Las sesiones presenciales de esta asignatura se organizan, por un lado, en relación con los marcos teóricos y los modelos de intervención social y comunitaria; y, por otro, a partir de la descripción de la práctica profesional a cargo de profesionales de distintas áreas. Cada sesión se organiza en torno a un área de intervención mediante exposiciones, talleres y debates. Así, cada sesión será conducida por profesionales de diferentes áreas: psicología de la infancia y la juventud, envejecimiento, un psicólogo de los servicios sociales, los responsables del seguimiento del plan de dinamización comunitaria de un barrio y la responsable de un programa de inclusión educativa intercultural.

El alumnado, organizado en equipos, realizará un análisis de los modelos de intervención a partir de diversos ejes tomando como base la participación de las distintas profesionales.

Cada estudiante construye el marco teórico de su TFM a partir de la selección de los modelos estudiados.

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.

EV1. Trabajo personal de desarrollo del marco teórico en relación con un ámbito de intervención. Este trabajo servirá de base para el futuro artículo que el/la discente presentará al finalizar el máster. Se entrega al final del cuatrimestre.

EV2. Participación en la discusión y análisis de ejemplos de intervención a través de los ejes epistemológicos, teóricos, metodológicos, tecnológicos y relacionales. Se evaluará en una dinámica realizada en el aula.

EV3. Análisis en equipo mediante la metodología de Aprendizaje Basado en Problemas (ABP). Los ejercicios serán planteados por las profesionales de los distintos ámbitos de trabajo.

Calificaciones (tanto por la evaluación continua como por la evaluación única):

• Asignatura superada: La asignatura se considerará superada si la estudiante obtiene una nota media igual o superior a 5 en cada una de las tres evidencias de evaluación.
• Evaluable: Se considerará Evaluable la estudiante que haya presentado evidencias de aprendizaje con un peso igual o superior al 40% del total de la asignatura.
• No evaluable: Se considerará No evaluable el hecho de que, aunque la estudiante haya presentado diversas pruebas, el peso total en relación con el conjunto de la asignatura sea inferior al 40%.
• Reevaluación: No hay reevaluación
• Evaluación única: Se realizará el día de la entrega final de los trabajos sobre el marco teórico. Se evaluarán todos los contenidos. Se entregará un trabajo personal de desarrollo del marco teórico de un ámbito de intervención (Ev1) y se realizará un examen oral orientado a exponer el análisis de un ejemplo de intervención asignado, a partir de los diferentes ejes de análisis (Ev2). Se entregará un portafolio que contenga los resultados de los problemas planteados por las profesionales, previamente disponibles en el moodle (Ev3).

Retorno: La EV1 tiene un primer retorno del borrador en la última sesión de clase, organizada como tutoría colaborativa durante la semana 16. Se entregará un retorno a petición del alumnado después de la nota final, durante la semana 22. La retroalimentación de la Ev2 será en el aula la semana 8, a partir de la discusión realizada. La retroalimentación de la Ev3 será en forma de comentario a través del Moodle de cada uno de los 5 trabajos grupales que realiza el alumnado en un plazo no superior a quince días después de cada una de las 5 entregas, de modo que en la semana 15 ya se habrán entregado todos los retornos de esta evidencia.

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 o revisadas con esta tecnología, especificar las herramientas utilizadas e incluir una reflexión crítica sobre cómo estas han influido en el proceso y el resultado final de la actividad. La no transparencia del uso de la IA, la no comprobación de la certeza de las afirmaciones ofrecidas por la IA, la citación de referencias bibliográficas inexistentes o el uso de datos generados por la IA se considerarán falta de honestidad académica y comportarán una penalización en la nota de la actividad, o sanciones mayores en casos de gravedad.

Pautas de evaluación de la Facultad de Psicología:

https://www.uab.cat/web/estudiar/graus/graus/evaluaciones-1345722525858.html