Créditos ECTS Créditos ECTS: 3
Horas ECTS Criterios/Memorias Total: 0
Lenguas de uso Castellano, Gallego, Inglés
Tipo: Complementos formativos Doctorado RD99/2011
Departamentos: Botánica, Producción Vegetal y Proyectos de Ingeniería
Áreas: Botánica, Producción Vegetal
Centro Escuela Politécnica Superior de Ingeniería
Convocatoria: Anual
Docencia: Con docencia
Matrícula: Matriculable
Comunes para los diferentes posibles escenarios en la actual situación de pandemia:
Introducir al alumno en el estudio de los modelos de diseños experimentales clásicos, dando a conocer las técnicas de inferencia estadística asociadas a estos modelos y las condiciones para aplicarlas. Presentar las nociones básicas para la obtención e interpretación de resultados manejando herramientas estadísticas mediante los software R y SPSS. Recogida de datos y análisis de los mismos con las técnicas aprendidas.
Comunes para los diferentes posibles escenarios en la actual situación de pandemia:
• BLOQUE 1:
Diseño de muestras: muestreo aleatorio simple, aleatorio estratificado, sistemático. Tipos de muestreo: transectos, cuadrados, líneas. Determinación del número de muestras. Variables a medir: densidad, frecuencia, cobertura.
• BLOQUE 2
Muestreos en campo. Muestreos en sistemas agrícolas. Muestreos en sistemas forestales. Muestreos en sistemas agroforestales.
• BLOQUE 3
Diseño de experimentos: terminología y metodología básica, diseños con un factor, comparaciones múltiples, diseños con varios factores de interés (modelos sin replicación y con replicación)
Escenario 1 (normalidad adaptada)
Prácticas de campo para realizar varios tipos de muestreo, y medir densidad, frecuencias y coberturas.
Prácticas en el aula de informática en donde se plantearán casos prácticos de sistemas agroforestales para aplicar las técnicas expuestas en las sesiones teóricas
Mediante los software estadísticos R y SPSS se llevará a cabo el análisis exploratorio de la información, elección y aplicación de la técnica de análisis de datos apropiada, interpretación de resultados y elaboración del informe de los mismos
Visita de campo
Escenario 2 (distanciamiento)
Prácticas de campo para realizar varios tipos de muestreo, y medir densidad, frecuencias y coberturas.
Prácticas mediante sistemas de videoconferencia en donde se plantearán casos prácticos de sistemas agroforestales para aplicar las técnicas expuestas en las sesiones teóricas
Mediante los software estadísticos R y SPSS se llevará a cabo el análisis exploratorio de la información, elección y aplicación de la técnica de análisis de datos apropiada, interpretación de resultados y elaboración del informe de los mismos
Visita de campo
Escenario 3 (cierre de las instalaciones)
Las prácticas de campo y en el aula de informática así como la visita de campo serán reemplazadas por actividades que se llevarán a cabo mediante sistemas de videoconferencia:
Trabajos con artículos científicos que incluyan diferentes tipos de muestreo, densidades, frecuencias y coberturas
Prácticas mediante sistemas de videoconferencia en donde se plantearán casos prácticos de sistemas agroforestales para aplicar las técnicas expuestas en las sesiones teóricas
Mediante los software estadísticos R y SPSS se llevará a cabo el análisis exploratorio de la información, elección y aplicación de la técnica de análisis de datos apropiada, interpretación de resultados y elaboración del informe de los mismos
Visitas virtuales de experimentos de campo a través de fotos y vídeos
En caso de que los estudiantes tengan dificultad para conectarse, la enseñanza se basará en materiales publicados en el campus virtual de la USC. Los estudiantes con mayores dificultades recibirán archivos por correo electrónico. Por estos mismos medios los estudiantes enviarán a los profesores trabajos y ejercicios. Las tutorías se llevarán a cabo a través del campus virtual de la USC y el correo electrónico.
En el escenario 1 (normalidad adaptada) será la siguiente:
BROWER, J. E., ZAR, J. H. Y VON ENDE, C. N. (1997): Field and Laboratory Methods for General Ecology, 4ª ed. McGraw-Hill.
CLEWER, A.G.; SCARISBRICK, D.H. (2013): Practical statistics and experimental design for plant and crop science. Wiley.
HENDERSON, P. A. (2003): Practical Methods in Ecology. Blackwell.
LAWSON, J. (2015): Design and Analysis of Experiments with R. CRC Press.
LOGAN, M. (2010): Biostatistical design and analysis using R : a practical guide. Wiley-Blackwell.
MAINDONALD, J.; BRAUN, W. J. (2010): Data Analysis and Graphics Using R. An Example-Based Approach. Cambridge.
MONTGOMERY, C. D. (2005): Diseño y análisis de experimentos. Limusa-Wiley.
MOSQUERA-LOSADA M.R., MCADAM J., RIGUEIRO-RODRÍGUEZ A. (2006): Silvopastoralism and sustainable land management. CABInternational.
RIGUEIRO-RODRÍGUEZ A., MCADAM J., MOSQUERA-LOSADA M.R. (2008): Agroforestry in Europe. Springer.
SMITH, R. L. (1990): Ecology and field biology. Harper Collins Publishers. New York.
TERRADAS, J. (2001): Ecología de la vegetación. Ediciones Omega. Barcelona.
En los escenarios 2 (distanciamiento) y 3 (cierre de las instalaciones), en los que probablemente el acceso físico a todas las instalaciones de la USC será limitado, los profesores proporcionarán a los alumnos, a través del campus virtual, bibliografía alternativa y/o enlaces a recursos disponibles en internet.
Específicas:
Comunes para los diferentes posibles escenarios en la actual situación de pandemia:
Específicas:
Toma de decisiones sobre el tipo de muestreo, variables a medir, análisis e interpretación de resultados.
Decidir cuál es el diseño más apropiado para aplicar a cada situación particular.
Elegir la técnica de análisis de datos adecuada para cada caso.
Ser capaces de comprobar la fiabilidad de los datos de partida y las hipótesis subyacentes a una técnica determinada.
Emplear paquetes estadísticos para obtener resultados e interpretar los resultados.
Entender y comentar trabajos científicos que emplean diseños experimentales y métodos multivariantes como herramienta de análisis de datos.
Escenario 1 (normalidad adaptada)
La materia se estructurará en una serie de clases magistrales, apoyadas por prácticas en el aula de informática en las que el alumno deberá aprender a resolver casos prácticos en grupo con base en las lecciones magistrales.
Al final de cada tema o bloque de temas, los alumnos dispondrán de un guión de prácticas en el que se propone la resolución de casos prácticos y la interpretación de algún artículo científico en el que se emplean las técnicas estadísticas estudiadas en clase y realizadas en prácticas. Todo ello lo presentará en un cuaderno de prácticas. Además realizará un trabajo de forma individual, diferente para cada alumno con el objeto de analizar e interpretar experiencias en el ámbito de los sistemas agroforestales.
Esta materia figurará entre las ofertadas desde la USC-Virtual (Campus virtual de la USC). Aquí se podrá encontrar todo el material de apoyo para las clases presenciales (presentaciones con ordenador, guión de prácticas, datos para la resolución de los ejemplos y prácticas…) También figurará la información relativa al seguimiento de la materia y al trabajo autónomo (calendario de trabajo, grupos de prácticas, artículos científicos para revisar…). Se podrán consultar dudas y aprovechar todos los recursos que se ofertan desde el Campus virtual de la USC.
Escenarios 2 (distanciamiento) y 3 (cierre de las instalaciones)
Las clases expositivas y las prácticas en el aula de informática se llevarán a cabo mediante sistemas de videoconferencia. En caso de que los estudiantes tengan dificultad para conectarse, la enseñanza se basará en materiales publicados en el campus virtual de la USC. Los estudiantes con mayores dificultades recibirán archivos por correo electrónico. Por estos mismos medios los estudiantes enviarán a los profesores trabajos y ejercicios. Las tutorías se llevarán a cabo a través del campus virtual de la USC y el correo electrónico.
En los tres escenarios para los casos de realización fraudulenta de ejercicios o pruebas será de aplicación lo establecido en la “Normativa de evaluación del rendimiento académico de los estudiantes y de revisión de las calificaciones”.
Escenario 1 (normalidad adaptada)
Con objeto de valorar el aprendizaje tanto formal como de contenido se realizará una prueba final en las fechas oficiales. A lo largo del curso se propondrán actividades para la evaluación del seguimiento continuo de las clases, valorándose además la asistencia y presentación de la memoria de prácticas. Aquellos alumnos que superen estas pruebas para el seguimiento continuo de la materia no tendrán que presentarse al examen final.
Escenario 2 (distanciamiento)
En este escenario la prueba final se realizará de modo presencial en las fechas oficiales. En caso de que esto no sea posible, se seguirán las instrucciones para el escenario 3. Las actividades que se propondrán para la evaluación del seguimiento continuo de las clases serán las mismas que en el escenario 1. Aquellos alumnos que superen estas pruebas para el seguimiento continuo de la materia no tendrán que presentarse al examen final.
Escenario 3 (cierre de las instalaciones)
La prueba final presencial será reemplazada por una prueba telemática a través del campus virtual de la USC. Para la evaluación del seguimiento continuo de las clases telemáticas se entregarán las actividades propuestas a través del campus virtual o el correo electrónico del profesor. Aquellos alumnos que superen estas pruebas para el seguimiento continuo de la materia no tendrán que presentarse al examen final.
ECTS: 3
Carga de trabajo estimada: 76 h.
Total presencial/virtual: 24h.
Trabajo individual (estimadas): 52 h. (estudio y preparación de las actividades propuestas a los estudiantes)
Se recomienda tener un buen nivel de inglés y de conocimientos de terminología agrícola y forestal
PLAN DE CONTINGENCIA
Modificaciones introducidas para los escenarios 2 y 3:
Contenidos
Escenario 2 (distanciamiento)
Prácticas de campo para realizar varios tipos de muestreo, y medir densidad, frecuencias y coberturas.
Prácticas mediante sistemas de videoconferencia en donde se plantearán casos prácticos de sistemas agroforestales para aplicar las técnicas expuestas en las sesiones teóricas
Mediante los software estadísticos R y SPSS se llevará a cabo el análisis exploratorio de la información, elección y aplicación de la técnica de análisis de datos apropiada, interpretación de resultados y elaboración del informe de los mismos
Visita de campo
Escenario 3 (cierre de las instalaciones)
Las prácticas de campo y en el aula de informática así como la visita de campo serán reemplazadas por actividades que se llevarán a cabo mediante sistemas de videoconferencia:
Trabajos con artículos científicos que incluyan diferentes tipos de muestreo, densidades, frecuencias y coberturas
Prácticas mediante sistemas de videoconferencia en donde se plantearán casos prácticos de sistemas agroforestales para aplicar las técnicas expuestas en las sesiones teóricas
Mediante los software estadísticos R y SPSS se llevará a cabo el análisis exploratorio de la información, elección y aplicación de la técnica de análisis de datos apropiada, interpretación de resultados y elaboración del informe de los mismos
Visitas virtuales de experimentos de campo a través de fotos y vídeos
En caso de que los estudiantes tengan dificultad para conectarse, la enseñanza se basará en materiales publicados en el campus virtual de la USC. Los estudiantes con mayores dificultades recibirán archivos por correo electrónico. Por estos mismos medios los estudiantes enviarán a los profesores trabajos y ejercicios. Las tutorías se llevarán a cabo a través del campus virtual de la USC y el correo electrónico.
Bibliografía básica y complementaria
En los escenarios 2 (distanciamiento) y 3 (cierre de las instalaciones), en los que probablemente el acceso físico a todas las instalaciones de la USC será limitado, los profesores proporcionarán a los alumnos, a través del campus virtual, bibliografía alternativa y/o enlaces a recursos disponibles en internet.
Metodología de la enseñanza
Escenarios 2 (distanciamiento) y 3 (cierre de las instalaciones)
Las clases expositivas y las prácticas en el aula de informática se llevarán a cabo mediante sistemas de videoconferencia. En caso de que los estudiantes tengan dificultad para conectarse, la enseñanza se basará en materiales publicados en el campus virtual de la USC. Los estudiantes con mayores dificultades recibirán archivos por correo electrónico. Por estos mismos medios los estudiantes enviarán a los profesores trabajos y ejercicios. Las tutorías se llevarán a cabo a través del campus virtual de la USC y el correo electrónico.
Sistema de evaluación
Escenario 2 (distanciamiento)
En este escenario la prueba final se realizará de modo presencial en las fechas oficiales. En caso de que esto no sea posible, se seguirán las instrucciones para el escenario 3. Las actividades que se propondrán para la evaluación del seguimiento continuo de las clases serán las mismas que en el escenario 1. Aquellos alumnos que superen estas pruebas para el seguimiento continuo de la materia no tendrán que presentarse al examen final.
Escenario 3 (cierre de las instalaciones)
La prueba final presencial será reemplazada por una prueba telemática a través del campus virtual de la USC. Para la evaluación del seguimiento continuo de las clases telemáticas se entregarán las actividades propuestas a través del campus virtual o el correo electrónico del profesor. Aquellos alumnos que superen estas pruebas para el seguimiento continuo de la materia no tendrán que presentarse al examen final.
María Rosa Mosquera Losada
Coordinador/a- Departamento
- Producción Vegetal y Proyectos de Ingeniería
- Área
- Producción Vegetal
- Correo electrónico
- mrosa.mosquera.losada [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Catedrático/a de Universidad
Elvira Antonia Diaz Vizcaino
- Departamento
- Botánica
- Área
- Botánica
- Correo electrónico
- elvira.diaz [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Titular de Universidad
Vanessa Álvarez López
- Departamento
- Producción Vegetal y Proyectos de Ingeniería
- Área
- Producción Vegetal
- Correo electrónico
- vanessa.alvarez1 [at] rai.usc.es
- Categoría
- Investigador/a: Programa Juan de la Cierva