El Trabajo Fin de Máster deberá desarrollarse de acuerdo con una metodología científica adecuada a los objetivos y a la problemática de investigación planteada. El estudiante deberá definir de forma explícita las preguntas de investigación, los objetivos, las hipótesis de trabajo (cuando corresponda), las fuentes y materiales objeto de estudio, así como los métodos y procedimientos empleados para la obtención, análisis e interpretación de los datos.

La metodología podrá incluir aproximaciones teóricas, documentales, tecnológicas, experimentales, arqueométricas, estadísticas, espaciales, etnoarqueológicas o cualquier otra que resulte pertinente para la investigación desarrollada. En todos los casos, deberá justificarse la adecuación de los métodos seleccionados en relación con los objetivos del trabajo.

El TFM deberá demostrar la capacidad del estudiante para formular una problemática de investigación, revisar críticamente la bibliografía especializada, aplicar metodologías adecuadas, analizar los resultados obtenidos y elaborar conclusiones coherentes y fundamentadas de acuerdo con los estándares académicos y científicos propios de la arqueología prehistórica.

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.

La evaluación del TFM tendrá en cuenta tanto la memoria escrita (70%) como la defensa oral pública (30%).

Los TFM serán defendidos oralmente ante una comisión de evaluación, en modalidad presencial o en línea, en sesión pública durante los periodos de junio/julio o bien en septiembre. La defensa podrá realizarse en formato en línea (mediante Microsoft Teams). En este caso, el/la tutor/a o los/as tutores/as del TFM serán responsables de la convocatoria y del desarrollo de la sesión. Para las defensas en línea (Teams), será imprescindible facilitar el enlace de acceso a las personas interesadas, dado el carácter público del acto.

a) La composición de la comisión de evaluación deberá ser propuesta por el/la tutor/a o los/as tutores/as del TFM al coordinador o coordinadora del módulo de TFM, con copia al coordinador o coordinadora del Máster.

b) La comisión de evaluación estará formada por tres miembros, todos ellos con el grado de doctor/a. De estos tres miembros, al menos uno/a deberá ser profesor/a del Departamento de Prehistoria de la UAB y otro/a deberá ser investigador/a adscrito/a a un departamento universitario, institución de investigación u organismo equivalente distinto del Departamento de Prehistoria de la UAB. Asimismo, se nombrará un/a investigador/a suplente.

c) En ningún caso el/la tutor/a o los/as tutores/as de un TFM podrán formar parte de la comisión encargada de su evaluación.

d) La presentación de la investigación realizada en el TFM tendrá una duración aproximada de 30 minutos. Tras la presentación, los miembros de la comisión dispondrán del tiempo que consideren necesario para formular comentarios y plantear las preguntas que estimen oportunas sobre el contenido del TFM y la exposición realizada.

Esta asignatura/módulo no contempla el sistema de evaluación única.

En caso de que el estudiante cometa cualquier irregularidad que pueda dar lugar a una variación significativa de la calificación de una actividad de evaluación, dicha actividad será calificada con un 0, independientemente del procedimiento disciplinario que pueda iniciarse. En caso de producirse varias irregularidades en las actividades de evaluación de una misma asignatura, la calificación final de la asignatura será de 0.

Esta asignatura permite el uso de tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) exclusivamente para tareas de búsqueda bibliográfica o de información y corrección de textos. Podrán contemplarse otros usos, siempre con la aprobación previa del profesor o profesora.

El estudiante deberá: (i) identificar las partes que hayan sido generadas mediante IA; (ii) especificar las herramientas utilizadas; y (iii) incluir una reflexión crítica sobre cómo dichas herramientas han influido en el proceso y en el resultado final de la actividad.

La falta de transparencia en el uso de la IA en esta actividad evaluable se considerará una falta de honestidad académica y comportará la calificación de 0 en la actividad, sin posibilidad de recuperación, o sanciones más severas en los casos de mayor gravedad.