Conocimientos o contenidos

• CO1. Comprende los fundamentos teóricos y técnicos de la IA generativa y su aplicación en el ámbito educativo.
• CO2. Identifica las principales herramientas y plataformas de IA generativa disponibles para su uso en educación.
• CO3. Explica las implicaciones éticas y legales del uso de IA generativa en entornos educativos.
• CO4. Describe los principios del diseño adaptativo, inclusivo y personalizado basado en la IA.
• CO5. Reconoce los elementos fundamentales del diseño, implementación y evaluación un proyecto de innovación docente y su relación con la IA generativa.

Competencias

• CP6. Elabora, expone y defiende un trabajo/proyecto original que sintetice los conocimientos adquiridos en el ámbito de estudio de la IA generativa aplicada a la educación.

Habilidades o destrezas

• HD1. Diseña experiencias de aprendizaje personalizadas utilizando sistemas de IA generativa.
• HD2. Implementa estrategias de evaluación formativa asistidas por IA en diferentes contextos educativos.
• HD3. Desarrolla contenidos educativos adaptables y escalables mediante el uso de herramientas de IA generativa.
• HD4. Analiza e implementa dinámicas de interacción escolar medidas por IA, promoviendo entorno inclusivos y colaborativos.
• HD5. Planifica y experimenta estrategias didácticas que integran tecnología con IA aplicada a la enseñanza, mejorando los procesos de innovación educativa.
• HD6. Confecciona proyectos pedagógicos que incorporan herramientas de IA generativa para aportar soluciones equitativas e inclusivas.
• HD7. Crea, experimenta y simula escenarios educativos la implementación ética de la IA en el ámbito educativo, aplicando normativas y regulaciones sobre gestión, seguridad y responsabilidad de los datos y sobre el uso responsable de tecnologías basadas en la IA.

Las acciones formativas que se desarrollarán y que serán objeto de evaluación tienen un carácter globalizador, tratando de integrar las competencias que van asociadas a este Título. Se podrán llevar a cabo diferentes metodologías:

• MD1. Estudio de casos. Análisis de un hecho o suceso real con la finalidad de conocerlo, interpretarlo, resolverlo, generar hipótesis, contrastar datos, reflexionar, completar conocimientos, diagnosticarlo y, en ocasiones, entrenarse en los posibles procedimientos alternativos de solución.
• MD2. Método expositivo. Esta metodología permite la presentación estructurada de un tema con la finalidad de facilitar el acceso a los contenidos relacionados con una determinada materia.
• MD3. Aprendizaje autónomo. Esta metodología permite promover en el estudiante la capacidad de dirigir, regular y evaluar la forma de aprender. El estudiante aprende a investigar, analizar, consultar fuentes, organizar materiales, sintetizar ideas y elaborar informes.
• MD4. Aprendizaje colaborativo. A través de esta metodología, el estudiante trabaja en equipo para lograr el objetivo común de aprender, fomentando el desarrollo de habilidades sociales e individuales, como la autonomía y la responsabilidad personal y grupal. De este modo, se apuesta por la construcción colectiva del conocimiento.
• MD5. Aprendizaje basado en la resolución de problemas. Esta metodología implica que el docente presente un supuesto o problema para que el estudiante busque posibles soluciones. Conlleva descubrir, experimentar y razonar, partiendo de los recursos y contenidos facilitados por el profesor o por el propio estudiante.
• MD6. Aprendizaje por descubrimiento. Mediante esta metodología, el estudiante se convierte en un sujeto activo de su propio aprendizaje, con objeto de explorar y descubrir nuevos conocimientos, ideas, principios y hechos.

La dedicación requerida para esta asignatura de 6 créditos ECTS es de 150 horas que, de forma orientativa, se distribuirían de la siguiente manera:

• Clases teóricas síncronas: 3%
• Clases teóricas asíncronas: 7%
• Tutorías personalizadas: 5%
• Elaboración de la propuesta del trabajo: 10%
• Elaboración del informe final del trabajo: 40%
• Preparación de la exposición del trabajo final: 10%
• Exposición y defensa del trabajo final: 1%
• Estudio individual y trabajo autónomo: 24%

El material didáctico que podrá utilizar el alumno será de diferentes tipos:

• Materiales de enfoque general disponibles a través del Aula Virtual del TFM.
• Otros materiales que pueden ser proporcionados por el Director Académico.
• Materiales que el propio estudiante obtenga a través de la consulta de Bibliotecas, Internet u otras fuentes.

La UDIMA también cuenta con múltiples recursos para el aprendizaje de sus estudiantes, como pueden ser:

• Librería Virtual e-brary: Nuestros alumnos tienen a su disposición una librería virtual con más de 65.000 títulos.
• Youtube: UDIMA dispone de su propio canal donde los profesores pueden colgar vídeos interesantes para la formación de los estudiantes. (www.youtube.com/universidadudima)

Según el Real Decreto 822/2021, de 28 de septiembre, por el que se establece la organización de las enseñanzas universitarias y del procedimiento de aseguramiento de su calidad, no podrán ser reconocidos los créditos que corresponden a trabajos de fin de Máster, a excepción de aquellos que se desarrollen específicamente en un programa de movilidad.

Esta asignatura constará de dos partes o fases:

• Trabajo escrito: Se divide en tres entregas, cada una con su fecha correspondiente. Cada una de estas tareas será evaluada por el director académico, siendo imprescindible el envío de cada una de ellas para poder acceder a la siguiente. La tercera entrega debe ser valorada por el tutor como apta para defensa para poder pasar a la siguiente fase.
• Defensa: El estudiante expondrá su trabajo ante un tribunal. Deberá ajustarse al tiempo disponible y responder, de forma argumentada, a las cuestiones planteadas por los miembros del tribunal.

La calificación del final será otorgada únicamente por el tribunal y se compondrá de:

• Informe final del TFM: Supone el 40% de la nota (hasta 4 puntos sobre 10). Corresponde al trabajo escrito y tiene en cuenta aspectos como la calidad científica, la extensión y la originalidad del trabajo (rúbrica del Informe Definitivo) .
• Exposición del trabajo: Tiene un peso del 40% de la nota (hasta 4 puntos sobre 10) y valora aspectos como el nivel conceptual, la sistematización y la coherencia de la exposición oral (rúbrica de la Defensa).
• Respuestas ofrecidas: Corresponde al 20% de la nota (hasta 2 sobre 10 puntos). Este apartado refleja la capacidad del estudiante para responder y contraargumentar a las preguntas y cuestiones que los miembros del Tribunal Evaluador le formulen (rúbrica de la Defensa).

• Haber superado previamente los complementos formativos para aquellos estudiantes que debieran realizarlos.
• Haber superado, al menos, 24 ECTS del Máster.

Conocimientos o contenidos

• CO1. Comprende los fundamentos teóricos y técnicos de la IA generativa y su aplicación en el ámbito educativo.
• CO2. Identifica las principales herramientas y plataformas de IA generativa disponibles para su uso en educación.
• CO3. Explica las implicaciones éticas y legales del uso de IA generativa en entornos educativos.
• CO4. Describe los principios del diseño adaptativo, inclusivo y personalizado basado en la IA.
• CO5. Reconoce los elementos fundamentales del diseño, implementación y evaluación un proyecto de innovación docente y su relación con la IA generativa.

Competencias

• CP6. Elabora, expone y defiende un trabajo/proyecto original que sintetice los conocimientos adquiridos en el ámbito de estudio de la IA generativa aplicada a la educación.

Habilidades o destrezas

• HD1. Diseña experiencias de aprendizaje personalizadas utilizando sistemas de IA generativa.
• HD2. Implementa estrategias de evaluación formativa asistidas por IA en diferentes contextos educativos.
• HD3. Desarrolla contenidos educativos adaptables y escalables mediante el uso de herramientas de IA generativa.
• HD4. Analiza e implementa dinámicas de interacción escolar medidas por IA, promoviendo entorno inclusivos y colaborativos.
• HD5. Planifica y experimenta estrategias didácticas que integran tecnología con IA aplicada a la enseñanza, mejorando los procesos de innovación educativa.
• HD6. Confecciona proyectos pedagógicos que incorporan herramientas de IA generativa para aportar soluciones equitativas e inclusivas.
• HD7. Crea, experimenta y simula escenarios educativos la implementación ética de la IA en el ámbito educativo, aplicando normativas y regulaciones sobre gestión, seguridad y responsabilidad de los datos y sobre el uso responsable de tecnologías basadas en la IA.

Las acciones formativas que se desarrollarán y que serán objeto de evaluación tienen un carácter globalizador, tratando de integrar las competencias que van asociadas a este Título. Se podrán llevar a cabo diferentes metodologías:

• MD1. Estudio de casos. Análisis de un hecho o suceso real con la finalidad de conocerlo, interpretarlo, resolverlo, generar hipótesis, contrastar datos, reflexionar, completar conocimientos, diagnosticarlo y, en ocasiones, entrenarse en los posibles procedimientos alternativos de solución.
• MD2. Método expositivo. Esta metodología permite la presentación estructurada de un tema con la finalidad de facilitar el acceso a los contenidos relacionados con una determinada materia.
• MD3. Aprendizaje autónomo. Esta metodología permite promover en el estudiante la capacidad de dirigir, regular y evaluar la forma de aprender. El estudiante aprende a investigar, analizar, consultar fuentes, organizar materiales, sintetizar ideas y elaborar informes.
• MD4. Aprendizaje colaborativo. A través de esta metodología, el estudiante trabaja en equipo para lograr el objetivo común de aprender, fomentando el desarrollo de habilidades sociales e individuales, como la autonomía y la responsabilidad personal y grupal. De este modo, se apuesta por la construcción colectiva del conocimiento.
• MD5. Aprendizaje basado en la resolución de problemas. Esta metodología implica que el docente presente un supuesto o problema para que el estudiante busque posibles soluciones. Conlleva descubrir, experimentar y razonar, partiendo de los recursos y contenidos facilitados por el profesor o por el propio estudiante.
• MD6. Aprendizaje por descubrimiento. Mediante esta metodología, el estudiante se convierte en un sujeto activo de su propio aprendizaje, con objeto de explorar y descubrir nuevos conocimientos, ideas, principios y hechos.

La dedicación requerida para esta asignatura de 6 créditos ECTS es de 150 horas que, de forma orientativa, se distribuirían de la siguiente manera:

• Clases teóricas síncronas: 3%
• Clases teóricas asíncronas: 7%
• Tutorías personalizadas: 5%
• Elaboración de la propuesta del trabajo: 10%
• Elaboración del informe final del trabajo: 40%
• Preparación de la exposición del trabajo final: 10%
• Exposición y defensa del trabajo final: 1%
• Estudio individual y trabajo autónomo: 24%

El material didáctico que podrá utilizar el alumno será de diferentes tipos:

• Materiales de enfoque general disponibles a través del Aula Virtual del TFM.
• Otros materiales que pueden ser proporcionados por el Director Académico.
• Materiales que el propio estudiante obtenga a través de la consulta de Bibliotecas, Internet u otras fuentes.

La UDIMA también cuenta con múltiples recursos para el aprendizaje de sus estudiantes, como pueden ser:

• Librería Virtual e-brary: Nuestros alumnos tienen a su disposición una librería virtual con más de 65.000 títulos.
• Youtube: UDIMA dispone de su propio canal donde los profesores pueden colgar vídeos interesantes para la formación de los estudiantes. (www.youtube.com/universidadudima)

Según el Real Decreto 822/2021, de 28 de septiembre, por el que se establece la organización de las enseñanzas universitarias y del procedimiento de aseguramiento de su calidad, no podrán ser reconocidos los créditos que corresponden a trabajos de fin de Máster, a excepción de aquellos que se desarrollen específicamente en un programa de movilidad.

Esta asignatura constará de dos partes o fases:

• Trabajo escrito: Se divide en tres entregas, cada una con su fecha correspondiente. Cada una de estas tareas será evaluada por el director académico, siendo imprescindible el envío de cada una de ellas para poder acceder a la siguiente. La tercera entrega debe ser valorada por el tutor como apta para defensa para poder pasar a la siguiente fase.
• Defensa: El estudiante expondrá su trabajo ante un tribunal. Deberá ajustarse al tiempo disponible y responder, de forma argumentada, a las cuestiones planteadas por los miembros del tribunal.

La calificación del final será otorgada únicamente por el tribunal y se compondrá de:

• Informe final del TFM: Supone el 40% de la nota (hasta 4 puntos sobre 10). Corresponde al trabajo escrito y tiene en cuenta aspectos como la calidad científica, la extensión y la originalidad del trabajo (rúbrica del Informe Definitivo) .
• Exposición del trabajo: Tiene un peso del 40% de la nota (hasta 4 puntos sobre 10) y valora aspectos como el nivel conceptual, la sistematización y la coherencia de la exposición oral (rúbrica de la Defensa).
• Respuestas ofrecidas: Corresponde al 20% de la nota (hasta 2 sobre 10 puntos). Este apartado refleja la capacidad del estudiante para responder y contraargumentar a las preguntas y cuestiones que los miembros del Tribunal Evaluador le formulen (rúbrica de la Defensa).

• Haber superado previamente los complementos formativos para aquellos estudiantes que debieran realizarlos.
• Haber superado, al menos, 24 ECTS del Máster.

Conocimientos o contenidos

• CO1. Comprende los fundamentos teóricos y técnicos de la IA generativa y su aplicación en el ámbito educativo.
• CO2. Identifica las principales herramientas y plataformas de IA generativa disponibles para su uso en educación.
• CO3. Explica las implicaciones éticas y legales del uso de IA generativa en entornos educativos.
• CO4. Describe los principios del diseño adaptativo, inclusivo y personalizado basado en la IA.
• CO5. Reconoce los elementos fundamentales del diseño, implementación y evaluación un proyecto de innovación docente y su relación con la IA generativa.

Competencias

• CP6. Elabora, expone y defiende un trabajo/proyecto original que sintetice los conocimientos adquiridos en el ámbito de estudio de la IA generativa aplicada a la educación.

Habilidades o destrezas

• HD1. Diseña experiencias de aprendizaje personalizadas utilizando sistemas de IA generativa.
• HD2. Implementa estrategias de evaluación formativa asistidas por IA en diferentes contextos educativos.
• HD3. Desarrolla contenidos educativos adaptables y escalables mediante el uso de herramientas de IA generativa.
• HD4. Analiza e implementa dinámicas de interacción escolar medidas por IA, promoviendo entorno inclusivos y colaborativos.
• HD5. Planifica y experimenta estrategias didácticas que integran tecnología con IA aplicada a la enseñanza, mejorando los procesos de innovación educativa.
• HD6. Confecciona proyectos pedagógicos que incorporan herramientas de IA generativa para aportar soluciones equitativas e inclusivas.
• HD7. Crea, experimenta y simula escenarios educativos la implementación ética de la IA en el ámbito educativo, aplicando normativas y regulaciones sobre gestión, seguridad y responsabilidad de los datos y sobre el uso responsable de tecnologías basadas en la IA.

Las acciones formativas que se desarrollarán y que serán objeto de evaluación tienen un carácter globalizador, tratando de integrar las competencias que van asociadas a este Título. Se podrán llevar a cabo diferentes metodologías:

• MD1. Estudio de casos. Análisis de un hecho o suceso real con la finalidad de conocerlo, interpretarlo, resolverlo, generar hipótesis, contrastar datos, reflexionar, completar conocimientos, diagnosticarlo y, en ocasiones, entrenarse en los posibles procedimientos alternativos de solución.
• MD2. Método expositivo. Esta metodología permite la presentación estructurada de un tema con la finalidad de facilitar el acceso a los contenidos relacionados con una determinada materia.
• MD3. Aprendizaje autónomo. Esta metodología permite promover en el estudiante la capacidad de dirigir, regular y evaluar la forma de aprender. El estudiante aprende a investigar, analizar, consultar fuentes, organizar materiales, sintetizar ideas y elaborar informes.
• MD4. Aprendizaje colaborativo. A través de esta metodología, el estudiante trabaja en equipo para lograr el objetivo común de aprender, fomentando el desarrollo de habilidades sociales e individuales, como la autonomía y la responsabilidad personal y grupal. De este modo, se apuesta por la construcción colectiva del conocimiento.
• MD5. Aprendizaje basado en la resolución de problemas. Esta metodología implica que el docente presente un supuesto o problema para que el estudiante busque posibles soluciones. Conlleva descubrir, experimentar y razonar, partiendo de los recursos y contenidos facilitados por el profesor o por el propio estudiante.
• MD6. Aprendizaje por descubrimiento. Mediante esta metodología, el estudiante se convierte en un sujeto activo de su propio aprendizaje, con objeto de explorar y descubrir nuevos conocimientos, ideas, principios y hechos.

La dedicación requerida para esta asignatura de 6 créditos ECTS es de 150 horas que, de forma orientativa, se distribuirían de la siguiente manera:

• Clases teóricas síncronas: 3%
• Clases teóricas asíncronas: 7%
• Tutorías personalizadas: 5%
• Elaboración de la propuesta del trabajo: 10%
• Elaboración del informe final del trabajo: 40%
• Preparación de la exposición del trabajo final: 10%
• Exposición y defensa del trabajo final: 1%
• Estudio individual y trabajo autónomo: 24%

El material didáctico que podrá utilizar el alumno será de diferentes tipos:

• Materiales de enfoque general disponibles a través del Aula Virtual del TFM.
• Otros materiales que pueden ser proporcionados por el Director Académico.
• Materiales que el propio estudiante obtenga a través de la consulta de Bibliotecas, Internet u otras fuentes.

La UDIMA también cuenta con múltiples recursos para el aprendizaje de sus estudiantes, como pueden ser:

• Librería Virtual e-brary: Nuestros alumnos tienen a su disposición una librería virtual con más de 65.000 títulos.
• Youtube: UDIMA dispone de su propio canal donde los profesores pueden colgar vídeos interesantes para la formación de los estudiantes. (www.youtube.com/universidadudima)

Según el Real Decreto 822/2021, de 28 de septiembre, por el que se establece la organización de las enseñanzas universitarias y del procedimiento de aseguramiento de su calidad, no podrán ser reconocidos los créditos que corresponden a trabajos de fin de Máster, a excepción de aquellos que se desarrollen específicamente en un programa de movilidad.

Esta asignatura constará de dos partes o fases:

• Trabajo escrito: Se divide en tres entregas, cada una con su fecha correspondiente. Cada una de estas tareas será evaluada por el director académico, siendo imprescindible el envío de cada una de ellas para poder acceder a la siguiente. La tercera entrega debe ser valorada por el tutor como apta para defensa para poder pasar a la siguiente fase.
• Defensa: El estudiante expondrá su trabajo ante un tribunal. Deberá ajustarse al tiempo disponible y responder, de forma argumentada, a las cuestiones planteadas por los miembros del tribunal.

La calificación del final será otorgada únicamente por el tribunal y se compondrá de:

• Informe final del TFM: Supone el 40% de la nota (hasta 4 puntos sobre 10). Corresponde al trabajo escrito y tiene en cuenta aspectos como la calidad científica, la extensión y la originalidad del trabajo (rúbrica del Informe Definitivo) .
• Exposición del trabajo: Tiene un peso del 40% de la nota (hasta 4 puntos sobre 10) y valora aspectos como el nivel conceptual, la sistematización y la coherencia de la exposición oral (rúbrica de la Defensa).
• Respuestas ofrecidas: Corresponde al 20% de la nota (hasta 2 sobre 10 puntos). Este apartado refleja la capacidad del estudiante para responder y contraargumentar a las preguntas y cuestiones que los miembros del Tribunal Evaluador le formulen (rúbrica de la Defensa).

• Haber superado previamente los complementos formativos para aquellos estudiantes que debieran realizarlos.
• Haber superado, al menos, 24 ECTS del Máster.

Conocimientos o contenidos

• CO1. Comprende los fundamentos teóricos y técnicos de la IA generativa y su aplicación en el ámbito educativo.
• CO2. Identifica las principales herramientas y plataformas de IA generativa disponibles para su uso en educación.
• CO3. Explica las implicaciones éticas y legales del uso de IA generativa en entornos educativos.
• CO4. Describe los principios del diseño adaptativo, inclusivo y personalizado basado en la IA.
• CO5. Reconoce los elementos fundamentales del diseño, implementación y evaluación un proyecto de innovación docente y su relación con la IA generativa.

Competencias

• CP6. Elabora, expone y defiende un trabajo/proyecto original que sintetice los conocimientos adquiridos en el ámbito de estudio de la IA generativa aplicada a la educación.

Habilidades o destrezas

• HD1. Diseña experiencias de aprendizaje personalizadas utilizando sistemas de IA generativa.
• HD2. Implementa estrategias de evaluación formativa asistidas por IA en diferentes contextos educativos.
• HD3. Desarrolla contenidos educativos adaptables y escalables mediante el uso de herramientas de IA generativa.
• HD4. Analiza e implementa dinámicas de interacción escolar medidas por IA, promoviendo entorno inclusivos y colaborativos.
• HD5. Planifica y experimenta estrategias didácticas que integran tecnología con IA aplicada a la enseñanza, mejorando los procesos de innovación educativa.
• HD6. Confecciona proyectos pedagógicos que incorporan herramientas de IA generativa para aportar soluciones equitativas e inclusivas.
• HD7. Crea, experimenta y simula escenarios educativos la implementación ética de la IA en el ámbito educativo, aplicando normativas y regulaciones sobre gestión, seguridad y responsabilidad de los datos y sobre el uso responsable de tecnologías basadas en la IA.

Las acciones formativas que se desarrollarán y que serán objeto de evaluación tienen un carácter globalizador, tratando de integrar las competencias que van asociadas a este Título. Se podrán llevar a cabo diferentes metodologías:

• MD1. Estudio de casos. Análisis de un hecho o suceso real con la finalidad de conocerlo, interpretarlo, resolverlo, generar hipótesis, contrastar datos, reflexionar, completar conocimientos, diagnosticarlo y, en ocasiones, entrenarse en los posibles procedimientos alternativos de solución.
• MD2. Método expositivo. Esta metodología permite la presentación estructurada de un tema con la finalidad de facilitar el acceso a los contenidos relacionados con una determinada materia.
• MD3. Aprendizaje autónomo. Esta metodología permite promover en el estudiante la capacidad de dirigir, regular y evaluar la forma de aprender. El estudiante aprende a investigar, analizar, consultar fuentes, organizar materiales, sintetizar ideas y elaborar informes.
• MD4. Aprendizaje colaborativo. A través de esta metodología, el estudiante trabaja en equipo para lograr el objetivo común de aprender, fomentando el desarrollo de habilidades sociales e individuales, como la autonomía y la responsabilidad personal y grupal. De este modo, se apuesta por la construcción colectiva del conocimiento.
• MD5. Aprendizaje basado en la resolución de problemas. Esta metodología implica que el docente presente un supuesto o problema para que el estudiante busque posibles soluciones. Conlleva descubrir, experimentar y razonar, partiendo de los recursos y contenidos facilitados por el profesor o por el propio estudiante.
• MD6. Aprendizaje por descubrimiento. Mediante esta metodología, el estudiante se convierte en un sujeto activo de su propio aprendizaje, con objeto de explorar y descubrir nuevos conocimientos, ideas, principios y hechos.

La dedicación requerida para esta asignatura de 6 créditos ECTS es de 150 horas que, de forma orientativa, se distribuirían de la siguiente manera:

• Clases teóricas síncronas: 3%
• Clases teóricas asíncronas: 7%
• Tutorías personalizadas: 5%
• Elaboración de la propuesta del trabajo: 10%
• Elaboración del informe final del trabajo: 40%
• Preparación de la exposición del trabajo final: 10%
• Exposición y defensa del trabajo final: 1%
• Estudio individual y trabajo autónomo: 24%

El material didáctico que podrá utilizar el alumno será de diferentes tipos:

• Materiales de enfoque general disponibles a través del Aula Virtual del TFM.
• Otros materiales que pueden ser proporcionados por el Director Académico.
• Materiales que el propio estudiante obtenga a través de la consulta de Bibliotecas, Internet u otras fuentes.

La UDIMA también cuenta con múltiples recursos para el aprendizaje de sus estudiantes, como pueden ser:

• Librería Virtual e-brary: Nuestros alumnos tienen a su disposición una librería virtual con más de 65.000 títulos.
• Youtube: UDIMA dispone de su propio canal donde los profesores pueden colgar vídeos interesantes para la formación de los estudiantes. (www.youtube.com/universidadudima)

Según el Real Decreto 822/2021, de 28 de septiembre, por el que se establece la organización de las enseñanzas universitarias y del procedimiento de aseguramiento de su calidad, no podrán ser reconocidos los créditos que corresponden a trabajos de fin de Máster, a excepción de aquellos que se desarrollen específicamente en un programa de movilidad.

Esta asignatura constará de dos partes o fases:

• Trabajo escrito: Se divide en tres entregas, cada una con su fecha correspondiente. Cada una de estas tareas será evaluada por el director académico, siendo imprescindible el envío de cada una de ellas para poder acceder a la siguiente. La tercera entrega debe ser valorada por el tutor como apta para defensa para poder pasar a la siguiente fase.
• Defensa: El estudiante expondrá su trabajo ante un tribunal. Deberá ajustarse al tiempo disponible y responder, de forma argumentada, a las cuestiones planteadas por los miembros del tribunal.

La calificación del final será otorgada únicamente por el tribunal y se compondrá de:

• Informe final del TFM: Supone el 40% de la nota (hasta 4 puntos sobre 10). Corresponde al trabajo escrito y tiene en cuenta aspectos como la calidad científica, la extensión y la originalidad del trabajo (rúbrica del Informe Definitivo) .
• Exposición del trabajo: Tiene un peso del 40% de la nota (hasta 4 puntos sobre 10) y valora aspectos como el nivel conceptual, la sistematización y la coherencia de la exposición oral (rúbrica de la Defensa).
• Respuestas ofrecidas: Corresponde al 20% de la nota (hasta 2 sobre 10 puntos). Este apartado refleja la capacidad del estudiante para responder y contraargumentar a las preguntas y cuestiones que los miembros del Tribunal Evaluador le formulen (rúbrica de la Defensa).

• Haber superado previamente los complementos formativos para aquellos estudiantes que debieran realizarlos.
• Haber superado, al menos, 24 ECTS del Máster.

Conocimientos o contenidos

• CO1. Comprende los fundamentos teóricos y técnicos de la IA generativa y su aplicación en el ámbito educativo.
• CO2. Identifica las principales herramientas y plataformas de IA generativa disponibles para su uso en educación.
• CO3. Explica las implicaciones éticas y legales del uso de IA generativa en entornos educativos.
• CO4. Describe los principios del diseño adaptativo, inclusivo y personalizado basado en la IA.
• CO5. Reconoce los elementos fundamentales del diseño, implementación y evaluación un proyecto de innovación docente y su relación con la IA generativa.

Competencias

• CP6. Elabora, expone y defiende un trabajo/proyecto original que sintetice los conocimientos adquiridos en el ámbito de estudio de la IA generativa aplicada a la educación.

Habilidades o destrezas

• HD1. Diseña experiencias de aprendizaje personalizadas utilizando sistemas de IA generativa.
• HD2. Implementa estrategias de evaluación formativa asistidas por IA en diferentes contextos educativos.
• HD3. Desarrolla contenidos educativos adaptables y escalables mediante el uso de herramientas de IA generativa.
• HD4. Analiza e implementa dinámicas de interacción escolar medidas por IA, promoviendo entorno inclusivos y colaborativos.
• HD5. Planifica y experimenta estrategias didácticas que integran tecnología con IA aplicada a la enseñanza, mejorando los procesos de innovación educativa.
• HD6. Confecciona proyectos pedagógicos que incorporan herramientas de IA generativa para aportar soluciones equitativas e inclusivas.
• HD7. Crea, experimenta y simula escenarios educativos la implementación ética de la IA en el ámbito educativo, aplicando normativas y regulaciones sobre gestión, seguridad y responsabilidad de los datos y sobre el uso responsable de tecnologías basadas en la IA.

Las acciones formativas que se desarrollarán y que serán objeto de evaluación tienen un carácter globalizador, tratando de integrar las competencias que van asociadas a este Título. Se podrán llevar a cabo diferentes metodologías:

• MD1. Estudio de casos. Análisis de un hecho o suceso real con la finalidad de conocerlo, interpretarlo, resolverlo, generar hipótesis, contrastar datos, reflexionar, completar conocimientos, diagnosticarlo y, en ocasiones, entrenarse en los posibles procedimientos alternativos de solución.
• MD2. Método expositivo. Esta metodología permite la presentación estructurada de un tema con la finalidad de facilitar el acceso a los contenidos relacionados con una determinada materia.
• MD3. Aprendizaje autónomo. Esta metodología permite promover en el estudiante la capacidad de dirigir, regular y evaluar la forma de aprender. El estudiante aprende a investigar, analizar, consultar fuentes, organizar materiales, sintetizar ideas y elaborar informes.
• MD4. Aprendizaje colaborativo. A través de esta metodología, el estudiante trabaja en equipo para lograr el objetivo común de aprender, fomentando el desarrollo de habilidades sociales e individuales, como la autonomía y la responsabilidad personal y grupal. De este modo, se apuesta por la construcción colectiva del conocimiento.
• MD5. Aprendizaje basado en la resolución de problemas. Esta metodología implica que el docente presente un supuesto o problema para que el estudiante busque posibles soluciones. Conlleva descubrir, experimentar y razonar, partiendo de los recursos y contenidos facilitados por el profesor o por el propio estudiante.
• MD6. Aprendizaje por descubrimiento. Mediante esta metodología, el estudiante se convierte en un sujeto activo de su propio aprendizaje, con objeto de explorar y descubrir nuevos conocimientos, ideas, principios y hechos.

La dedicación requerida para esta asignatura de 6 créditos ECTS es de 150 horas que, de forma orientativa, se distribuirían de la siguiente manera:

• Clases teóricas síncronas: 3%
• Clases teóricas asíncronas: 7%
• Tutorías personalizadas: 5%
• Elaboración de la propuesta del trabajo: 10%
• Elaboración del informe final del trabajo: 40%
• Preparación de la exposición del trabajo final: 10%
• Exposición y defensa del trabajo final: 1%
• Estudio individual y trabajo autónomo: 24%

El material didáctico que podrá utilizar el alumno será de diferentes tipos:

• Materiales de enfoque general disponibles a través del Aula Virtual del TFM.
• Otros materiales que pueden ser proporcionados por el Director Académico.
• Materiales que el propio estudiante obtenga a través de la consulta de Bibliotecas, Internet u otras fuentes.

La UDIMA también cuenta con múltiples recursos para el aprendizaje de sus estudiantes, como pueden ser:

• Librería Virtual e-brary: Nuestros alumnos tienen a su disposición una librería virtual con más de 65.000 títulos.
• Youtube: UDIMA dispone de su propio canal donde los profesores pueden colgar vídeos interesantes para la formación de los estudiantes. (www.youtube.com/universidadudima)

Según el Real Decreto 822/2021, de 28 de septiembre, por el que se establece la organización de las enseñanzas universitarias y del procedimiento de aseguramiento de su calidad, no podrán ser reconocidos los créditos que corresponden a trabajos de fin de Máster, a excepción de aquellos que se desarrollen específicamente en un programa de movilidad.

Esta asignatura constará de dos partes o fases:

• Trabajo escrito: Se divide en tres entregas, cada una con su fecha correspondiente. Cada una de estas tareas será evaluada por el director académico, siendo imprescindible el envío de cada una de ellas para poder acceder a la siguiente. La tercera entrega debe ser valorada por el tutor como apta para defensa para poder pasar a la siguiente fase.
• Defensa: El estudiante expondrá su trabajo ante un tribunal. Deberá ajustarse al tiempo disponible y responder, de forma argumentada, a las cuestiones planteadas por los miembros del tribunal.

La calificación del final será otorgada únicamente por el tribunal y se compondrá de:

• Informe final del TFM: Supone el 40% de la nota (hasta 4 puntos sobre 10). Corresponde al trabajo escrito y tiene en cuenta aspectos como la calidad científica, la extensión y la originalidad del trabajo (rúbrica del Informe Definitivo) .
• Exposición del trabajo: Tiene un peso del 40% de la nota (hasta 4 puntos sobre 10) y valora aspectos como el nivel conceptual, la sistematización y la coherencia de la exposición oral (rúbrica de la Defensa).
• Respuestas ofrecidas: Corresponde al 20% de la nota (hasta 2 sobre 10 puntos). Este apartado refleja la capacidad del estudiante para responder y contraargumentar a las preguntas y cuestiones que los miembros del Tribunal Evaluador le formulen (rúbrica de la Defensa).

• Haber superado previamente los complementos formativos para aquellos estudiantes que debieran realizarlos.
• Haber superado, al menos, 24 ECTS del Máster.

Conocimientos o contenidos

• CO1. Comprende los fundamentos teóricos y técnicos de la IA generativa y su aplicación en el ámbito educativo.
• CO2. Identifica las principales herramientas y plataformas de IA generativa disponibles para su uso en educación.
• CO3. Explica las implicaciones éticas y legales del uso de IA generativa en entornos educativos.
• CO4. Describe los principios del diseño adaptativo, inclusivo y personalizado basado en la IA.
• CO5. Reconoce los elementos fundamentales del diseño, implementación y evaluación un proyecto de innovación docente y su relación con la IA generativa.

Competencias

• CP6. Elabora, expone y defiende un trabajo/proyecto original que sintetice los conocimientos adquiridos en el ámbito de estudio de la IA generativa aplicada a la educación.

Habilidades o destrezas

• HD1. Diseña experiencias de aprendizaje personalizadas utilizando sistemas de IA generativa.
• HD2. Implementa estrategias de evaluación formativa asistidas por IA en diferentes contextos educativos.
• HD3. Desarrolla contenidos educativos adaptables y escalables mediante el uso de herramientas de IA generativa.
• HD4. Analiza e implementa dinámicas de interacción escolar medidas por IA, promoviendo entorno inclusivos y colaborativos.
• HD5. Planifica y experimenta estrategias didácticas que integran tecnología con IA aplicada a la enseñanza, mejorando los procesos de innovación educativa.
• HD6. Confecciona proyectos pedagógicos que incorporan herramientas de IA generativa para aportar soluciones equitativas e inclusivas.
• HD7. Crea, experimenta y simula escenarios educativos la implementación ética de la IA en el ámbito educativo, aplicando normativas y regulaciones sobre gestión, seguridad y responsabilidad de los datos y sobre el uso responsable de tecnologías basadas en la IA.

Las acciones formativas que se desarrollarán y que serán objeto de evaluación tienen un carácter globalizador, tratando de integrar las competencias que van asociadas a este Título. Se podrán llevar a cabo diferentes metodologías:

• MD1. Estudio de casos. Análisis de un hecho o suceso real con la finalidad de conocerlo, interpretarlo, resolverlo, generar hipótesis, contrastar datos, reflexionar, completar conocimientos, diagnosticarlo y, en ocasiones, entrenarse en los posibles procedimientos alternativos de solución.
• MD2. Método expositivo. Esta metodología permite la presentación estructurada de un tema con la finalidad de facilitar el acceso a los contenidos relacionados con una determinada materia.
• MD3. Aprendizaje autónomo. Esta metodología permite promover en el estudiante la capacidad de dirigir, regular y evaluar la forma de aprender. El estudiante aprende a investigar, analizar, consultar fuentes, organizar materiales, sintetizar ideas y elaborar informes.
• MD4. Aprendizaje colaborativo. A través de esta metodología, el estudiante trabaja en equipo para lograr el objetivo común de aprender, fomentando el desarrollo de habilidades sociales e individuales, como la autonomía y la responsabilidad personal y grupal. De este modo, se apuesta por la construcción colectiva del conocimiento.
• MD5. Aprendizaje basado en la resolución de problemas. Esta metodología implica que el docente presente un supuesto o problema para que el estudiante busque posibles soluciones. Conlleva descubrir, experimentar y razonar, partiendo de los recursos y contenidos facilitados por el profesor o por el propio estudiante.
• MD6. Aprendizaje por descubrimiento. Mediante esta metodología, el estudiante se convierte en un sujeto activo de su propio aprendizaje, con objeto de explorar y descubrir nuevos conocimientos, ideas, principios y hechos.

La dedicación requerida para esta asignatura de 6 créditos ECTS es de 150 horas que, de forma orientativa, se distribuirían de la siguiente manera:

• Clases teóricas síncronas: 3%
• Clases teóricas asíncronas: 7%
• Tutorías personalizadas: 5%
• Elaboración de la propuesta del trabajo: 10%
• Elaboración del informe final del trabajo: 40%
• Preparación de la exposición del trabajo final: 10%
• Exposición y defensa del trabajo final: 1%
• Estudio individual y trabajo autónomo: 24%

El material didáctico que podrá utilizar el alumno será de diferentes tipos:

• Materiales de enfoque general disponibles a través del Aula Virtual del TFM.
• Otros materiales que pueden ser proporcionados por el Director Académico.
• Materiales que el propio estudiante obtenga a través de la consulta de Bibliotecas, Internet u otras fuentes.

La UDIMA también cuenta con múltiples recursos para el aprendizaje de sus estudiantes, como pueden ser:

• Librería Virtual e-brary: Nuestros alumnos tienen a su disposición una librería virtual con más de 65.000 títulos.
• Youtube: UDIMA dispone de su propio canal donde los profesores pueden colgar vídeos interesantes para la formación de los estudiantes. (www.youtube.com/universidadudima)

Según el Real Decreto 822/2021, de 28 de septiembre, por el que se establece la organización de las enseñanzas universitarias y del procedimiento de aseguramiento de su calidad, no podrán ser reconocidos los créditos que corresponden a trabajos de fin de Máster, a excepción de aquellos que se desarrollen específicamente en un programa de movilidad.

Esta asignatura constará de dos partes o fases:

• Trabajo escrito: Se divide en tres entregas, cada una con su fecha correspondiente. Cada una de estas tareas será evaluada por el director académico, siendo imprescindible el envío de cada una de ellas para poder acceder a la siguiente. La tercera entrega debe ser valorada por el tutor como apta para defensa para poder pasar a la siguiente fase.
• Defensa: El estudiante expondrá su trabajo ante un tribunal. Deberá ajustarse al tiempo disponible y responder, de forma argumentada, a las cuestiones planteadas por los miembros del tribunal.

La calificación del final será otorgada únicamente por el tribunal y se compondrá de:

• Informe final del TFM: Supone el 40% de la nota (hasta 4 puntos sobre 10). Corresponde al trabajo escrito y tiene en cuenta aspectos como la calidad científica, la extensión y la originalidad del trabajo (rúbrica del Informe Definitivo) .
• Exposición del trabajo: Tiene un peso del 40% de la nota (hasta 4 puntos sobre 10) y valora aspectos como el nivel conceptual, la sistematización y la coherencia de la exposición oral (rúbrica de la Defensa).
• Respuestas ofrecidas: Corresponde al 20% de la nota (hasta 2 sobre 10 puntos). Este apartado refleja la capacidad del estudiante para responder y contraargumentar a las preguntas y cuestiones que los miembros del Tribunal Evaluador le formulen (rúbrica de la Defensa).

• Haber superado previamente los complementos formativos para aquellos estudiantes que debieran realizarlos.
• Haber superado, al menos, 24 ECTS del Máster.

Conocimientos o contenidos

• CO1. Comprende los fundamentos teóricos y técnicos de la IA generativa y su aplicación en el ámbito educativo.
• CO2. Identifica las principales herramientas y plataformas de IA generativa disponibles para su uso en educación.
• CO3. Explica las implicaciones éticas y legales del uso de IA generativa en entornos educativos.
• CO4. Describe los principios del diseño adaptativo, inclusivo y personalizado basado en la IA.
• CO5. Reconoce los elementos fundamentales del diseño, implementación y evaluación un proyecto de innovación docente y su relación con la IA generativa.

Competencias

• CP6. Elabora, expone y defiende un trabajo/proyecto original que sintetice los conocimientos adquiridos en el ámbito de estudio de la IA generativa aplicada a la educación.

Habilidades o destrezas

• HD1. Diseña experiencias de aprendizaje personalizadas utilizando sistemas de IA generativa.
• HD2. Implementa estrategias de evaluación formativa asistidas por IA en diferentes contextos educativos.
• HD3. Desarrolla contenidos educativos adaptables y escalables mediante el uso de herramientas de IA generativa.
• HD4. Analiza e implementa dinámicas de interacción escolar medidas por IA, promoviendo entorno inclusivos y colaborativos.
• HD5. Planifica y experimenta estrategias didácticas que integran tecnología con IA aplicada a la enseñanza, mejorando los procesos de innovación educativa.
• HD6. Confecciona proyectos pedagógicos que incorporan herramientas de IA generativa para aportar soluciones equitativas e inclusivas.
• HD7. Crea, experimenta y simula escenarios educativos la implementación ética de la IA en el ámbito educativo, aplicando normativas y regulaciones sobre gestión, seguridad y responsabilidad de los datos y sobre el uso responsable de tecnologías basadas en la IA.

Las acciones formativas que se desarrollarán y que serán objeto de evaluación tienen un carácter globalizador, tratando de integrar las competencias que van asociadas a este Título. Se podrán llevar a cabo diferentes metodologías:

• MD1. Estudio de casos. Análisis de un hecho o suceso real con la finalidad de conocerlo, interpretarlo, resolverlo, generar hipótesis, contrastar datos, reflexionar, completar conocimientos, diagnosticarlo y, en ocasiones, entrenarse en los posibles procedimientos alternativos de solución.
• MD2. Método expositivo. Esta metodología permite la presentación estructurada de un tema con la finalidad de facilitar el acceso a los contenidos relacionados con una determinada materia.
• MD3. Aprendizaje autónomo. Esta metodología permite promover en el estudiante la capacidad de dirigir, regular y evaluar la forma de aprender. El estudiante aprende a investigar, analizar, consultar fuentes, organizar materiales, sintetizar ideas y elaborar informes.
• MD4. Aprendizaje colaborativo. A través de esta metodología, el estudiante trabaja en equipo para lograr el objetivo común de aprender, fomentando el desarrollo de habilidades sociales e individuales, como la autonomía y la responsabilidad personal y grupal. De este modo, se apuesta por la construcción colectiva del conocimiento.
• MD5. Aprendizaje basado en la resolución de problemas. Esta metodología implica que el docente presente un supuesto o problema para que el estudiante busque posibles soluciones. Conlleva descubrir, experimentar y razonar, partiendo de los recursos y contenidos facilitados por el profesor o por el propio estudiante.
• MD6. Aprendizaje por descubrimiento. Mediante esta metodología, el estudiante se convierte en un sujeto activo de su propio aprendizaje, con objeto de explorar y descubrir nuevos conocimientos, ideas, principios y hechos.

La dedicación requerida para esta asignatura de 6 créditos ECTS es de 150 horas que, de forma orientativa, se distribuirían de la siguiente manera:

• Clases teóricas síncronas: 3%
• Clases teóricas asíncronas: 7%
• Tutorías personalizadas: 5%
• Elaboración de la propuesta del trabajo: 10%
• Elaboración del informe final del trabajo: 40%
• Preparación de la exposición del trabajo final: 10%
• Exposición y defensa del trabajo final: 1%
• Estudio individual y trabajo autónomo: 24%

El material didáctico que podrá utilizar el alumno será de diferentes tipos:

• Materiales de enfoque general disponibles a través del Aula Virtual del TFM.
• Otros materiales que pueden ser proporcionados por el Director Académico.
• Materiales que el propio estudiante obtenga a través de la consulta de Bibliotecas, Internet u otras fuentes.

La UDIMA también cuenta con múltiples recursos para el aprendizaje de sus estudiantes, como pueden ser:

• Librería Virtual e-brary: Nuestros alumnos tienen a su disposición una librería virtual con más de 65.000 títulos.
• Youtube: UDIMA dispone de su propio canal donde los profesores pueden colgar vídeos interesantes para la formación de los estudiantes. (www.youtube.com/universidadudima)

Según el Real Decreto 822/2021, de 28 de septiembre, por el que se establece la organización de las enseñanzas universitarias y del procedimiento de aseguramiento de su calidad, no podrán ser reconocidos los créditos que corresponden a trabajos de fin de Máster, a excepción de aquellos que se desarrollen específicamente en un programa de movilidad.

Esta asignatura constará de dos partes o fases:

• Trabajo escrito: Se divide en tres entregas, cada una con su fecha correspondiente. Cada una de estas tareas será evaluada por el director académico, siendo imprescindible el envío de cada una de ellas para poder acceder a la siguiente. La tercera entrega debe ser valorada por el tutor como apta para defensa para poder pasar a la siguiente fase.
• Defensa: El estudiante expondrá su trabajo ante un tribunal. Deberá ajustarse al tiempo disponible y responder, de forma argumentada, a las cuestiones planteadas por los miembros del tribunal.

La calificación del final será otorgada únicamente por el tribunal y se compondrá de:

• Informe final del TFM: Supone el 40% de la nota (hasta 4 puntos sobre 10). Corresponde al trabajo escrito y tiene en cuenta aspectos como la calidad científica, la extensión y la originalidad del trabajo (rúbrica del Informe Definitivo) .
• Exposición del trabajo: Tiene un peso del 40% de la nota (hasta 4 puntos sobre 10) y valora aspectos como el nivel conceptual, la sistematización y la coherencia de la exposición oral (rúbrica de la Defensa).
• Respuestas ofrecidas: Corresponde al 20% de la nota (hasta 2 sobre 10 puntos). Este apartado refleja la capacidad del estudiante para responder y contraargumentar a las preguntas y cuestiones que los miembros del Tribunal Evaluador le formulen (rúbrica de la Defensa).

• Haber superado previamente los complementos formativos para aquellos estudiantes que debieran realizarlos.
• Haber superado, al menos, 24 ECTS del Máster.

Conocimientos o contenidos

• CO1. Comprende los fundamentos teóricos y técnicos de la IA generativa y su aplicación en el ámbito educativo.
• CO2. Identifica las principales herramientas y plataformas de IA generativa disponibles para su uso en educación.
• CO3. Explica las implicaciones éticas y legales del uso de IA generativa en entornos educativos.
• CO4. Describe los principios del diseño adaptativo, inclusivo y personalizado basado en la IA.
• CO5. Reconoce los elementos fundamentales del diseño, implementación y evaluación un proyecto de innovación docente y su relación con la IA generativa.

Competencias

• CP6. Elabora, expone y defiende un trabajo/proyecto original que sintetice los conocimientos adquiridos en el ámbito de estudio de la IA generativa aplicada a la educación.

Habilidades o destrezas

• HD1. Diseña experiencias de aprendizaje personalizadas utilizando sistemas de IA generativa.
• HD2. Implementa estrategias de evaluación formativa asistidas por IA en diferentes contextos educativos.
• HD3. Desarrolla contenidos educativos adaptables y escalables mediante el uso de herramientas de IA generativa.
• HD4. Analiza e implementa dinámicas de interacción escolar medidas por IA, promoviendo entorno inclusivos y colaborativos.
• HD5. Planifica y experimenta estrategias didácticas que integran tecnología con IA aplicada a la enseñanza, mejorando los procesos de innovación educativa.
• HD6. Confecciona proyectos pedagógicos que incorporan herramientas de IA generativa para aportar soluciones equitativas e inclusivas.
• HD7. Crea, experimenta y simula escenarios educativos la implementación ética de la IA en el ámbito educativo, aplicando normativas y regulaciones sobre gestión, seguridad y responsabilidad de los datos y sobre el uso responsable de tecnologías basadas en la IA.

Las acciones formativas que se desarrollarán y que serán objeto de evaluación tienen un carácter globalizador, tratando de integrar las competencias que van asociadas a este Título. Se podrán llevar a cabo diferentes metodologías:

• MD1. Estudio de casos. Análisis de un hecho o suceso real con la finalidad de conocerlo, interpretarlo, resolverlo, generar hipótesis, contrastar datos, reflexionar, completar conocimientos, diagnosticarlo y, en ocasiones, entrenarse en los posibles procedimientos alternativos de solución.
• MD2. Método expositivo. Esta metodología permite la presentación estructurada de un tema con la finalidad de facilitar el acceso a los contenidos relacionados con una determinada materia.
• MD3. Aprendizaje autónomo. Esta metodología permite promover en el estudiante la capacidad de dirigir, regular y evaluar la forma de aprender. El estudiante aprende a investigar, analizar, consultar fuentes, organizar materiales, sintetizar ideas y elaborar informes.
• MD4. Aprendizaje colaborativo. A través de esta metodología, el estudiante trabaja en equipo para lograr el objetivo común de aprender, fomentando el desarrollo de habilidades sociales e individuales, como la autonomía y la responsabilidad personal y grupal. De este modo, se apuesta por la construcción colectiva del conocimiento.
• MD5. Aprendizaje basado en la resolución de problemas. Esta metodología implica que el docente presente un supuesto o problema para que el estudiante busque posibles soluciones. Conlleva descubrir, experimentar y razonar, partiendo de los recursos y contenidos facilitados por el profesor o por el propio estudiante.
• MD6. Aprendizaje por descubrimiento. Mediante esta metodología, el estudiante se convierte en un sujeto activo de su propio aprendizaje, con objeto de explorar y descubrir nuevos conocimientos, ideas, principios y hechos.

La dedicación requerida para esta asignatura de 6 créditos ECTS es de 150 horas que, de forma orientativa, se distribuirían de la siguiente manera:

• Clases teóricas síncronas: 3%
• Clases teóricas asíncronas: 7%
• Tutorías personalizadas: 5%
• Elaboración de la propuesta del trabajo: 10%
• Elaboración del informe final del trabajo: 40%
• Preparación de la exposición del trabajo final: 10%
• Exposición y defensa del trabajo final: 1%
• Estudio individual y trabajo autónomo: 24%

El material didáctico que podrá utilizar el alumno será de diferentes tipos:

• Materiales de enfoque general disponibles a través del Aula Virtual del TFM.
• Otros materiales que pueden ser proporcionados por el Director Académico.
• Materiales que el propio estudiante obtenga a través de la consulta de Bibliotecas, Internet u otras fuentes.

La UDIMA también cuenta con múltiples recursos para el aprendizaje de sus estudiantes, como pueden ser:

• Librería Virtual e-brary: Nuestros alumnos tienen a su disposición una librería virtual con más de 65.000 títulos.
• Youtube: UDIMA dispone de su propio canal donde los profesores pueden colgar vídeos interesantes para la formación de los estudiantes. (www.youtube.com/universidadudima)

Según el Real Decreto 822/2021, de 28 de septiembre, por el que se establece la organización de las enseñanzas universitarias y del procedimiento de aseguramiento de su calidad, no podrán ser reconocidos los créditos que corresponden a trabajos de fin de Máster, a excepción de aquellos que se desarrollen específicamente en un programa de movilidad.

Esta asignatura constará de dos partes o fases:

• Trabajo escrito: Se divide en tres entregas, cada una con su fecha correspondiente. Cada una de estas tareas será evaluada por el director académico, siendo imprescindible el envío de cada una de ellas para poder acceder a la siguiente. La tercera entrega debe ser valorada por el tutor como apta para defensa para poder pasar a la siguiente fase.
• Defensa: El estudiante expondrá su trabajo ante un tribunal. Deberá ajustarse al tiempo disponible y responder, de forma argumentada, a las cuestiones planteadas por los miembros del tribunal.

La calificación del final será otorgada únicamente por el tribunal y se compondrá de:

• Informe final del TFM: Supone el 40% de la nota (hasta 4 puntos sobre 10). Corresponde al trabajo escrito y tiene en cuenta aspectos como la calidad científica, la extensión y la originalidad del trabajo (rúbrica del Informe Definitivo) .
• Exposición del trabajo: Tiene un peso del 40% de la nota (hasta 4 puntos sobre 10) y valora aspectos como el nivel conceptual, la sistematización y la coherencia de la exposición oral (rúbrica de la Defensa).
• Respuestas ofrecidas: Corresponde al 20% de la nota (hasta 2 sobre 10 puntos). Este apartado refleja la capacidad del estudiante para responder y contraargumentar a las preguntas y cuestiones que los miembros del Tribunal Evaluador le formulen (rúbrica de la Defensa).

• Haber superado previamente los complementos formativos para aquellos estudiantes que debieran realizarlos.
• Haber superado, al menos, 24 ECTS del Máster.