Método de aprendizaje

Nuestra metodología se basa en la autonomía del estudiante y en su propia gestión del autoaprendizaje en línea. A lo largo del desarrollo del Máster se combinan el acceso a través de nuestro campus virtual, el apoyo y refuerzo a través de las tutorías, y la lectura y estudio de los materiales proporcionados. Esto permite la creación de un modelo docente que ofrece una alta flexibilidad, una deslocalización total (el estudiante no necesita conectarse a ninguna hora específica o cumplir con ningún horario concreto) y una compatibilidad completa con la vida laboral o personal. Todos nuestros materiales se encontrarán accesibles desde el primer día a través del mencionado campus virtual, pudiendo los estudiantes planificar su tiempo conforme consideren oportuno.

Criterios de superación del Máster

Los criterios de superación son:

– La calificación mínima para considerar un módulo como superado es de 5 sobre 10.

– Cada módulo requiere que el estudiante participe en, al menos, un 75% de la evaluación. De lo contrario, se considerará como no superado.

La matrícula permite al estudiante participar en dos convocatorias, de modo que, en caso de suspender un módulo, el alumno puede volver a intentarlo en la recuperación que se realizará en el próximo mes de septiembre.

Originalidad de los trabajos presentados

Los trabajos presentados deberán ser originales y humanos. Por tanto, no se aceptará ningún trabajo que contenga frases literales prestadas sin citar adecuadamente de cualquier otra fuente, ni que contengan texto literal extraído de cualquier modelo de Inteligencia Artificial generativa, considerando estas prácticas como fraudulentas. Las fuentes empleadas deberán ser debidamente referenciadas y citadas, siguiendo las directrices de la normativa APA, disponible en el Campus Virtual de cada módulo del Máster.

Campus en línea

Nuestra Escuela de Posgrado está abierta todo el año, excepto los días festivos indicados en el calendario. Las clases se impartirán de forma asíncrona a través del Sistema de Gestión del Aprendizaje (LMS) de ARAS Cathedra. Los estudiantes deberán participar semanalmente en chats y debates previamente preparados por sus instructores y compartidos a través de los Chat y Debates. La asistencia es obligatoria y se espera que los estudiantes se conecten a sus clases al menos tres veces por semana. Podrán programarse actividades docentes especiales a horas específicas convenientes tanto para los estudiantes como para los profesores. 

Evaluaciones

El uso de foros, chats y otras herramientas de comunicación da a los profesores la oportunidad de proporcionar una evaluación continua y una retroalimentación a los estudiantes mientras preparan sus evaluaciones formales. Estas evaluaciones se realizan mediante tareas o cuestionarios. Para las tareas, el estudiante envía un archivo de texto; el profesor lo corrige, proporciona una valoración y asigna una calificación. El alumno también dispone de cuestionarios de autoevaluación que se corrigen de manera automática y proporcionan una calificación  instantánea.

Todos los solicitudes se administran a través de nuestra plataforma en línea protegida por contraseña. Se espera que los estudiantes se ajusten al calendario proporcionado por el profesor de la asignatura. 

Datos clave de las evaluaciones:

Evaluación continua mediante pruebas de evaluación tipo test y preguntas cortas, trabajos prácticos mediante desarrollo de ensayos sobre los temas vistos en el Máster; trabajo final de máster que consistirá en una disertación sobre un tema elegido por el alumno, entre los contenidos del Máster con una defensa asíncrona al final de la formación.