Última revisión realizada: 16/12/2022
Denominación de la asignatura |
Neurociencia Cognitiva |
Máster al que pertenece |
Máster Universitario en Inteligencia Artificial |
Créditos ECTS |
6 |
Cuatrimestre en el que se imparte |
Primer cuatrimestre |
Carácter de la asignatura | Obligatoria |
La neurociencia cognitiva es un área de investigación multidisciplinar, en la que confluyen la inteligencia artificial, la psicología cognitiva y las neurociencias. Mientras que las neurociencias se centran en el conocimiento del sistema nervioso, especialmente en su funcionamiento en vivo observado a través de técnicas de neuroimagen, la psicología cognitiva postula modelos que explican los procesos psicológicos asociados.A su vez, la inteligencia artificial propone modelos computacionales cuya plausibilidad se puede establecer en comparación con los modelos psicológicos y neurocientíficos.
En esta asignatura se presentan los principales modelos que asocian la actividad del sistema nervioso con las funciones psicológicas en humanos. Aunque la neurociencia cognitiva se ha centrado tradicionalmente en los procesos llamados cognitivos (memoria, atención, pensamiento, lenguaje, etc.), en esta asignatura también se seguirá un enfoque de neurociencia afectiva, incluyendo los procesos de activación (emoción y motivación). Todos los modelos estudiados sirven de referencia para la construcción de sistemas artificiales inteligentes bioinspirados
Competencias básicas
Competencias generales
Competencias transversales
Competencias específicas:
Tema 1. Introducción a la psicobiología
1.1. ¿Cómo estudiar este tema?
1.2. Introducción a las neurociencias
1.3. Enfoque multidisciplinar en neurociencia cognitiva
1.4. Bases neurobiológicas de los procesos mentales
Tema 2. El sistema nervioso humano
2.1. ¿Cómo estudiar este tema?
2.2. Introducción a la neuroanatomía humana
2.3. Sistema nervioso periférico
2.4. Sistema nervioso central
Tema 3.Diseños de investigación en neurociencia
3.1. ¿Cómo estudiar este tema?
3.2. Métodos de investigación en neurociencia
3.3. Estudios de caso único
3.4. Modelos computacionales
Tema 4. Técnicas de estudio del sistema nervioso
4.1. Técnicas anatómicas
4.2. Técnicas neurofisiológicas
4.3. Técnicas funcionales
Tema 5. Funciones perceptivas
5.1. ¿Cómo estudiar este tema?
5.2. Los sentidos
5.3. Neuropsicología de la percepción
5.4. Modelos computacionales de la visión
Tema 6. Funciones motoras
6.1. ¿Cómo estudiar este tema?
6.2. Organización del sistema motor
6.3. Representación de la acción
6.4. Cognición y coordinación sensoriomotora
Tema 7. Neuropsicología de la emoción
7.1. ¿Cómo estudiar este tema?
7.2. Psicología de la emoción
7.3. Bases psicobiológicas de la emoción.
7.4. Modelos computacionales de la emoción
Tema 8. Neuropsicología de la motivación
8.1. ¿Cómo estudiar este tema?
8.2. Psicología de la motivación
8.3. Bases psicobiológicas de la motivación
8.4. Modelos computacionales de la motivación
Tema 9. Modelos neuropsicológicos de la memoria
9.1. ¿Cómo estudiar este tema?
9.2. Organización de la memoria
9.3. Modelos de memoria operativa
9.4. Memoria semántica y episódica
Tema 10. Neuropsicología del lenguaje
10.1. ¿Cómo estudiar este tema?
10.2. Psicología del lenguaje
10.3. Centros neurológicos del lenguaje
10.4. Modelos de producción y comprensión del lenguaje
Tema 11. Modelos semánticos computacionales
11.1. ¿Cómo estudiar este tema?
11.2. Modelos computacionales del lenguaje
11.3. Semántica y categorización
11.4. Razonamiento y lenguaje
Tema 12. Neuropsicología de la atención
12.1. ¿Cómo estudiar este tema?
12.2. Atención y cambio de contexto
12.3. Modelos teóricos de la atención
12.4. Bases neurológicas de la atención
Tema 13. Las funciones ejecutivas
13.1. ¿Cómo estudiar este tema?
13.2. Planificación de la acción e inhibición
13.3. Supervisión de la conducta
13.4. Modelos computacionales de las funciones ejecutivas
Tema 14. Funciones motoras
14.1. ¿Cómo estudiar este tema?
14.2. Contenidos metacognitivos
14.3. Regulación metacognitiva
14.4. Correlatos neurales de la metacognición
Tema 15. Funciones motoras
15.1. ¿Cómo estudiar este tema?
15.2. Investigación de los procesos conscientes
15.3. Procesamiento consciente e inconsciente
15.4. Correlatos neurales de la consciencia.
Las actividades formativas de la asignatura se han elaborado con el objetivo de adaptar el proceso de aprendizaje a las diferentes capacidades, necesidades e intereses de los alumnos.
Las actividades formativas de esta asignatura son las siguientes:
En la programación semanal puedes consultar cuáles son las actividades concretas que tienes que realizar en esta asignatura.
Estas actividades formativas prácticas se completan, por supuesto, con estas otras:
Las horas de dedicación a cada actividad se detallan en la siguiente tabla:
ACTIVIDADES FORMATIVAS | HORAS | |
Sesiones presenciales virtuales | 15 |
|
Recursos didácticos audiovisuales | 6 |
|
Estudio del material básico | 52 |
|
Estudio del material complementario | 25 |
|
|
29 |
|
|
16 |
|
|
7 |
|
Evaluación Final | - |
|
Total |
150 |
Bibliografía básica
Los textos necesarios para el estudio de la asignatura han sido elaborados por UNIR y están disponibles en formato digital para consulta, descarga e impresión en el aula virtual.
Martínez, E.C. y Méndez, M.R. (2013). El sujeto desde la neurociencia y la inteligencia artificial. Revista de estudios de juventud, 103, 9-19.
Rains, G. D. (2003). Desarrollo histórico de la neuropsicología. En G. D. Rains (Ed.), Principios de neuropsicología humana (pp. 3-19). México: McGraw-Hill.
García-Molina, A. (2008) Aproximación histórica a las alteraciones comportamentales por lesiones del córtex prefrontal: de Phineas Gage a Luria. Revista de Neurología, 46(3), 175-181.
Vila, J. (2016). Neurociencia afectiva: Entre el corazón y el cerebro. Discurso de apertura, Universidad de Granada, curso académico 2016-2017.
Barberá, E. (2002). Modelos explicativos en psicología de la motivación. Revista electrónica de motivación y emoción, 2(1).
Martínez, E.C. y Méndez, M.R. (2013). El sujeto desde la neurociencia y la inteligencia artificial. Revista de estudios de juventud, 103, 9-19.
González, R. y Hornauer-Hughes, A. (2014). Cerebro y lenguaje. Revista Hospital Clínico Universidad de Chile, 25, 143-153.
Ramos, G. y López, A. (2015). La formación de conceptos: una comparación entre los enfoques cognitivista e histórico-cultural. Educação e Pesquisa, 41(3).
Colmenero, J. M., Catena, A. y Fuentes, L. J. (2001). Atención visual: Una revisión sobre las redes atencionales del cerebro. Anales de psicología, 17(1), 45-67.
Tirapu-Ustárroz, J., Múñoz-Céspedes, J. M. y Pelegrín-Valero, C. (2002). Funciones ejecutivas: necesidad de una integración conceptual. Revista de neurología, 34(7), 673-685.
Martí, E. (1995). Metacognición: entre la fascinación y el desencanto. Infancia y aprendizaje, 18(72), 9-32.
Hochel, M. y Gómez, E. (2007). Metáforas de la Conciencia. En M. Hochel y E. Gómez (Eds.), El rompecabezas del cerebro (pp. 3-27).
Bibliografía complementaria
Carlson, N. R. (2006). Fisiología de la conducta. Madrid: Pearson Educacion.
Chen, S., & McDunn, B. A. (2022). Metacognition: History, measurements, and the role in early childhood development and education. Learning and Motivation, 78, 101786.
De Sá, A. L., Bahia, C. P., Correa, V. C., Dias, I. A., Batista, C., Gomes-Leal, W. y Pereira, A. (2016). Morphometric analysis of feedforward pathways from the primary somatosensory area (S1) of rats. Brazilian Journal of Medical and Biological Research 49(6).
García-Molina, A. (2008). Aproximación histórica a las alteraciones comportamentales por lesiones del córtex prefrontal: de Phineas Gage a Luria. Revista de Neurología, 46(3), 175-181.
Haines, D. E. (2014). Principios de Neurociencia. Aplicaciones básicas y clínicas. Elsevier: España.
Hawrylycz, M. J. (2012) An anatomically comprehensive atlas of the adult human transcriptome. Nature, 489: 391-399.
Jeannerod, M. (2006). Motor cognition: What actions tell the self (No. 42). Oxford: Oxford University Press.
Ludwig, D. (2022). The functional contributions of consciousness. Consciousness and Cognition, 104, 103383.
Poggio, T. (1981). Marr's computational approach to vision. Trends in neurosciences, 4, 258-262.
Squire, L. R. y Wixted, J. T. (2011). The cognitive neuroscience of human memory since HM. Annual review of neuroscience, 34, 259-288.
Tooby, J., Cosmides, L., Sell, A., Lieberman, D. y Sznycer, D. (2008). Internal regulatory variables and the design of human motivation: A computational and evolutionary approach. En A. Elliot. Handbook of approach and avoidance motivation. Reino Unido: Psychology Press.
Vila, J. (2016). Neurociencia afectiva: Entre el corazón y el cerebro. Discurso de apertura, Universidad de Granada, curso académico 2016-2017.
El sistema de calificación se basa en la siguiente escala numérica:
0 - 4, 9 |
Suspenso |
(SS) |
5,0 - 6,9 |
Aprobado |
(AP) |
7,0 - 8,9 |
Notable |
(NT) |
9,0 - 10 |
Sobresaliente |
(SB) |
La calificación se compone de dos partes principales:
CALIFICACIÓN | EXAMEN FINAL | 60% | |
EVALUACIÓN CONTINUA | 40% |
El examen se realiza al final del cuatrimestre y es de carácter PRESENCIAL U ONLINE Y OBLIGATORIO. Supone el 60% de la calificación final y para que la nota obtenida en este examen se sume a la nota final, es obligatorio APROBARLO.
La evaluación continua supone el 40% de la calificación final. Este 40% de la nota final se compone de las calificaciones obtenidas en las diferentes actividades formativas llevadas a cabo durante el cuatrimestre.
Ten en cuenta que la suma de las puntuaciones de las actividades de la evaluación continua permite que realices las que prefieras hasta conseguir el máximo puntuable mencionado en la programación semanal. En ella se detalla la calificación máxima de cada actividad o evento concreto puntuables.
El sistema de evaluación de la asignatura es el siguiente:
SISTEMA DE EVALUACIÓN |
PONDERACIÓN |
PONDERACIÓN |
Participación del estudiante |
0 |
40 |
Trabajos, proyectos y casos |
0 |
40 |
Test |
0 |
40 |
Examen final |
60 |
60 |
Raúl Arrabales Moreno
Formación académica: Doctor en Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial. MBA. Ingeniero en Informática. Graduado en Psicología
Experiencia: Actualmente Director de Inteligencia Artificial en Psicobótica Experiencia en proyectos y start-ups de base tecnológica asumiendo diferentes roles, desde Jefe de Proyecto a fundador, en compañías como IBM, Orange, Comaware y Accenture.
Obviamente, al tratarse de formación on-line puedes organizar tu tiempo de estudio como desees, siempre y cuando vayas cumpliendo las fechas de entrega de actividades, trabajos y exámenes. Nosotros, para ayudarte, te proponemos los siguientes pasos:
Recuerda que en el aula virtual de Lo que necesitas saber antes de empezar puedes consultar el funcionamiento de las distintas herramientas del aula virtual: Correo, Foro, Sesiones presenciales virtuales, Envío de actividades, etc.
Ten en cuenta estos consejos…
|