Guía docente de la asignatura
(1006) ANÁLISIS DE DATOS EN PSICOLOGÍA

Curso académico 2024/2025

  1. Identificación
    1. De la asignatura
    2. Curso Académico
      2024/2025
      Titulación
      GRADO EN PSICOLOGÍA
      Nombre de la asignatura
      ANÁLISIS DE DATOS EN PSICOLOGÍA
      Código
      1006
      Curso
      PRIMERO
      Carácter
      FORMACIÓN BÁSICA
      Número de grupos
      3
      Créditos ECTS
      6.0
      Estimación del volumen de trabajo
      150.0
      Organización temporal
      2º Cuatrimestre
      Idiomas en que se imparte
      Español
      Curso Académico 2024/2025
      Titulación

      GRADO EN PSICOLOGÍA

      Nombre de la asignatura ANÁLISIS DE DATOS EN PSICOLOGÍA
      Código 1006
      Curso PRIMERO
      Carácter FORMACIÓN BÁSICA
      Número de grupos 3
      Créditos ECTS 6.0
      Estimación del volumen de trabajo 150.0
      Organización temporal 2º Cuatrimestre
      Idiomas en que se imparte Español

    3. Del profesorado: Equipo docente
      • MARIN MARTINEZ, FULGENCIO Docente: GRUPO 1, GRUPO 2, GRUPO 3 Coordinación de los grupos: GRUPO 1, GRUPO 2, GRUPO 3 Coordinador de la asignatura

        Categoría

        CATEDRATICOS DE UNIVERSIDAD

        Área

        METODOLOGÍA DE LAS CIENCIAS Y DEL COMPORTAMIENTO

        Departamento

        PSICOLOGÍA BÁSICA Y METODOLOGÍA

        Correo electrónico / Página web / Tutoría electrónica

        fulmarin@um.es Tutoría electrónica:

        Teléfono, horario y lugar de atención al alumnado

        Duración:
        C2
        Día:
        Jueves
        Horario:
        12:00-14:00
        Lugar:
        868883471, Facultad de Psicología y Logopedia B1.2.009 (DESPACHO PROF. FULGENCIO MARÍN MARTÍNEZ)
        Observaciones:
        Se recomienda solicitar cita previa por el aula virtual.
        Duración:
        C2
        Día:
        Miércoles
        Horario:
        12:00-14:00
        Lugar:
        868883471, Facultad de Psicología y Logopedia B1.2.009 (DESPACHO PROF. FULGENCIO MARÍN MARTÍNEZ)
        Observaciones:
        Se recomienda solicitar cita previa por el aula virtual.
      • LOPEZ MARTINEZ, MARIA DE LOS DOLORES Docente: GRUPO 1, GRUPO 2, GRUPO 3 Coordinación de los grupos:

        Categoría

        ASOCIADO A TIEMPO PARCIAL

        Área

        METODOLOGÍA DE LAS CIENCIAS Y DEL COMPORTAMIENTO

        Departamento

        PSICOLOGÍA BÁSICA Y METODOLOGÍA

        Correo electrónico / Página web / Tutoría electrónica

        marilo.lopez@um.es Tutoría electrónica:

        Teléfono, horario y lugar de atención al alumnado

        Duración:
        A
        Día:
        Miércoles
        Horario:
        15:30-18:30
        Lugar:
        868881937, Facultad de Psicología y Logopedia B1.2.041
        Observaciones:
        Conviene pedir cita previa por e-mail con la profesora
        Duración:
        A
        Día:
        Martes
        Horario:
        16:30-18:30
        Lugar:
        868881937, Facultad de Psicología y Logopedia B1.2.041
        Observaciones:
        Conviene pedir cita previa por e-mail con la profesora
      • RUBIO APARICIO, MARIA Docente: GRUPO 1, GRUPO 2, GRUPO 3 Coordinación de los grupos:

        Categoría

        PROFESOR PERMANENTE LABORAL

        Área

        METODOLOGÍA DE LAS CIENCIAS Y DEL COMPORTAMIENTO

        Departamento

        PSICOLOGÍA BÁSICA Y METODOLOGÍA

        Correo electrónico / Página web / Tutoría electrónica

        mrubioaparicio@um.es Tutoría electrónica:

        Teléfono, horario y lugar de atención al alumnado

        Duración:
        A
        Día:
        Viernes
        Horario:
        10:00-13:00
        Lugar:
        868884001, Facultad de Psicología y Logopedia B1.2.043
        Observaciones:
        Se recomienda solicitar cita previa por el aula virtual
        Duración:
        A
        Día:
        Lunes
        Horario:
        09:00-12:00
        Lugar:
        868884001, Facultad de Psicología y Logopedia B1.2.043
        Observaciones:
        Se recomienda solicitar cita previa por el aula virtual

  2. Presentación
  3. En estrecha continuidad con la asignatura de Metodología de la Investigación en Psicología impartida en el primer cuatrimestre, la disciplina de Análisis de Datos en Psicología también cumple la función de introducir al alumno en los contenidos metodológicos cursados a lo largo de la titulación. Concretamente, se ocupa del conocimiento y la aplicación de las estrategias que permiten analizar los datos generados de la investigación psicológica. En una primera parte del curso se estudian las técnicas estadísticas descriptivas y exploratorias, que persiguen el resumen, la organización e interpretación de tales datos. En una segunda parte se sientan las bases de las técnicas estadísticas inferenciales, con el estudio de la Teoría de Probabilidades. El estudio en profundidad de las técnicas inferenciales será objeto de la asignatura Modelos Estadísticos en Psicología, que se imparte en el segundo curso de la titulación.

  4. Condiciones de acceso a la asignatura
    1. Incompatibilidades
    2. No constan

    3. Requisitos
    4. No constan

    5. Recomendaciones
    6. El adecuado seguimiento de la asignatura presupone una serie de conocimientos previos que el alumno deberá repasar y recordar por su cuenta. Así, se requieren los conocimientos elementales de álgebra, geometría y análisis matemático recogidos en los programas de la ESO y del bachillerato (álgebra básica de conjuntos, operaciones con números reales, ecuaciones de primer y segundo grado, sistemas de ecuaciones con dos incógnitas y funciones lineales). Por otro lado, se asume que el alumno ha adquirido las competencias de la asignatura Metodología de la Investigación en Psicología, impartida en el primer cuatrimestre.

  5. Competencias
    1. Competencias básicas
      • CB3: Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética
      • CB5: Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía

    2. Competencias de la titulación
      • CG7: Desarrollar habilidades de iniciación a la investigación.
      • CE6: Conocer y comprender distintos métodos y diseños de investigación y las técnicas de análisis de datos propios de la Psicología.

    3. Competencias transversales y de materia

      No constan

  6. Contenidos
    1. Teoría
    2. Bloque 1: Introducción

      Tema 1: Aproximación al análisis estadístico de datos

      1.1 Conceptos generales: población, muestra, parámetro, estadístico, característica y modalidad.

      1.2 Medición y escalas de medida.

      1.2.1 Escala nominal

      1.2.2 Escala ordinal

      1.2.3 Escala de intervalo

      1.2.4 Escala de razón

      1.3 Variables. Clasificación y notación.

      1.3.1 Clasificación

      1.3.2 Notación de variables. El símbolo sumatorio

      Bloque 2: Descripción y exploración de datos: estudio de una variable

      Tema 2: Organización de datos y representación gráfica

      2.1 Distribución de frecuencias.

      2.2 Distribución de valores dentro de un intervalo.

      2.3 Representaciones gráficas.

      2.3.1 Variables cualitativas y cuasicuantitativas

      2.3.2 Variables cuantitativas

      2.4 Propiedades de la distribución de frecuencias.

      Tema 3: Índices de tendencia central e índices de posición

      3.1 Índices de tendencia central.

      3.1.1 La moda

      3.1.2 La mediana

      3.1.3 La media

      3.1.4 Criterios para la elección de un índice de tendencia central

      3.2 Medidas de posición: percentiles, deciles y cuartiles.

      Tema 4: Índices de variabilidad y sesgo o asimetría

      4.1 Concepto de variabilidad.

      4.2 Amplitud total.

      4.3 Amplitud semi-intercuartil.

      4.4 Varianza y desviación típica.

      4.4.1 Definición y cálculo

      4.4.2 Propiedades

      4.5 Índices de asimetría.

      Tema 5: Puntuaciones y escalas derivadas. La curva normal

      5.1 Puntuaciones directas y diferenciales o de desviación.

      5.2 Puntuaciones típicas.

      5.3 La curva normal.

      5.4 Puntuaciones derivadas.

      Bloque 3: Descripción y exploración de datos: estudio de dos variables

      Tema 6: Organización y representación conjunta de dos variables

      6.1 Organización de datos: distribución conjunta de dos variables.

      6.1.1 Distribuciones marginales

      6.1.2 Distribuciones condicionales

      6.2 Representación gráfica.

      6.3 El concepto de relación entre variables.

      Tema 7: Coeficientes de correlación

      7.1 Introducción.

      7.2 El índice phi para variables dicotómicas.

      7.3 El coeficiente biserial puntual, rbp.

      7.4 Covarianza.

      7.5 El coeficiente de correlación de Pearson.

      7.5.1 Definición y cálculo

      7.5.2 Propiedades

      7.5.3 Interpretación

      Tema 8: Regresión lineal y predicción

      8.1 Introducción.

      8.2 Recta de regresión.

      8.2.1 Ecuación de una recta

      8.2.2 Cálculo de los coeficientes de la recta de regresión

      8.2.3 Predicción de valores

      8.2.4 Rectas de regresión en puntuaciones directas, diferenciales y típicas

      8.2.5 Varianza residual o de error

      8.2.6 La recta de regresión y el coeficiente de correlación

      8.3 La recta de regresión de X sobre Y.

      Bloque 4: La teoría de la probabilidad

      Tema 9: Introducción a la probabilidad

      9.1 Introducción.

      9.2 Conceptos previos.

      9.2.1 Experimentos determinístico y aleatorio

      9.2.2 Espacio muestral y sucesos

      9.3 Tres definiciones de probabilidad.

      9.4 Reglas de contar: combinatoria.

      9.5 Teorema del producto.

      9.6 Teorema de la suma.

      Tema 10: Distribuciones de probabilidad de variables aleatorias

      10.1 Variable aleatoria: definición.

      10.2 Variables aleatorias discretas y continuas.

      10.3 Función de probabilidad.

      10.4 Función de distribución.

      10.5 Momentos de la variable aleatoria.

      Tema 11: Algunos modelos de distribuciones discretas de probabilidad

      11.1 Introducción.

      11.2 Distribución de Bernoulli.

      11.3 Distribución binomial.

    3. Prácticas
      • Práctica 1: Clasificación estadística de las variables y propiedades del operador sumatorio

        Trabajaremos la actividad 3 de la página 11 del Tema 1, todos los ejercicios de la página 18 del Tema 1 y los ejercicios 1, 2 y 4 de la página 19 del Tema 1.

        Relacionado con:
        • Tema 1: Aproximación al análisis estadístico de datos
      • Práctica 2: Organizando datos para el análisis de una variable

        Trabajaremos el ejercicio 3 de la página 19 del Tema 1; todos los ejercicios de las páginas 15-17 del Tema 2; los ejercicios 1, 6 y 8 de la página 21 del Tema 3; el ejercicio 3a del examen práctico 5; y el ejercicio 3a del examen práctico 9.

        Relacionado con:
        • Tema 2: Organización de datos y representación gráfica
      • Práctica 3: Índices de tendencia central y de posición

        Trabajaremos los ejercicios 2-5, 7 y 9-20 de las páginas 21-22 del Tema 3; los ejercicios 1b y 1c del examen práctico 1; y el ejercicio 3c del examen práctico 8.

        Relacionado con:
        • Tema 3: Índices de tendencia central e índices de posición
      • Práctica 4: Índices de variabilidad y asimetría

        Trabajaremos todos los ejercicios de las páginas 13-14 del Tema 4, el ejercicio 1b del examen práctico 8 (solo tenéis que calcular los índices de asimetría de Pearson e intercuartílico), y el ejercicio 1a del examen práctico 2.

        Relacionado con:
        • Tema 4: Índices de variabilidad y sesgo o asimetría
      • Práctica 5: Puntuaciones típicas y curva normal (I)

        Trabajaremos los ejercicios 2a y 2b del examen práctico 10, el ejercicio 2a del examen práctico 12, el ejercicio 2 de la página 15 del Tema 5 y el ejercicio 6 de la página 16 del Tema 5.

        Relacionado con:
        • Tema 5: Puntuaciones y escalas derivadas. La curva normal
      • Práctica 6: Puntuaciones típicas y curva normal (II)

        Trabajaremos todos los ejercicios de las páginas 14-15 del Tema 6, los ejercicios 2a y 2b del examen práctico 4, los ejercicios 2a y 2b del examen práctico 6, y los ejercicios 1 y 2 de la página 20 del Tema 7. Si tenéis dificultades para resolver el ejercicio 2b del examen práctico 6, os puede ayudar la lógica que aplicamos para resolver el ejercicio 6 de la página 16 del Tema 5.

        Relacionado con:
        • Tema 5: Puntuaciones y escalas derivadas. La curva normal
        • Tema 6: Organización y representación conjunta de dos variables
      • Práctica 7: Coeficientes de correlación

        Trabajaremos el ejercicio 3c del examen práctico 2, el ejercicio 3a del examen práctico 15, el ejercicio 2b del examen práctico 12 y los ejercicios 3-5 de las páginas 20-21 del Tema 7.

        Relacionado con:
        • Tema 7: Coeficientes de correlación
      • Práctica 8: Regresión (I)

        Trabajaremos los ejercicios 3c y 3d del examen práctico 5, el ejercicio 1b del examen práctico 16, el ejercicio 2a del examen práctico 3 y el ejercicio 10 de la página 21 del Tema 7.

        Relacionado con:
        • Tema 8: Regresión lineal y predicción
      • Práctica 9: Regresión (II)

        Trabajaremos los ejercicios 2a del examen práctico 15, 3c del examen práctico 7, 2b del examen práctico 3 y el ejercicio 7 de la página 22 del Tema 8.

        Relacionado con:
        • Tema 8: Regresión lineal y predicción
      • Práctica 10: Combinatoria e introducción a la probabilidad

        Trabajaremos el ejercicio 8 de la página 22 del Tema 8, los ejercicios 1, 2, 4, 5, 6 y 8 de la página 25 del Tema 9, y los ejercicios 1 y 2 de la página 26 del Tema 9.

        Relacionado con:
        • Tema 9: Introducción a la probabilidad
      • Práctica 11: Cálculo de probabilidades en la extracción de un sujeto

        Trabajaremos el ejercicio 3a del examen práctico 8, el ejercicio 3a del examen práctico 13 y el ejercicio 2b del examen práctico 5.

        Relacionado con:
        • Tema 9: Introducción a la probabilidad
      • Práctica 12: Cálculo de probabilidades en la extracción de más de un sujeto y distribuciones de probabilidad

        Trabajaremos los ejercicios 3b del examen práctico 2, 3a del examen práctico 10, 3b del examen práctico 3 y los ejercicios 1-4 de la página 17 del Tema 10.

        Relacionado con:
        • Tema 10: Distribuciones de probabilidad de variables aleatorias
        • Tema 11: Algunos modelos de distribuciones discretas de probabilidad
      • Práctica 13: Introducción al manejo de los programas de software estadístico SPSS y Jamovi

        Aprenderemos a analizar e interpretar datos con los programas informáticos SPSS y Jamovi, aplicando las técnicas estadísticas estudiadas en los Temas 1-8. Para ello seguiremos las instrucciones descritas en los documentos "Guía prácticas software estadístico curso 2024-25" y "Anexo prácticas software estadístico curso 2024-25".

        Relacionado con:
        • Tema 1: Aproximación al análisis estadístico de datos
        • Tema 2: Organización de datos y representación gráfica
        • Tema 3: Índices de tendencia central e índices de posición
        • Tema 4: Índices de variabilidad y sesgo o asimetría
        • Tema 5: Puntuaciones y escalas derivadas. La curva normal
        • Tema 6: Organización y representación conjunta de dos variables
        • Tema 7: Coeficientes de correlación
        • Tema 8: Regresión lineal y predicción

  7. Actividades Formativas
  8. Actividad Formativa Metodología Horas Presencialidad
    AF1: Clase expositiva: presentación y explicación de temas

    Las clases expositivas serán clases magistrales en las que se presentarán los conceptos básicos de cada tema y los razonamientos que requieren mayores dificultades de comprensión. Aunque el método predominante será la exposición por parte del profesor, también se motivará y evaluará la participación de los estudiantes, a través de la formulación de cuestiones y supuestos prácticos, que los estudiantes intentarán resolver y discutir orientados por el profesor.

    42.0 100.0
    AF2: Practicas de seminario

    Se asume que los estudiantes han trabajado previamente una serie de ejercicios prácticos propuestos por el profesor sobre el análisis e interpretación de los datos cuantitativos y cualitativos procedentes de investigaciones, informes y trabajos en Psicología. Estos ejercicios se resuelven y discuten en clase con la participación activa de los estudiantes, que expondrán sus estrategias de resolución y los posibles errores cometidos. Finalizan estas sesiones con la propuesta de nuevos ejercicios similares a los realizados, que los estudiantes intentarán resolver individualmente o en grupos, lo que permitirá evaluar las destrezas adquiridas.

    13.0 100.0
    AF3: Prácticas de laboratorio

    Los estudiantes contarán con un documento elaborado ad hoc donde se explica al detalle la resolución de una serie de ejercicios prácticos con los programas estadísticos Jamovi y SPSS, incluyéndose en tal documento las correspondientes soluciones con su interpretación y todas las aclaraciones pertinentes. La metodología de estas sesiones consistirá en el seguimiento individual del documento por parte de los estudiantes, con el objetivo de reproducir con los programas SPSS y Jamovi los ejercicios propuestos, y comprobar que sus resultados e interpretaciones les coinciden con los del documento. El profesor guiará globalmente la sesión y atenderá individualmente todas las dificultades planteadas por los estudiantes. Finalmente, el documento incluye otra serie de ejercicios similares a los previamente resueltos, que los estudiantes deberán trabajar de forma autónoma, elaborando un informe de prácticas.

    2.0 100.0
    AF4: Tutorías formativas

    A lo largo de todo el curso, el estudiante podrá plantear al profesor sus dificultades y cuestiones puntuales relativas a los ejercicios y conceptos teóricos trabajados en clase.

    3.0 100.0
    AF6: Desarrollo de trabajos individuales/grupales 10.0 0.0
    AF7: Estudio y preparación de contenidos teóricos 30.0 0.0
    AF8: Estudio y preparación de contenidos prácticos 50.0 0.0
    Totales 150,00

  9. Horario de la asignatura
  10. https://www.um.es/web/estudios/grados/psicologia/2024-25#horarios

  11. Sistemas de Evaluación
  12. Identificador Denominación del instrumento de evaluación Criterios de Valoración Ponderación
    EV1 Prueba de contenidos teóricos.

    Prueba objetiva de 20 preguntas con tres alternativas de respuesta, de contenido teórico/práctico. Por cada dos errores se resta un acierto (un error resta medio acierto) y las preguntas sin responder no contabilizan como errores.

    45.0
    EV2 Prueba de contenidos prácticos.

    Prueba objetiva de 7 preguntas con 3 alternativas de respuesta, relativas a la resolución de diversos casos prácticos. Por cada dos errores se resta un acierto (un error resta medio acierto) y las preguntas sin responder no contabilizan como errores.

    45.0
    EV4 Informes de prácticas

    A través del Aula Virtual plantearemos una prueba objetiva de 5 preguntas con 3 alternativas de respuesta, relativas a la interpretación de las salidas del SPSS que los estudiantes tendrán en su informe de prácticas. Por cada dos errores se resta un acierto (un error resta medio acierto) y las preguntas sin responder no contabilizan como errores.

    5.0
    EV5 Actividades de evaluación formativa en seminarios

    Evaluación continua del grado de participación de los estudiantes en los seminarios prácticos, a través de un sistema de bonificación. Cualquier estudiante podrá conseguir hasta 5 bonos de 0,1 puntos cada uno, formulando preguntas de gran interés en las clases, respondiendo a las cuestiones más complicadas que plantee el profesor, saliendo como voluntario a la pizarra, resolviendo ejercicios complejos desde sus asientos y/o corrigiendo las erratas que deliberadamente incluya el profesor en sus exposiciones y/o diapositivas.

    5.0

  13. Fechas de exámenes
  14. https://www.um.es/web/estudios/grados/psicologia/2024-25#examenes

  15. Resultados del Aprendizaje
    • Familiarizar al alumno con la terminología propia del análisis y de la modelización estadística de los datos en la investigación psicológica.
    • Proporcionarle los conocimientos básicos para que sea capaz de comprender los métodos estadísticos de uso común en el campo de la Psicología.
    • Capacitarle para la correcta lectura e interpretación de los resultados de trabajos de investigación.
    • Introducirle en el manejo de paquetes estadísticos.

  16. Bibliografía
  17. Bibliografía complementaria

  18. Observaciones
  19. Esta asignatura contribuye a la competencia general CG7 (Desarrollar habilidades de iniciación a la investigación) a un nivel de dominio básico. La adquisición de este nivel de dominio implica las siguientes evidencias: Dominar los aspectos formales de la investigación y entender los diseños de investigación básicos; reconocer el objetivo/hipótesis que se pone a prueba en una investigación; identificar correctamente las variables explicativas (VI y VD) de una investigación; reconocer la relación causal/no causal entre las variables de una investigación; ser capaz de realizar e interpretar de forma correcta los análisis estadísticos descriptivos básicos; y comprender la Teoría de Probabilidades como la base o fundamento de la Estadística Inferencial que se estudiará en la asignatura de Modelos Estadísticos de segundo curso.

    Las competencias específicas de la asignatura son: Familiarizar al alumno con la terminología propia del análisis y de la modelización estadística de los datos en la investigación psicológica (CA1), proporcionarle los conocimientos básicos para que sea capaz de comprender los métodos estadísticos de uso común en el campo de la psicología (CA2), capacitarle para la correcta lectura e interpretación de los resultados de trabajos de investigación (CA3) e introducirle en el manejo de paquetes estadísticos (CA4).

    El grado de participación en las clases, tanto teóricas como prácticas, se reconocerá con la asignación de hasta un máximo de 0,5 puntos a lo largo de todo el curso. Cualquier alumno podrá conseguir tales "bonos" formulando preguntas de gran interés en las clases, respondiendo a las cuestiones más complicadas que plantee el profesor, saliendo como voluntario a la pizarra, resolviendo ejercicios complejos desde sus asientos y/o corrigiendo las erratas que deliberadamente incluya el profesor en sus exposiciones y/o diapositivas.

    Es requisito imprescindible para aprobar que la nota del examen final sea de al menos 4,5 puntos y que la nota global de la asignatura (incluida la evaluación de las prácticas con los programas Jamovi/SPSS y del grado de participación en las clases) sea de al menos 5 puntos. La nota del examen final se obtendrá como la media aritmética de las dos partes, pruebas teórica y práctica, siempre y cuando la peor de las calificaciones no sea inferior a 3 puntos: por ejemplo se podría aprobar con un 3 y un 6, pero nunca con un 2 y un 7. A los estudiantes suspensos no se les guardará para posteriores convocatorias la nota de ninguna de las dos pruebas, teórica y práctica, aunque esté aprobada.

    La evaluación relativa a las prácticas con los programas Jamovi/SPSS y al grado de participación en las clases solo se guardará en las tres convocatorias correspondientes a cada curso académico: enero, junio y julio. Asimismo, la ejecución y evaluación de las prácticas con los programas SPSS/Jamovi, solo se podrán realizar en las fechas indicadas y en una sola ocasión por cada curso académico.

    Si el o la estudiante no puede seguir el proceso de evaluación continua por circunstancias sobrevenidas debidamente justificadas, tendrá derecho a realizar una evaluación global, que constará de cuatro pruebas: teórica, práctica, prácticas con los programas SPSS/Jamovi y cuestiones básicas de la asignatura.

    Esta asignatura está adscrita al Programa de Incentivos por Participación en Experimentos de la Facultad de Psicología y Logopedia, admitiéndose un máximo de 3 "bonos", donde cada "bono" equivale a 0,1 puntos.

    Esta asignatura se encuentra vinculada de forma directa con el Objetivo de Desarrollo Sostenible 9: Industria, Innovación e Infraestructura (Meta 95: Aumento de la investigación científica).

    NECESIDADES EDUCATIVAS ESPECIALES

    Aquellos estudiantes con discapacidad o necesidades educativas especiales podrán dirigirse al Servicio de Atención a la Diversidad y Voluntariado (ADYV - https://www.um.es/adyv) para recibir orientación sobre un mejor aprovechamiento de su proceso formativo y, en su caso, la adopción de medidas de equiparación y de mejora para la inclusión, en virtud de la Resolución Rectoral R-358/2016. El tratamiento de la información sobre este alumnado, en cumplimiento con la LOPD, es de estricta confidencialidad.

    REGLAMENTO DE EVALUACIÓN DE ESTUDIANTES

    El artículo 8.6 del Reglamento de Evaluación de Estudiantes (REVA) prevé que "salvo en el caso de actividades definidas como obligatorias en la guía docente, si el o la estudiante no puede seguir el proceso de evaluación continua por circunstancias sobrevenidas debidamente justificadas, tendrá derecho a realizar una prueba global".

    Se recuerda asimismo que el artículo 22.1 del Reglamento de Evaluación de Estudiantes (REVA) estipula que "el o la estudiante que se valga de conductas fraudulentas, incluida la indebida atribución de identidad o autoría, o esté en posesión de medios o instrumentos que faciliten dichas conductas, obtendrá la calificación de cero en el procedimiento de evaluación y, en su caso, podrá ser objeto de sanción, previa apertura de expediente disciplinario".