Última actualización: 23/06/2022


Curso Académico: 2022/2023

Trabajo Fin de Máster
(19150)
Titulación: M.U Ciencias Sociales Computacionales (375)
Escuela de Economía y Ciencia Política


Coordinador/a: TORRE FERNANDEZ, MARGARITA

Departamento asignado a la asignatura: Departamento de Ciencias Sociales

Tipo: Trabajo Fin de Máster
Créditos: 6.0 ECTS

Curso:
Cuatrimestre:




Requisitos (Asignaturas o materias cuyo conocimiento se presupone)
Seminario de Trabajo Fin de Máster (19149)
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: Tras cursar la materia, el estudiante habrá sido capaz de llevar a cabo una investigación completa cuyo resultado final será un documento (informe, artículo científico, o documento de trabajo) con los estándares de calidad de un científico social computacional profesional. Para ello, el alumno será capaz de: - Llegar a dominar un tema específico en el ámbito de las ciencias sociales computacionales. - Saber elaborar un documento con una base teórica rigurosa a partir de los conocimientos adquiridos en el máster. - Poner en práctica los conocimientos sobre metodología y técnicas computacionales y de análisis adquiridas durante el máster. - Producir y/o recopilar y utilizar los datos cuantitativos más adecuados para abordar la pregunta de investigación. - Analizar los datos disponibles con las técnicas de investigación más apropiadas de las cubiertas en el máster. - Redactar el documento de forma clara y rigurosa, tanto desde el punto de vista escrito como del iconográfico o visual, de manera que los resultados puedan ser comunicados eficazmente. - Presentar y defenderá de forma oral los resultados de su trabajo ante un tribunal compuesto por al menos un profesor del máster.
Competencias y resultados del aprendizaje
Descripción de contenidos: Programa
1. La originalidad y relevancia de la pregunta de investigación 2. La articulación entre la parte teórica y empírica de la investigación 3. La originalidad y rigor teórico de las hipótesis 4. La originalidad y rigor del diseño de investigación 5. Generación de datos y/o identificación y selección de fuentes de datos observacionales. 6. La calidad y rigor del análisis de datos 7. La claridad y organización del trabajo 8. La literatura científica manejada 9. Redacción del trabajo y presentación visual de los resultados de forma efectiva y rigurosa. 10. El valor añadido de las conclusiones del trabajo 11. Defensa pública del trabajo.
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
Actividades Formativas: - Tutorías - Trabajo individual del estudiante Metodologías Docentes: - Elaboración de trabajos e informes de manera individual o en grupo.
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen Final 100
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 0
Bibliografía básica
  • Klarita Gërxhani; Nan de Graaf; and Werner Raub. Handbook of Sociological Science: Contributions to Rigorous Sociology. Edward Elgar Publishing . 2022
  • Bui, Y.N.. How to write a master's thesis. Sage Publications. 2013
Información Adicional

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