Perfiles o Itinerarios
El Máster en Metodología de las Ciencias del Comportamiento y de la Salud permite formar a los estudiantes en múltiples perfiles, con objetivos formativos específicos y ámbitos de actuación profesionales diferentes. Ello se consigue eligiendo las asignaturas troncales y optativas cuyos contenidos estén más alineados con los intereses de cada uno.
El contenido de cada asignatura puede hallarlo en su guía docente, que hallará pinchando en la pestaña del menú de la izquierda correspondiente al curso actual.
Las asignaturas obligatorias proporcionan una formación básica que puede abarcar hasta 30 créditos. Es necesario matricular al menos 24 créditos de ellas, por lo que el margen de elección está limitado y se puede seleccionar una de la que prescindir.
En las asignaturas optativas y seminarios, que permiten completar los 60 créditos teóricos del máster, la opcionalidad es total. Con el fin de orientar en la elección de las mismas, la Comisión de Coordinación Interuniversitaria ha propuesto unos itinerarios con las asignaturas optativas y seminarios recomendables para diferentes perfiles de intereses. Dichas propuestas son meramente orientativas: el alumno puede elegir cualquier asignatura o seminario, aunque no aparezcan propuestos en el itinerario de su interés.
1. Diseños de investigación y análisis de datos
5. Ciencia de Datos / Big Data
Perfil 1. Diseños de investigación y análisis de datos
Objetivos de Formación
1. Aprender a elaborar
protocolos de investigación incluyendo el diseño y las fases de
desarrollo.
2. Conocer los diferentes métodos de muestreo y las técnicas de
recogida de datos.
3. Manejar el procesamiento informático de los datos y aprender a
prepararlos para el análisis.
4. Analizar datos identificando diferencias y relaciones. Esto implica
conocer las herramientas de análisis utilizadas en el contexto de la
metodología de las ciencias del comportamiento y de la salud y
reconocer en qué situación concreta es aplicable cada una de ellas.
5. Aprender a evaluar de forma solvente programas de intervención
psicológica.
6. Aprender a elaborar informes de investigación.
Itinerario sugerido
A los estudiantes interesados en este perfil, se les sugiere tomar las siguientes asignaturas optativas y/o seminarios prácticos:
Perfil 2. Medición y evaluación
Objetivos de Formación
1. Adquirir las
competencias necesarias para construir instrumentos de evaluación
psicológica y estudiar sus propiedades desde los modelos psicométricos
apropiados.
2. Conocer los modelos psicométricos clásicos y modernos y los métodos
asociados para estudiar la calidad psicométrica de las mediciones
realizadas.
3. Dominar los métodos estadísticos adecuados para estudiar las
propiedades psicométricas de las puntuaciones obtenidas o estimadas a
partir de las respuestas a los tests.
4. Adquirir las destrezas fundamentales con diversos programas
informáticos para aplicar los modelos en contextos reales de
evaluación.
5. Ser competentes para elaborar informes técnicos sobre todo lo
anterior.
Itinerario sugerido
A los estudiantes interesados en este perfil, se les sugiere tomar las siguientes asignaturas optativas y/o seminarios prácticos:
Objetivos de Formación
1. Familiarizarse con
la creación de modelos de procesos, sistemas y estructuras en ciencias
del comportamiento y de la salud.
2. Conocer herramientas formales para modelizar procesos, determinar
sus propiedades y derivar predicciones sobre el comportamiento de la
realidad que representan.de los modeloss detalles de la relación
hombre-máquina y aprender a formular modelos que la describan.
3. Estudiar algunas áreas de aplicación como el análisis de sistemas,
las redes neuronales o la tecnología del conocimento para generar
conocimiento de manera automatizada, archivarlo, gestionalrlo,
distribuirlo y explotarlo industrialmente. abordando incluso la
colaboración entre sitemas de conocmiento naturales y artificiales. de
área deaplicaciones en el la tecnología del conocimiento, Analizar
mediante simulación modelos complejos.
4. Cualificar al alumno para el trabajo en equipos multidisciplinares
dedicados al desarrollo eficiente de herramientas de evaluación y de
sistemas de información y comunicaciones complejos, accesibles e
innovadores.
Itinerario sugerido
A los estudiantes interesados en este perfil, se les sugiere tomar las siguientes asignaturas optativas y/o seminarios prácticos:
Perfil 4. Investigación clínica
Objetivos de Formación
1. Conocer la fundamentación de la medición en los ámbitos de medicina, neurociencia, psicología clínica y ciencias biomédicas.
2. Aprender y practicar la medición de variables subjetivas y la medición indirecta de tamaño y forma de estructuras anatómicas en las modalidades de imagen biomédica más utilizadas (TC, RM, OCT, RMF, PET, etc)
2. Conocer los diseños de investigación más utilizados en ámbitos clínicos, junto con sus exigencias éticas y legales.
3. Aprender a seleccionar el diseño más adecuado para cada problema y saber aplicarlo correctamente, eligiendo las muestras y su tamaño, así como las variables a medir y los métodos a utilizar, en función de las hipótesis y los conocimientos disponibles.
4. Conocer y practicar con las herramientas informáticas disponibles para análisis de los datos y medición.
5. Aprender a interpretar con precisión los resultados y a elaborar los correspondientes informes y publicaciones científicas.
Itinerario sugerido
A los estudiantes interesados en esta temática, se les sugiere
- Elegir para el primer curso académico
(los dos primeros semestres) y matricular en el plazo de
matrícula abierto este año:
- 4 obligatorias ,
- 6 optativas, incluyendo entre las elegidas la Medición en el ámbito clínico, y
- 3 seminarios.
- En el plazo de matrícula del segundo curso académico,
que se abrirá el año próximo, matricular:
- el TFM y
- las Prácticas; (matricular las dos asignaturas, pues forman un bloque unitario)
La tabla siguiente ofrece un resumen esquemático del perfil 4:
Perfil 5. Ciencia de Datos / Big Data
Objetivos de Formación
- Familiarizarse con la problemática que plantean los datos masivos en las ciencias del comportamiento y de la salud, especializándose en la vertiente actualmente denominada analítica de datos (big data analytica) y ciencia de datos (data science).
- Conocer las técnicas y algoritmos de aprendizaje automático para crear diferentes tipos de modelos (clasificatorios, regresión, asociativos, ...) y los criterios y métodos para seleccionar los más adecuados.
- Conocer y practicar con las principales herramientas y software disponibles en la actualidad.
- Entrenarse en la aplicación de estas técnicas a problemas concretos en el ámbito del comportamiento y la salud.
Itinerario sugerido
A los estudiantes interesados en esta temática, se les sugiere
- Elegir para el primer curso académico
(los dos primeros semestres):
- 4 obligatorias ,
- 6 optativas, y
- 3 seminarios.
- En el plazo de matrícula del segundo curso académico
matricular:
- el TFM y
- las Prácticas (ambas se matriculan simultáneamente, pues forman un bloque unitario)
La tabla siguiente recoge las asignaturas sugeridas para quienes estén interesados en el perfil de big data: