Última actualización: 18/05/2022


Curso Académico: 2022/2023

Seminario de Trabajo Fin de Máster
(19149)
Titulación: M.U Ciencias Sociales Computacionales (375)
Escuela de Economía y Ciencia Política


Coordinador/a: UCAR MARQUES, IÑAKI

Departamento asignado a la asignatura: Instituto UC3M-Santander de Big Data

Tipo: Obligatoria
Créditos: 3.0 ECTS

Curso:
Cuatrimestre:




Objetivos
Competencias Básicas: - Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación. - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio. - Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios. - Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades. - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo. Competencias Generales: - Capacidad para aplicar los conocimientos teóricos y metodológicos propios de las ciencias sociales computacionales al análisis y resolución de casos y problemas empíricos concretos. - Capacidad para abordar de manera proactiva los problemas planteados bajo entornos nuevos o poco conocidos, dentro del contexto de las ciencias sociales computacionales. - Capacidad para planificar y llevar a cabo de manera autónoma una investigación en el campo de las ciencias sociales computacionales. - Capacidad de comunicar y presentar, de forma clara, precisa y rigurosa, conceptos y resultados relacionados con actividades en ciencias sociales computacionales ante públicos tanto especializados como no especializados. Competencias Específicas: - Capacidad de elaborar, presentar y defender adecuadamente en público un Trabajo Fin de Máster, original y riguroso, relacionado con alguna o algunas de las materias objeto de la titulación. La defensa será individual. Resultados del Aprendizaje: - Originalidad en el planteamiento y el uso de herramientas computacionales. - Habilidad para redactar propuestas y confeccionar trabajos. - Capacidad para exponer resultados de estudios de referencia y saber vincularlos con cuestiones de actualidad social.
Competencias y resultados del aprendizaje
Descripción de contenidos: Programa
1. Características y estructura del trabajo 2. La lógica de la investigación social computacional 3. Alternativas teóricas, metodológicas y técnicas en la elaboración, presentación y defensa de Trabajos Fin de Máster 4. Taller de casos
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
Actividades Formativas: - Clases teórico-prácticas - Trabajo individual del estudiante Metodologías Docentes: - Exposiciones en clase del profesor con soporte de medios informáticos y audiovisuales, en las que se desarrollan los conceptos principales de la materia y se proporciona la bibliografía para complementar el aprendizaje de los alumnos. - Exposición y discusión en clase, bajo la moderación del profesor de temas relacionados con el contenido de la materia, así como de casos prácticos. - Elaboración de trabajos e informes de manera individual o en grupo.
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen Final 0
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 100
Bibliografía básica
  • Bui, Y.N.. How to write a master's thesis. Sage Publications.. 2013

El programa de la asignatura podría sufrir alguna variación por causa de fuerza mayor debidamente justificada o por eventos académicos comunicados con antelación.