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Master Universitario en

Nutrición animal

Próxima edición: 1ª parte: 25 septiembre 2017 – 1 junio 2018 / 2ª parte: septiembre 2018 – junio 2019

Master Universitario en

Nutrición animal

Datos generales de la materia

ECTS: 5
Horas presenciales: 70 (36 clase, 34 prácticas)
Horas de trabajo personal: 55
Carácter: Obligatoria
Lugar donde se desarrolla: Instituto Agronómico Mediterráneo de Zaragoza
Organización temporal
Se desarrolla en el primer año académico del Máster, en el segundo semestre.
- La evaluación de la materia se realiza mediante una evaluación continua de los ejercicios prácticos realizados y un examen escrito durante el segundo semestre.
Requisitos y permanencia
No hay requisitos previos.
Modalidades de enseñanza
Combinación de clases teóricas y actividades prácticas consistentes en el análisis de estudios de caso y prácticas con ordenadores.
Idioma
Los profesores imparten los cursos en español y francés. En este último caso se proporciona traducción simultánea al español. La documentación aportada por los profesores está en español, en inglés o en francés.

 

Presentación de la materia

Esta materia aporta al estudiante conocimientos y habilidades para que pueda analizar la información existente en bases de datos experimentales relacionadas con la especialidad, diseñar experimentos y analizar estadísticamente los datos provenientes de dichos experimentos. Además introduce al estudiante en la aplicación de modelos y sistemas de ayuda a la decisión para la predicción, evaluación y optimización de procesos fisiológicos y nutricionales y para el cálculo de racionamientos. Las actividades prácticas permiten la capacitación del estudiante en la realización de análisis estadísticos, en los estudios meta-analíticos y en el uso de programas informáticos relevantes en los análisis estadísticos y en la modelización.

 

Contexto en el plan de estudios

Esta materia constituirá una base fundamental en el desarrollo de las materias que conforman la segunda parte del programa, en la que tanto en la asignatura “Introducción a la investigación” como en la asignatura “Tesis de Máster” el estudiante tendrá que aplicar y ahondar en los conocimientos adquiridos para poder llevar a cabo el diseño experimental de su investigación y el análisis de los resultados de la misma.

 

Competencias

Competencias específicas

  • CE8 Comprender los principios estadísticos y de diseño de experimentos en programas de nutrición animal y realizar el análisis estadístico de resultados de experimentos utilizando los programas informáticos relevantes para dicho análisis.
  • CE9 Obtener conclusiones a partir de resultados de experimentaciones previas y conocer y utilizar los modelos y los sistemas de ayuda a la decisión de interés en la especialidad.

Competencias generales

  • CG1 Integrar conocimientos científicos y técnicos y aplicarlos críticamente.
  • CG2 Realizar búsquedas de información científica y/o técnica y realizar un tratamiento selectivo de la misma.
  • CG3 Analizar resultados o estrategias y elaborar conclusiones que aporten un esclarecimiento de los problemas y puedan suponer una solución a los mismos.
  • CG6 Trabajar en grupo y propiciar actitudes de intercambio y colaboración con otros estudiantes, investigadores y profesionales.

 

Objetivos de la formación

Esta materia tiene tres objetivos fundamentales. El primero es proporcionar al estudiante las bases estadísticas necesarias para que pueda diseñar un experimento y analizar estadísticamente los datos resultantes, sabiendo manejar los programas informáticos relevantes para dicho análisis. El segundo es que el estudiante sepa realizar un estudio meta-analítico que le permita establecer conclusiones a partir de resultados provenientes de bases de datos experimentales. El tercer objetivo se centra en que el estudiante comprenda la utilidad del uso de los modelos y sistemas de ayuda a la decisión como herramienta para facilitar la comprensión y predicción de procesos.

 

Resultados del aprendizaje

Importancia de los resultados de aprendizaje que se obtienen en la materia

El profesional en nutrición animal debe conocer cómo diseñar experimentos y analizar los datos experimentales relacionados con su especialidad, tanto si va a dedicarse a la investigación como a la práctica de la profesión en empresas. Por otra parte existen cada vez más herramientas de modelización que ayudan al profesional a comprender y predecir los procesos relacionados con la nutrición y obtener así mayores evidencias que apoyen su toma de decisiones.

Resultados del aprendizaje

El estudiante al finalizar el aprendizaje de la materia:

  • Conoce los principios estadísticos relevantes para el análisis de datos y el diseño de experimentos en programas de nutrición animal.
  • Está familiarizado con el funcionamiento del software informático de utilidad en dichos programas.
  • Es capaz de realizar en la práctica la introducción de datos y su análisis mediante el uso del software apropiado.
  • Sabe integrar y analizar estadísticamente los resultados provenientes de numerosas bases de datos experimentales en nutrición animal.
  • Comprende la potencialidad del uso de modelos y sistemas de ayuda a la decisión en nutrición animal y tiene una cierta experiencia en su utilización práctica.

 

Contenido

  • Análisis de datos y diseño experimental
    • Principios básicos de estadística
    • Extracción y análisis de datos: varianza y covarianza, regresión, medidas repetidas y métodos no paramétricos
    • Diseño experimental en estudios de nutrición animal
  • Meta-análisis de datos experimentales
  • La utilización de la modelización como herramienta en nutrición animal
    • Elementos básicos para los modelos empíricos y mecanísticos
    • Modelización de los procesos de digestión
    • Modelización del crecimiento
    • Modelos de ayuda a la decisión y programas informáticos para el racionamiento
  • Estudio de caso
  • Prácticas

Actividades formativas

Actividad formativa 1: Conferencias ilustradas con ejemplos aplicados
ECTS: 2,7
Horas: 68
Porcentaje de presencialidad: 53%

Actividad formativa 2: Estudios de caso para aprender a realizar una investigación meta-analítica mediante la búsqueda de bibliografía relevante, la construcción y análisis de una base de datos con un mínimo de tres artículos científicos, la interpretación de los resultados y la elaboración de un breve informe.
ECTS: 0,4
Horas: 10
Porcentaje de presencialidad: 60%

Actividad formativa 3: Prácticas con ordenadores para:
(1) La resolución de ejercicios sobre análisis de varianza y covarianza, comparación de medias, regresión simple y múltiple y diseño de experimentos utilizando programas informáticos.
(2) La aplicación de modelos.
Los estudiantes trabajan individualmente
ECTS: 1,9
Horas: 47
Porcentaje de presencialidad: 60%

 

Métodos de evaluación

Sistema de evaluación 1: Exámenes escritos, compuestos a partir de preguntas aportadas por los diferentes profesores de la materia. Las preguntas son concretas y de desarrollo corto, pudiendo también ser de tipo test. El examen evalúa tanto el contenido de las conferencias como la comprensión del estudio de caso y de las prácticas sobre modelos realizadas con ordenadores.
En el examen escrito las preguntas de desarrollo corto se califican según la precisión conceptual y técnica de la respuesta y el planteamiento del razonamiento. Las preguntas de tipo test se valoran por el número de respuestas correctas, calificándose negativamente las erróneas en el cuerpo de la misma pregunta.
Ponderación: 30% de la nota final de la materia

Sistema de evaluación 2: Evaluación directa por parte de los profesores de la resolución de ejercicios prácticos realizados en las prácticas con ordenador en el tema “Análisis de datos y diseño experimental”.
Se valora la comprensión de la metodología y la validez de los resultados.
Ponderación: 40% de la nota final de la materia

Sistema de evaluación 3: Evaluación del grado de participación en las prácticas con ordenadores en el tema “Análisis de datos y diseño de experimentos”.
Ponderación: 30% de la nota final de la materia

 

Profesorado

Profesores de la Universidad de Zaragoza

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Profesores de otras instituciones

Emilio CARBONELL, Instituto Valenciano de Investigaciones Agrarias, Valencia, España
Jhonny R. DEMEY, Instituto de Estudios Avanzados, Caracas, Venezuela
Javier GARCÍA, Univ. Politécnica Madrid, España
Florence GARCIA-LAUNAY, INRA, Saint-Gilles L’Hermitage, Francia
Raúl E. MACCHIAVELLI, Univ. Puerto Rico, Mayagüez, Puerto Rico
Cándido POMAR, Agriculture and Agri-Food Canada, Sherbrooke, Canadá