Cr茅ditos ECTS
Cr茅ditos ECTS: 5
Horas ECTS Criterios/Memorias
Horas de Titor铆as: 30
Clase Expositiva: 5
Clase Interactiva: 5
Total: 40
Linguas de uso
Castel谩n, Galego
Tipo:
Materia Ordinaria 惭谩蝉迟别谤 RD 1393/2007 - 822/2021
Departamentos:
齿别辞驳谤补蹿铆补
脕谤别补蝉:
An谩lise Xeogr谩fica Rexional, 齿别辞驳谤补蹿铆补 Humana
Centro
Facultade de 齿别辞驳谤补蹿铆补 e Historia
Convocatoria:
Segundo semestre
Docencia:
Con docencia
惭补迟谤铆肠耻濒补:
Matriculable
| 1ro curso (Si)
A materia 鈥淢etodolox铆as de 滨苍惫别蝉迟颈驳补肠颈贸苍 e Preparaci贸n de Disertaci贸n鈥� 茅 un apoio esencial para comezar o Traballo Fin de 惭谩蝉迟别谤 (TFM). Os seus obxectivos son:
1. Preparar profesionais capaces de utilizar unha visi贸n hol铆stica para identificar, de maneira cr铆tica, independente e creativa, as cuesti贸ns m谩is complexas dun traballo de investigaci贸n, e reco帽ecer os problemas que deben abordarse no 谩mbito dun traballo de desenvolvemento.
2. Presentar e discutir, con claridade, o co帽ecemento existente e os argumentos que formar谩n a base do traballo de investigaci贸n, tendo en conta os aspectos 茅ticos do traballo de investigaci贸n e desenvolvemento.
3. Comunicarse adecuadamente cos seus pares, a comunidade acad茅mica, e a sociedade en xeral sobre a 谩rea na que se desenvolver谩 un tema de investigaci贸n.
A materia componse de dous partes: 1) Metodolox铆as de investigaci贸n: 茅 unha parte com煤n para todo o alumnado; 2) Plan de disertaci贸n: 茅 unha parte espec铆fica para cada estudante, dependendo do tema de disertaci贸n elixido polo mesmo.
A continuaci贸n, det谩llanse os contidos de ambas as partes.
METODOLOX脥AS DE INVESTIGACI脫N
1. INTRODUCI脫N XERAL 脕 INVESTIGACI脫N
1.1. Conceptualizaci贸n do tema
1.2. O proceso de investigaci贸n
1.3. Revisi贸n cr铆tica da literatura
2. A PREGUNTA DE INVESTIGACI脫N: PREGUNTAS DE INVESTIGACI脫N SUBSIDIARIAS E METAS
2.1. Enfoques deductivos e inductivos
2.2. Principais estratexias de investigaci贸n: estudo de casos
2.3. Experimentaci贸n. 滨苍惫别蝉迟颈驳补肠颈贸苍-Acci贸n (action research). Enquisas (surveys)
2.4. Elecci贸n de m茅todos: mono, m煤ltiple e mixto
2.5. Horizontes temporais: estudos lonxitudinais e transversais
3. M脡TODOS DE RECOMPILACI脫N E TRATAMENTO DE DATOS PRIMARIOS
3.1. Cuestionarios
3.2. Formaci贸n de grupos (focus groups), entrevistas, observaci贸n
3.3. Datos secundarios
3.4. An谩lise cualitativa e cuantitativa de datos
3.5. Validez e fiabilidade dos datos. 脡tica.
4. DOCUMENTO FINAL
4.1. Estrutura dunha tese
4.2. Como escribir unha tese
4.3. Como escribir a bibliograf铆a; como referirse 谩 bibliograf铆a no texto
4.4. Como representar t谩boas, cadros e figuras
PLAN DE DISERTACI脫N
1. Os resultados da investigaci贸n bibliogr谩fica
2. A definici贸n das actividades de investigaci贸n
3. Presentaci贸n dos resultados esperados
BIBLIOGRAF脥A B脕SICA
ALMAZ脕N LLORENTE, A., ARRIBAS MACHO, J. M., CAMARERO RIOJA, L. A. (2015). An谩lisis estad铆stico para la investigaci贸n Social. Madrid: Ibergaceta.
ANDER-EGG, E. (1995). T茅cnicas de investigaci贸n social. Buenos Aires: Editorial LUMEN, 24陋 edici贸n.
BAELO 脕LVAREZ, M. (2018). Gu铆a Pr谩ctica para redactar y exponer Trabajos Acad茅micos: TFG, TFM y Tesis Doctorales. Valencia: Tirant lo Blanch.
BAELO 脕LVAREZ, M. y HAZ G脫MEZ, F.E. (2019). Metodolog铆a de investigaci贸n en Ciencias Sociales y Jur铆dicas. Valencia: Tirant lo Blanch.
CEA D'ANCONA, M.A. (2009). Metodolog铆a cuantitativa: estrategias y t茅cnicas de investigaci贸n social. Madrid: S铆ntesis.
CERVERA RODR脥GUEZ, A. (2019). Como elaborar trabajos acad茅micos y cient铆ficos, TFG, TFM, tesis y art铆culos. Madrid: Alianza Editorial
DELGADO J.M. y GUTI脡RREZ, J. (coords.). (1995). M茅todos y t茅cnicas de investigaci贸n en Ciencias Sociales. Madrid: S铆ntesis.
ECHART MU脩OZ, E., CABEZAS VALENCIA, R., SOTILLO LORENZO, J.A. (2016). (Coords.) Manual para la elaboraci贸n de investigaciones en cooperaci贸n para el desarrollo. Madrid: Los Libros de la Catarata.
EST脡BANEZ ALVAREZ, J. & BRADSHAW, R.P. (1979). T茅cnicas de cuantificaci贸n en geograf铆a. Madrid: Tebar Flores.
GRUPO CHALUDE (1980). Iniciaci贸n a los m茅todos estad铆sticos en geograf铆a. Barcelona: Ariel.
MCGREW, J.C. (2000). An introduction to statistical problem solving in geography., Ia.: McGraw-Hill.
RASO, J.M.; MART脥N J y CLAVERO, P. (1987). Estad铆stica b谩sica para ciencias sociales. Barcelona: Ed. Ariel.
SANTOS PRECIADO, J.M., (2009). Estad铆stica elemental para historiadores y ge贸grafos. 1edn. Madrid: Universidad Nacional de Educaci贸n a Distancia.
SANTOS PRECIADO, J.M., GARC脥A L脕ZARO, F.J. (2008). An谩lisis estad铆stico de la informaci贸n geogr谩fica. 1edn. Madrid: Universidad Nacional de Educaci贸n a Distancia.
VALL脡S MART脥NEZ, M. S. (1997). T茅cnicas cualitativas de investigaci贸n social. Madrid: S铆ntesis
BIBLIOGRAF脥A COMPLEMENTARIA
BARDIN, L. 1986. El an谩lisis de contenido. Madrid: Akal.
CORBETTA, P. (2003). La ricerca sociale: metodologia e tecniche. Bolonia: Il Mulino.
DEAR, M. ET AL. (2011). GeoHumanities. New York: Routledge.
HAWKINGS, H. (2021). Geography, Art, Research. New York: Routledge.
MARENGO, M. (Ed.) (2006). La dimensione locale, esperienze (multidisciplinari) di ricerca e questione metodologiche. Roma: Aracne Ed.
PETERLE, G. (2021). Comics as a Research Practice. New York: Routledge.
TALLY, R. T. (2013). Spatiality. London - New York: Routdlege.
SUN, F., XIANG, J., TAO, Y., TONG, C., & CHE, Y. (2019). Mapping the social values for ecosystem services in urban green spaces: Integrating a visitor-employed photography method into SolVES. Urban Forestry & Urban Greening, 38, 105-113.
COMPETENCIAS B脕SICAS
CB1. Posu铆r e comprender co帽ecementos que acheguen unha base ou oportunidade de ser orixinais no desenvolvemento e/ou aplicaci贸n de ideas, a mi煤do nun contexto de investigaci贸n.
CB2. Que o estudantado saiba aplicar os co帽ecementos adquiridos e a s煤a capacidade de resoluci贸n de problemas en contornas novas ou pouco co帽ecidos dentro de contextos m谩is amplos (ou multidisciplinais) relacionados coa s煤a 谩rea de estudo.
CB3. Que o estudantado sexa capaz de integrar co帽ecementos e enfrontarse 谩 complexidade de formular xu铆zos a partir dunha informaci贸n que, sendo incompleta ou limitada, incl煤a reflexi贸ns sobre as responsabilidades sociais e 茅ticas vinculadas 谩 aplicaci贸n dos seus co帽ecementos e xu铆zos.
CB5. Que o estudantado pos煤a as habilidades de aprendizaxe que lles permitan continuar estudando dun modo que haber谩 de ser en gran medida autodirixido ou aut贸nomo.
CB6. Posu铆r e comprender co帽ecementos que acheguen unha base ou oportunidade de ser orixinais no desenvolvemento e/ou aplicaci贸n de ideas, a mi煤do nun contexto de investigaci贸n
CB7. Que os estudantes saiban aplicar os co帽ecementos adquiridos e a s煤a capacidade de resoluci贸n de problemas en contornas novas ou pouco co帽ecidos dentro de contextos m谩is amplos (ou multidisciplinais) relacionados coa s煤a 谩rea de estudo.
CB8. Que os estudantes sexan capaces de integrar co帽ecementos e enfrontarse 谩 complexidade de formular xu铆zos a partir dunha informaci贸n que, sendo incompleta ou limitada, incl煤a reflexi贸ns sobre as responsabilidades sociais e 茅ticas vinculadas 谩 aplicaci贸n dos seus co帽ecementos e xu铆zos.
CB10. Que os estudantes pos煤an as habilidades de aprendizaxe que lles permitan continuar estudando dun modo que haber谩 de ser en gran medida autodirixido ou aut贸nomo.
COMPETENCIAS XERAIS
CX3. Adquirir co帽ecementos, ferramentas e recursos de alto nivel para cubrir as expectativas investigadoras e profesionais do estudantado e da sociedade no relativo ao estudo da Ordenaci贸n, Planificaci贸n e Xesti贸n das cidades.
CX4. Manexar conceptos, m茅todos e ferramentas propias da investigaci贸n na an谩lise urban铆stica para fins espec铆ficos.
COMPETENCIAS TRANSVERSAIS
CT2. Utilizar as ferramentas b谩sicas das Tecnolox铆as da 滨苍蹿辞谤尘补肠颈贸苍 e as Comunicaci贸ns (TIC) necesarias para o exercicio da s煤a profesi贸n e para a aprendizaxe ao longo da s煤a vida.
CT5. Valorar a importancia da investigaci贸n, a innovaci贸n e o desenvolvemento tecnol贸xico no avance socioecon贸mico e cultural da sociedade.
COMPETENCIAS ESPECIFICAS
CE1.1. Comprender e identificar as demandas ou necesidades das persoas, as organizaci贸ns e o medio ambiente, a fin de obter conclusi贸ns e formular alternativas que respondan aos problemas relacionados coa transformaci贸n e a organizaci贸n do espazo f铆sico.
CE5.2. Manexar instrumentos, ferramentas e tecnolox铆a para fomentar a cooperaci贸n e coordinaci贸n dos diferentes axentes urbanos e realizar procesos participativos.
A materia 鈥淢etodolox铆as de 滨苍惫别蝉迟颈驳补肠颈贸苍 e Preparaci贸n de Disertaci贸ns鈥� 茅 un apoio esencial para comezar a preparaci贸n do TFM. Por este motivo, durante as clases expositivas (seminarios), o profesorado adoptar谩 un m茅todo expositivo para explicar os contidos da materia co obxectivo de facilitar un conxunto de informaci贸n con alcance concreto. Durante as clases pr谩cticas, exporase ao alumnado proxectos pr谩cticos cuxo alcance require que se lle dedique unha parte importante da dedicaci贸n total do alumnado 谩 materia. Ademais, o profesorado atender谩 ao alumnado en sesi贸ns de titor铆as individualizadas e/ou en grupo dedicadas 谩 orientaci贸n no estudo e a resoluci贸n de d煤bidas sobre os contidos e traballos da materia.
Esta materia, na s煤a segunda parte, comprende a realizaci贸n dun traballo de investigaci贸n bibliogr谩fica sobre o tema da disertaci贸n e a posterior redacci贸n do Plan de Disertaci贸n. Este plan, que ten como referencia o tema e os obxectivos da disertaci贸n, incl煤e unha s铆ntese dos resultados da investigaci贸n bibliogr谩fica, a definici贸n das actividades de investigaci贸n e o calendario respectivo que levar谩 a cabo no terceiro cuadrimestre, e a presentaci贸n dos resultados esperados.
O Plan de Disertaci贸n ser谩 presentado nunha sesi贸n colectiva do estudantado de cada edici贸n do m谩ster ao final do segundo cuadrimestre.
A avaliaci贸n para a primeira e a segunda oportunidade desagr茅gase en dous compo帽entes obrigatorios:
鈥� Avaliaci贸n de traballos pr谩cticos: 60% da nota final.
鈥� Seguimento continuado: 40% da nota final.
Todas as actividades ser谩n entregadas a trav茅s do Campus Virtual.
Se a media non resulta nunha cualificaci贸n por encima de 5, fai falta afrontar a segunda oportunidade de avaliaci贸n.
Para o alumnado con dispensa acad茅mica concedida ou repetidor, requiriranse entregas equivalentes 谩s do alumnado sen dispensa e non repetidor, e o exame ser谩 obrigatorio.
Para os casos de realizaci贸n fraudulenta de exercicios ou probas ser谩 de aplicaci贸n o recolleito na 鈥淣ormativa de avaliaci贸n do rendemento acad茅mico dous estudantes e de revisi贸n de cualificaci贸ns鈥� da 奇趣腾讯分分彩.
A materia ten unha carga de traballo persoal de 125 horas (5 ECTS), entre clases presenciais (seminarios, clases interactivas, etc.) e actividades non presenciais (lecturas, realizaci贸n de traballos, etc.).
鈥� Dedicar de forma continua ao longo do curso un tempo de estudo acomodado aos contidos.
鈥� Para d煤bidas sobre a materia, contactar co equipo docente para solicitar titor铆as.
鈥� Manter unha perspectiva cr铆tica durante o estudo da materia.
鈥� Revisar o Campus Virtual para estar ao d铆a co material e as tarefas asignadas.
鈥� Entregar as tarefas en tempo e forma a trav茅s do Campus Virtual.
Rub茅n Camilo Lois Gonz谩lez
Coordinador/a- Departamento
- 齿别辞驳谤补蹿铆补
- 脕谤别补
- An谩lise Xeogr谩fica Rexional
- 罢别濒茅蹿辞苍辞
- 881812635
- Correo electr贸nico
- rubencamilo.lois [at] usc.es
- 颁补迟别驳辞谤铆补
- Profesor/a: Catedr谩tico/a de Universidade
Lucrezia Lopez
- Departamento
- 齿别辞驳谤补蹿铆补
- 脕谤别补
- An谩lise Xeogr谩fica Rexional
- Correo electr贸nico
- lucrezia.lopez [at] usc.es
- 颁补迟别驳辞谤铆补
- Profesor/a: Titular de Universidade
Cristina Botana Iglesias
- Departamento
- 齿别辞驳谤补蹿铆补
- 脕谤别补
- An谩lise Xeogr谩fica Rexional
- Correo electr贸nico
- cristina.botana.iglesias [at] usc.es
- 颁补迟别驳辞谤铆补
- Investigador/a: Programa Juan de la Cierva
| Xoves | |||
|---|---|---|---|
| 15:00-16:00 | Grupo /CLE_01 | Galego | Aula 02- Cartograf铆a |
| 11.06.2025 18:00-20:00 | Grupo /CLE_01 | Aula 02- Cartograf铆a |
| 02.07.2025 18:00-20:00 | Grupo /CLE_01 | Aula 02- Cartograf铆a |