Las metodologías docentes combinarán las siguientes formas de trabajo: seminarios y sesiones magistrales, tutorías individuales y colectivas, elaboración y desarrollo de ejercicios, presentación de proyectos, lectura de artículos y/o informes de interés y estudio personal. 

EVALUACIÓN CONTINUADA:

Esta asignatura se evalúa en base a tres evidencias:

Ev1. (50% de la nota) Trabajo final individual donde se planteará el DISEÑO y METODOLOGÍA DEL TRABAJO FINAL DE MÁSTER. En el caso del itinerario de intervención psicosocial, esta investigación irá dirigida a la intervención, ya sea en forma de diagnóstico o análisis de necesidades, o IAP (investigación-Acción Participativa).

Este trabajo final será el mismo que se entregue en cualquiera de las otras dos asignaturas optativas (A3a: Perspectivas Discursivas para la Investigación y la Intervención Psicosocial, o A3b: Perspectivas Etnográficas para la Investigación y la Intervención Psicosocial) a las que se haya matriculado. Es decir, un mismo trabajo será evaluado desde dos asignaturas en base a cada una de las rúbricas correspondientes y tendrá, por tanto, dos calificaciones: una para cada asignatura desde la que se evalúe.

EV2. (30% de la nota) Ejercicio grupal en el que se planteará un DISEÑO DE INTERVENCIÓN, en base a un contexto y diagnóstico de necesidades facilitado previamente por el profesorado. Este ejercicio tendrá el formato de exposición pública en clase, en la fecha señalada con antelación por el profesorado.

EV3. (20 % de la nota) Asistencia y participación activa y significativa en las clases: el 10 % se evaluará en función del porcentaje de asistencia a clase (mediante el registro con código QR), y el otro 10 % se evaluará en función del grado y la calidad de la participación activa y significativa en todas las sesiones, especialmente en aquellas actividades que requieran feedback y evaluación P2P.

EVALUACIÓN ÚNICA:

La evaluación única se presentará el mismo día que el trabajo final individual de la asignatura.

Los contenidos serán evaluados en condiciones similares de formato y autoría (individual o colectiva), mediante la entrega y/o presentación de las evidencias EV1 y EV2. Respecto a la EV3, hay que presentar un informe de reflexión sobre los contenidos y materiales revisados en clase, junto con una reflexión personal sobre el proceso de aprendizaje autónomo.

CALIFICACIÓN:

Asignatura superada: Se considerará superada la asignatura si se obtiene una nota mínima de 5,0 puntos en el conjunto de las pruebas de evaluación y una nota de 4,0 puntos o superior en cada una de las pruebas de evaluación presenciales que contribuyan con un 20 % o más a la nota de esta evaluación continua; es decir, EV2 y EV3. El incumplimiento de estos requisitos dará lugar a que se registre una nota máxima de 4,5 puntos en el expediente académico.

Evaluable: Se considerará evaluable si el/la estudiante ha presentado evidencias de aprendizaje con un peso igual o superior al 40% del total de la aisgnatura.

No evaluable: Se considerará no evaluable si el peso de las evidencias presentadas es inferior al 40% del total de la asignatura.

Recuperación: No hay recuperación de esta asignatura.

Retorno (feedback): (Véase la tabla). Se proporcionarán comentarios escritos y/o numéricos para las tres actividades de evaluación. La prueba 1 recibirá comentarios colectivos en clase basados en los borradores presentados previamente, así como comentarios escritos sobre el trabajo final. La Evidencia 2, al tratarse de un ejercicio realizado en clase, recibirá comentarios orales en el momento por parte de los compañeros y del profesor. La Evidencia 3 se evaluará en función de los registros de asistencia a clase y de la valoración del profesor sobre el grado y la calidad de la participación individual.

Semanas en las que se proporcionan comentarios a través de rúbricas: Ev1 (22); Ev2 (en la semana de la presentación oral y en la semana 22 para la presentación escrita); Ev3 (22).

Uso de la inteligencia artificial

En la asignatura asumimos que en las evidencias se hará uso de herramientas de Inteligencia Artificial (IA) como parte del proceso de aprendizaje y en la elaboración de los trabajos Vivimos en un mundo en constante transformación, y la IA es una tecnología que ya está redefiniendo muchos ámbitos de nuestra sociedad. Es necesario, por tanto, aprender a interactuar con estas tecnologías de manera efectiva y ética. La formación universitaria constituye un momento ideal para familiarizarse con la IA, explorar sus capacidades y entender sus limitaciones. Además, los trabajos deberán incluir una reflexión crítica sobre cómo la IA ha influido en su proceso y en el resultado final de la actividad. La contribución personal en el análisis y la reflexión debe ser siempre significativa. Aprovechar este espacio para experimentar, aprender e integrar estas tecnologías de forma responsable en vuestra formación.

Pautas de evaluación de la Facultad de Psicología: https://www.uab.cat/web/estudiar/graus/graus/avaluacions-1345722525858.html