calidad: Revisión sobre los diferentes estándares de calidad e inocuidad alimentaria en relación al sector de la alimentación. 16 h de teoría.

En esta asignatura se permite el uso de tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) como parte 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 deberá identificar claramente qué partes han sido generadas con 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 conllevar una penalización en la calificación de la actividad o sanciones de mayor entidad en los casos más graves.

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.

Al inicio de cada bloque la persona responsable informará de cuáles son las actividades a realizar y el peso relativo de las actividades y asistencia en la nota. La nota final del módulo se obtendrá después de ponderar las notas parciales de cada bloque según su peso relativo en el módulo. Es decir, la nota final se calculará a partir de la nota de Análisis estadístico (18,5%) + nota de Comunicación científica (3%) + nota de Análisis instrumental (15,25%) + nota de Sistemas loidales (12%) + nota de Análisis sensorial (9%) + nota de Análisis microbiológicos (18,5%) + nota de Genómica (4,25%) + nota de Estándares de calidad (19,5%)Para superar el módulo hace falta también una nota media mínima de 5 sobre 10.

Éste módulo no contempla el sistema de evaluación única.

La realización de cualquier irregularidad en un acto de evaluación (fraude académico, plagio o uso indebido de la IA, salvo que dicho uso esté expresamente autorizado en la guía docente) que pueda conducir a una variación significativa de la calificación supondrá que dicho acto sea calificado con un 0. En caso de que la guía docente prevea que, para superar la asignatura, sea requisito imprescindible haber obtenido una nota mínima en dicho acto de evaluación, o que se produzcan varias irregularidades en los actos de evaluación de una misma asignatura, la calificación final de esta asignatura será de 0. Sin perjuicio de ello, podrá iniciarse un procedimiento disciplinario contra el estudiante que incurra en cualquiera de estas irregularidades.