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La asignatura tiene como objetivo proporcionar a los estudiantes una base científica para diseñar experimentos en el entorno de las Ciencias Agroambientales y Agroalimentarias, analizar la información obtenida desde el punto de vista estadístico, interpretar los resultados con ayuda de la bibliografía, establecer conclusiones, y finalmente prepararla adecuadamente para su presentación en foros científicos mediante la elaboración de un informe o trabajo de investigación y una presentación oral. Este aprendizaje contribuirá a mejorar la calidad de las presentaciones (entregas, informes) de otras asignaturas que impliquen el tratamiento y presentación de resultados, y, en especial, será de aplicación directa en la elaboración y presentación del Trabajo Fin de Máster.
Es una asignatura obligatoria, de 3 créditos ECTS, perteneciente al segundo semestre del Máster en Ciencias Agroambientales y Agroalimentarias. Será impartida conjuntamente por profesorado del Departamento de Química Agrícola y Bromatología de la Universidad Autónoma de Madrid y del Departamento de Química Orgánica y Bio-Orgánica de la UNED.
Esta asignatura tiene 3 horas de actividades presenciales voluntarias (clases prácticas en aula) que se llevarán a cabo en la Biblioteca de Ciencias de la Universidad Autónoma de Madrid. La distribución, fechas y horarios de estas sesiones estarán disponibles en el Curso Virtual de la asignatura.
La asignatura no posee requisitos previos adicionales a los de admisión al Máster.
Es aconsejable que el estudiante posea conocimientos a nivel básico de estadística descriptiva e inferencial, pues la asignatura no es un curso de estadística. En la asignatura se propone el uso de algunos programas informáticos (Excel, SPSS) para realizar el análisis de varianza, pero el curso no es un tutorial de uso de estas aplicaciones. El estudiante puede utilizar cualquier programa estadístico que le permita realizar las tareas y alcanzar los objetivos propuestos.
En la asignatura se utilizará bibliografía en inglés, por lo que se recomienda que el estudiante posea conocimientos de lengua inglesa suficientes para comprender textos científicos.
EXTERNAL MASTER'S DEGREE TEACHER
| Full name |
ELVIRA ESTEBAN FERNANDEZ
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| Email |
elvira.esteban@invi.uned.es |
External teachers' CV
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| University Degree |
| University Degree |
Doctora en Ciencias Químicas |
| Current Professional Status |
| Current Professional Status |
Profesora Titular de Universidad Departamento de Química Agrícola y Bromatología Universidad Autónoma de Madrid |
| Relevant professional background |
| Relevant professional background |
El hilo conductor de mi actividad investigadora es el estudio de los efectos fisiológicos de elementos minerales en plantas, inicialmente de los elementos esenciales B y Ca en leguminosas (algunos resultados en Plant Physiology, 1994, 60 veces citado), objeto de mi Tesis Doctoral y de una estancia postdoc en la Universidad de Bonn (Dr. Heiner Goldbach). Posteriormente obtuve una Ayuda Postdoctoral de la Fundación Caja Madrid, con la que comenzó mi trabajo con elementos tóxicos (Cd, Hg, As y Pb fundamentalmente). En esta línea destacaría el estudio de: a) Efectos fitotóxicos de metales pesados y As (Plant Science y Plant Physiology & Biochemistry, 2002, con 12 y 6.8 citas/año respectivamente); b) Mecanismos de absorción de As (New Phytologist, 2003; estancia postdoc en la Universidad de Aberdeen, Dr. Andrew A. Meharg) y Hg (Environmental & Experimental Botany, 2008, que describe por primera vez los parámetros cinéticos de absorción de Hg); c) Recuperación de suelos contaminados mediante fitorremediación, trabajando en escenarios reales (Aznalcóllar, Almadén, pequeñas explotaciones mineras abandonadas en Madrid), para dar respuesta a los retos que se plantean en estos casos: evaluar la movilidad y dispersión de los contaminantes y su transferencia a la vegetación autóctona, seleccionar especies vegetales resistentes a la presencia de contaminantes y adaptadas al entorno y enmiendas adecuadas para reducir la movilidad de los contaminantes (especialmente en escenarios con multicontaminación), y evaluar, mediante ensayos ecotoxicológicos, el impacto de la contaminación sobre los ecosistemas, proporcionando información para la aplicación de la legislación sobre suelos contaminados (más de 20 artículos en revistas de SCI, 14 proyectos financiados, participación en dos redes COST). También analizamos el uso agrícola de los suelos como actividad económica alternativa a la minería (5 publicaciones SCI). He codirigido 4 tesis doctorales en el Programa de Doctorado del Dpto. de Química Agrícola, con Mención de Calidad (posteriormente de Excelencia), dos de ellas con mención de Dr. Europeo o Internacional. He participado activamente en la docencia teórica y práctica a nivel de grado en Biología, Ciencias Ambientales, Química, Nutrición Humana y Dietética y Ciencias de la Alimentación y en la dirección de Trabajos Fin de Grado (16 + 3 de estudiantes Erasmus) y de posgrado (Máster y Doctorado), impartiendo asignaturas y dirigiendo Trabajos Fin de Máster (10). |
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La tutorización se realizará principalmente a través del Curso Virtual y mediante correo electrónico.
Adicionalmente se podrán concertar tutorías con los profesores de la asignatura, presenciales, telefónicas o a través de videoconferencia.
- Elvira Esteban Fernández (UAM): elvira.esteban@uam.es +34 91 497 48 24 (Despacho 403). (Coordinadora de la asignatura). Las horas de tutoría se adaptarán a las necesidades de los estudiantes.
- Consuelo Escolástico León (UNED): cescolastico@ccia.uned.es +34 91 398 89 60 (jueves de 10 a 14 h)
La profesora de la UAM pertenece al Departamento de Química Agrícola y Bromatología de la Facultad de Ciencias, ubicado en el Módulo 10. La dirección postal es:
C/ Francisco Tomás y Valiente Nº 7
28049 Cantoblanco (Madrid)
Dirección postal Equipo Docente UNED:
Urbanización Monte Rozas
Avenida de Esparta s/n
Carretera de Las Rozas al Escorial km 5
28232 Las Rozas-Madrid
COMPETENCIAS BÁSICAS
CB6 - 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
CB8 - 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
CB9 - 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
CB10 - 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
CG2 - Saber aplicar los conceptos, principios, teorías o modelos adquiridos en el Máster en el campo académico, de la investigación y de la innovación tecnológica.
CG3 - Estar capacitados para realizar un análisis crítico, evaluación y síntesis de ideas nuevas y complejas en los diversos aspectos de las ciencias agroambientales y agroalimentarias, abarcando niveles más integradores y multidisciplinares.
CG4 - Elaborar adecuadamente y con cierta originalidad composiciones escritas o argumentos motivados, de redactar planes, proyectos de trabajo o artículos científicos.
CG5 - Adquirir capacidad de estudio y autoaprendizaje.
CG6 - Desarrollar la capacidad para proponer y llevar a cabo experimentos con la metodología adecuada, así como para extraer conclusiones y determinar nuevas líneas de investigación.
CG7 - Utilizar las tecnologías de información y de comunicación para redactar y exponer trabajos específicos sobre el área de estudio.
COMPETENCIAS ESPECÍFICAS
CE6 - Generar informes especializados integrando distintos aspectos de la producción agrícola, profundizando en la capacidad de argumentar y discutir resultados experimentales desde un punto de vista multidisciplinar.
CE10 - Evaluar el papel de los factores ambientales y endógenos en el desarrollo vegetal de cara a la toma de decisiones de carácter especializado en el entorno agroalimentario y agroambiental.
Al finalizar la asignatura el estudiante será capaz de:
- Encontrar la información bibliográfica actualizada que requiera su trabajo de investigación mediante el uso de herramientas especializadas de búsqueda y clasificación de la información.
- Diseñar experimentos en el ámbito de las Ciencias Agroambientales y Agroalimentarias.
- Realizar un análisis crítico de los resultados obtenidos, aplicando un adecuado tratamiento estadístico de los datos, coherente con el diseño planteado.
- Presentar los resultados obtenidos de acuerdo con las normas que rigen las publicaciones científicas del área de conocimiento objeto del trabajo.
- Realizar una presentación oral breve del trabajo realizado, en formato similar al de las reuniones científicas especializada que aparecen en la ficha de la asignatura.
Introducción a la investigación.
Optimización del manejo de bases de datos bibliográficas.
Obtención de información y preparación de la bibliografía para trabajos de investigación.
Planteamiento y diseños experimentales.
Análisis estadístico de los datos experimentales en Ciencias Agroambientales y Agroalimentarias. Tipos de diseños experimentales. Directrices y métodos para incrementar la precisión.
Interpretación y discusión de resultados
Pautas para la elaboración y presentación pública de un trabajo científico
La docencia de la asignatura para todos los estudiantes matriculados del Máster se impartirá mediante la metodología de la UNED, basada principalmente en la enseñanza a distancia de carácter virtual. Para ello, el estudiantado dispondrá del curso virtual de la asignatura en la plataforma virtual de la UNED que se complementará con la atención presencial y telemática del equipo docente. En el curso virtual se incluirá toda la información detallada relativa al plan de trabajo, así como documentos para el estudio de los temas o como material complementario (presentaciones powerpoint, artículos científicos, direcciones web, grabaciones audiovisuales, etc.). Esta asignatura tiene 3 h de actividades prácticas en aula presenciales voluntarias.
Dentro de esta asignatura se aprenderá a elaborar adecuadamente los datos obtenidos de un experimento, a adecuar el análisis estadístico a las hipótesis planteadas, aceptar o rechazar dichas hipótesis y, a la luz de la bibliografía, realizar la interpretación más adecuada de los resultados y a difundir estos resultados a la comunidad científica.
Para ello, se proporcionarán los datos obtenidos de unos experimentos así como la hipótesis planteada. A partir de estos datos, deberéis trabajarlos con la ayuda de la información que os iremos subiendo al curso virtual, utilizando herramientas estadísticas de Excel y, cuando sea posible, de SPSS.
Una vez analizados los datos, se recogerán en un informe con formato de un artículo científico corto, según un modelo que os proporcionaremos. Después debereis preparar un video con un resumen de las conclusiones obtenidas, que incluiréis en el curso virtual de la asignatura en la plataforma de la UNED.
ONSITE TEST
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| Type of exam |
| Type of exam |
No hay prueba presencial |
| CHARACTERISTICS OF THE IN-PERSON TEST AND/OR THE WORK |
CHARACTERISTICS OF THE IN-PERSON TEST AND/OR THE WORK
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| Requires presence |
| Requires presence |
No |
| Description |
| Description |
Trabajo Final. El estudiante presentará un informe de los resultados correspondientes al experimento asignado con formato de un artículo científico corto.
El trabajo final debe incluir: título, autor, una breve introducción (que debe incluir el objetivo del trabajo), resultados (acompañados de la discusión de los mismos a la luz de la bibliografía sobre el tema de investigación), conclusión y bibliografía. No deben repetirse los mismos resultados en formato tabla y en formato figura, se debe elegir en cada caso el formato que el autor considere más adecuado para la correcta interpretación y visualización de los resultados. Se utilizará como tamaño y tipo de letra TimesNewRoman 11, espaciado 1,5 y márgenes 2 cm. Como documento de referencia en cuanto a formato general e información que debe aparecer en cada apartado se debe consultar el archivo “Modelo_trabajo.pdf” que se encuentra a su disposición en la plataforma de la asignatura.
Los estudiantes deben subir a la plataforma un documento pdf con el trabajo completo que no debe superar las 3 páginas.
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| Assessment criteria |
| Assessment criteria |
El trabajo final se evaluará sobre 10 puntos.
Se evaluarán los aspectos formales sobre la estructura del trabajo recogidos en el apartado anterior, la claridad, orden y concisión en la redacción de los distintos apartados y la capacidad de discusión de los resultados y obtención de conclusiones, basadas en la bibliografía revisada, por parte del estudiante.
Aquellos trabajos que superen las 3 páginas requeridas no serán evaluados.
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| Weighting of the in-person test and/or the assignments in the final grade |
| Weighting of the in-person test and/or the assignments in the final grade |
40% |
| Approximate submission date |
| Approximate submission date |
segunda quincena de mayo |
| Coments |
| Coments |
Para superar la asignatura en convocatoria ordinaria es necesaria la presentación del Trabajo Final.
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| CONTINUOUS ASSESSMENT TEST (PEC) |
CONTINUOUS ASSESSMENT TEST (PEC)
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| PEC? |
| PEC? |
Si,PEC no presencial |
| Description |
| Description |
Se realizarán dos pruebas de evaluación continua:
- PEC1. Resolución de problemas propuestos sobre análisis de datos experimentales utilizando herramientas estadísticas (Excel, SPSS).
Antes de realizar esta prueba de evaluación continua, el estudiante debe haber leído y comprendido los apuntes recogidos en el fichero “Diseño y Análisis de Experimentos” proporcionados en el curso virtual de la asignatura. En dicho archivo encontrarán las bases para la realización de los distintos tipos de análisis de varianza, incluyendo ejemplos y la metodología para la realización de los análisis en Excel y SPSS. Para la realización de esta prueba (PEC 1) el estudiante encontrará un archivo Excel donde se recogen los problemas a resolver (cada problema en una pestaña del archivo). El estudiante debe resolverlos según las indicaciones que aparecen en el texto en cada problema, elaborando un documento de respuesta en el que deberá recoger las salidas obtenidas del análisis de datos en Excel (o, en su caso, SPSS). Además deberán incluir, de forma razonada, las conclusiones obtenidas en cada problema.
Fecha prevista entrega: mediados de marzo
- PEC 2. Presentación de resultados en formato tabla/figura tras el análisis estadístico de los datos obtenidos de un experimento asignado.
Cada estudiante realizará el análisis de los datos del experimento asignado con herramientas estadísticas del programa informático Excel o SPSS (de forma similar a los problemas resueltos en la PEC1), y preparará un resumen en formato Word de las tablas y figuras que se van a utilizar en el trabajo científico final. Las tablas deben recoger las medias de los tratamientos ± error típico y los resultados del análisis de varianza realizado. En el curso virtual se proporcionará un modelo de artículo científico breve donde podéis encontrar el formato adecuado de presentación de tablas y figuras.
Fecha prevista de entrega: mediados de abril
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| Assessment criteria |
| Assessment criteria |
Cada una de las PEC se calificará sobre 10 puntos.
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| Weighting of the PEC in the final grade |
| Weighting of the PEC in the final grade |
Cada PEC contribuye un 20% a la nota final. |
| Approximate submission date |
| Approximate submission date |
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| Coments |
| Coments |
Los estudiantes deberán entregar los archivos correspondientes a cada PEC en el plazo y formato requerido por los profesores. Las fechas mencionadas son orientativas, las fechas concretas se publicarán al inicio de la asignatura en el curso virtual.
Las PECs son necesarias para adquirir de forma progresiva los conocimientos necesarios para la adecuada realización del trabajo final, por lo que deben ser llevadas a cabo a lo largo del curso en las fechas propuestas. Las calificaciones obtenidas en las PECs entregadas en la convocatoria ordinaria se mantendrán para la convocatoria extraordinaria en caso de no superarse la asignatura en convocatoria ordinaria.
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OTHER GRADEABLE ACTIVITIES
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| Are there other evaluable activities? |
| Are there other evaluable activities? |
Si,no presencial |
| Description |
| Description |
La presentación oral del trabajo final consistirá en un vídeo de 3 minutos de duración. Como material de apoyo para la presentación debéis utilizar 3-4 diapositivas donde se recoja: el título, autor y objetivo del trabajo (diapositiva 1), resultados (diapositivas 2 y 3), conclusiones (diapositiva 4)
Se valorará el contenido (título, autor, objetivo, resultados más relevantes, conclusiones), el formato de la presentación (tipo de letra, visibilidad, claridad, adecuación de los formatos elegidos con los exigidos en la asignatura) y la exposición oral.
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| Assessment criteria |
| Assessment criteria |
La presentación oral (video) se evaluará sobre 10 puntos.
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| Weighting in the final grade |
| Weighting in the final grade |
20% |
| Approximate submission date |
| Approximate submission date |
segunda quincena de mayo |
| Coments |
| Coments |
Se conservará la calificación para la convocatoria extraordinaria.
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How to obtain the final grade?
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Tanto para la convocatoria ordinaria como extraordinaria la calificación final será:
PEC 1: 20%
PEC 2: 20%
Trabajo Final: 40%
Presentación oral: 20%
En el caso de no haber realizado las PECs en la convocatoria ordinaria, se habilitarán pruebas equivalentes en la convocatoria extraordinaria.
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La bibliografía básica estará disponible en el curso virtual de la asignatura.
- Bender, F.E., Douglass, L.W., Framer, A. 1989. Statistical Methods for Food and Agriculture. Food Products Press. NY
- Gil Pascual JA. 2006. Estadística informática (SPSS) en la investigación descriptiva e inferencial. Ed. UNED. España.
- Litttle, T.M. y Jackson, F. 1976. Métodos Estadísticos para la Investigación en Agricultura. Trillas. México.
- Martínez-González MA, Sánchez-Villegas A, Faulín J. 2008. Bioestadística Amigable. 2ª Ed. Diáz de Santos. España.
- Ximénez C. 2011. Cuaderno de prácticas de análisis de datos con SPSS. Ed.UAM. España.
El Curso Virtual de la asignatura se encuentra en la plataforma de aLF de la UNED, a la que se accede a través del portal de la Universidad (https://www.uned.es), y donde los estudiantes matriculados podrán encontrar la agenda de trabajo, noticias, orientaciones sobre el estudio de la asignatura, materiales complementarios de estudio, enlaces a sitios web interesantes y foros de comunicación, entre otros. El Equipo Docente utilizará este Curso Virtual como medio de comunicación con los estudiantes matriculados.
Así mismo, los estudiantes podrán utilizar los fondos bibliográficos disponibles en las bibliotecas de la UNED, tanto de la Sede Central como de Centros Asociados, y en las bibliotecas de la Universidad Autónoma de Madrid (UAM).
