Les sessions presencials combinaran classes magistrals impartides per professorat expert i exercicis pràctics on l’alumnat podrà posar en pràctica la teoria exposada i debatre-la. Posteriorment, l’estudiant realitzarà diverses tasques d’avaluació de manera no presencial.

EV1: Examen (individual, 20% de la qualificació final). Es realitzarà a l'última sessió.

EV2: Projecte d’una intervenció basada en l’evidència (en grup, 30% de la qualificació final). Es lliurarà a l'última tercera o quarta sessió.

EV3: Disseny d’una intervenció basada en l’evidència (en grup, 30% de la qualificació final). Es lliurarà a l'última sessió.

EV4: Activitats de classe com casos o resolució de problemes (en grup o individual, 20% de la qualificació final). Es realitzaran al llarg dels seminaris.

Nota Global

La nota global de l’assignatura serà la mitjana ponderada de la puntuació obtinguda en cadascuna de les evidències d’aprenentatge. S'ha de tenir un 5 o més en aquelles evidències amb un pes superior al 20%.

Recuperació

Si la nota final del mòdul no arriba a 5 (sobre 10), caldrà recuperar les evidències no superades, és a dir, tornar a lliurar aquelles evidències d’aprenentatge que no hagin arribat a 5. L'EV4 no és recuperable. La nota màxima que es pot obtenir després d’una recuperació és un 5 (sobre 10).

Definició de \"No avaluable\"

Els estudiants que no s’hagin presentat a cap de les evidències o aquells que s’hagin presentat a diverses evidències però el pes total d’aquestes sigui inferior al 50% de la qualificació final obtindran la qualificació de \"No avaluable\".

Prova de Síntesi

Per a l’alumnat de segona o posterior matrícula, s’aplicarà la mateixa avaluació continuada. Per tant, no es preveu una avaluació mitjançant una única prova de síntesi no recuperable.

Ús de la Intel·ligència Artificial (IA)

Per a aquesta assignatura es permet l’ús de tecnologies d’Intel·ligència Artificial (IA) exclusivament en tasques de suport, com ara la cerca bibliogràfica o d’informació, la correcció de textos o les traduccions. L’estudiant haurà d’identificar clarament quines parts han estat generades amb aquesta tecnologia, especificar les eines utilitzades i incloure una reflexió crítica sobre com aquestes han influït en el procés i en el resultat final de l’activitat. La manca de transparència en l’ús de la IA en qualsevol activitat avaluable es considerarà una falta d’honestedat acadèmica i podrà comportar penalitzacions parcials o totals en la qualificació de l’activitat, o penalitzacions superiors en casos greus.