El plan de estudios del Máster en Ciencia Abierta y Gestión de Datos de Investigación está diseñado para proporcionar una formación completa, estructurada y aplicada en torno a la gestión de datos, la comunicación científica y los modelos de investigación abierta.
El programa tiene una carga total de 60 ECTS y se desarrolla en un curso académico, organizado en dos cuatrimestres de 30 créditos cada uno, incluyendo la realización de un Trabajo Fin de Máster (TFM).
Estructura general
- Total de créditos: 60 ECTS
- Duración: 1 curso académico
- Modalidad: enseñanza en línea
- Asignaturas: obligatorias
- Trabajo Fin de Máster: 9 ECTS
La organización del programa permite combinar la adquisición de conocimientos teóricos con el desarrollo de competencias prácticas en entornos digitales y colaborativos.
Competencias que se adquieren
El máster está orientado a la adquisición de competencias especializadas en el ámbito de la ciencia abierta y la gestión de datos de investigación. A lo largo del programa, el estudiantado desarrollará capacidades para diseñar y aplicar planes de gestión de datos, organizar y documentar conjuntos de datos conforme a los principios FAIR, utilizar infraestructuras y plataformas de investigación, y garantizar la reproducibilidad y la transparencia de los resultados científicos.
Asimismo, se abordarán competencias relacionadas con la comunicación científica, la divulgación, la evaluación responsable de la investigación y la aplicación de marcos éticos y legales. Este conjunto de conocimientos y habilidades permite intervenir de forma activa en servicios de apoyo a la investigación, repositorios, bibliotecas universitarias y entornos institucionales orientados a la ciencia abierta.
Primer cuatrimestre
- Comunicación de la ciencia
- Introducción a la ciencia de datos
- Representación y gestión de datos de investigación
- Infraestructuras y plataformas de investigación I
- Educación abierta
- Divulgación de la ciencia
- Gestión y modelos editoriales en ciencia abierta
- Geociencia abierta: estándares, datos y cartografía reproducible
Este primer bloque introduce los fundamentos de la ciencia abierta, la comunicación científica y la gestión de datos, junto con herramientas y metodologías para el análisis, representación y difusión del conocimiento científico.
Segundo cuatrimestre
- Estrategias y políticas de ciencia abierta
- Infraestructuras y plataformas de investigación II
- Gobernanza, ética y aspectos legales de la investigación abierta
- Entornos colaborativos para la publicación de datos
- Reproducibilidad de los resultados científicos
- Evaluación responsable de la investigación
- Trabajo Fin de Máster (TFM)
En este segundo cuatrimestre se profundiza en la dimensión estratégica, institucional y normativa de la ciencia abierta, así como en la evaluación de la investigación y la reproducibilidad científica.
Metodología docente
El máster se imparte en modalidad en línea, combinando diferentes formatos de enseñanza adaptados al entorno digital:
- Sesiones síncronas en aula virtual
- Contenidos asíncronos (materiales, vídeos, recursos)
- Actividades prácticas y estudios de caso
- Trabajo autónomo del estudiante
- Tutorías individuales y en grupo
Este enfoque permite desarrollar competencias aplicadas en contextos reales de gestión de datos, comunicación científica y servicios de apoyo a la investigación.
Resultados de aprendizaje
A lo largo del programa, el estudiantado adquiere competencias relacionadas con:
- Gestión y curación de datos de investigación
- Aplicación de los principios FAIR
- Diseño de planes de gestión de datos (DMP)
- Comunicación científica y divulgación
- Evaluación responsable de la investigación
- Uso de infraestructuras y plataformas científicas
- Reproducibilidad y transparencia científica
Estas competencias permiten intervenir de forma activa en el diseño, desarrollo y mejora de los sistemas de investigación abiertos.
Un enfoque aplicado
El plan de estudios está orientado a la práctica profesional. Las asignaturas integran actividades que permiten trabajar con datos reales, herramientas abiertas y entornos digitales utilizados en investigación, favoreciendo la adquisición de habilidades directamente transferibles al ámbito laboral.
Este enfoque aplicado refuerza la conexión entre la formación académica y las necesidades de universidades, centros de investigación y servicios especializados.