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

Presentación

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

Competencias básicas

  • CB6: Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
  • CB7: Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
  • CB8: Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
  • CB9: Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
  • CB10: Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.

Competencias generales

  • CG6: Desarrollar habilidades avanzadas de interpretación rigurosa de los resultados científico-técnicos obtenidos al aplicar algoritmos de inteligencia artificial.

Competencias transversales

  • CT2: Identificar las nuevas tecnologías como herramientas didácticas para el intercambio comunicacional en el desarrollo de procesos de indagación y de aprendizaje.
  • CT3: Desarrollar habilidades de comunicación, escritas y orales, para realizar atractivas y eficaces presentaciones de información profesional.
  • CT4: Adquirir la capacidad de trabajo independiente, impulsando la organización y favoreciendo el aprendizaje autónomo.

Competencias específicas:

  • CE1: Adquirir un conocimiento detallado de las diferentes escuelas y tecnologías disponibles para aplicar algoritmos de inteligencia artificial.
  • CE5: Comprender el funcionamiento de los procesos cognitivos y afectivos presentes en los humanos y otras especies, identificando los mecanismos de integración que existen entre ellos.
  • CE10: Identificar los requisitos de seguridad, rendimiento e interacción con humanos del sistema de inteligencia artificial y ser capaz de diseñar una solución tecnológica que los cumpla.
  • CE17: Conocer los principales modelos de aprendizaje automático y detección de anomalías, así como su aplicación práctica en diferentes casos de uso que requieren automatización.

Contenidos

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.

Metodología

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:

  • Casos prácticos. Situarán al alumno ante situaciones reales de empresas que tendrán que analizar y tras ello tomar decisiones, evaluar consecuencias y alternativas. Permitirán adquirir hábitos intelectuales para abordar situaciones imprevisibles o programar planes de actuación adaptados a una realidad cambiante en la que no hay fórmulas matemáticas. .
  • Participación en eventos. Son eventos programados todas las semanas del cuatrimestre: sesiones presenciales virtuales, foros de debate, test.

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:

  • Estudio personal
  • Tutorías. Las tutorías se pueden articular a través de diversas herramientas y medios. Durante el desarrollo de la asignatura, el profesor programa tutorías en días concretos para la resolución de dudas de índole estrictamente académico a través de las denominadas “sesiones de consultas”. Como complemento de estas sesiones se dispone también del foro “Pregúntale al profesor de la asignatura” a través del cual se articulan algunas preguntas de alumnos y las correspondientes respuestas en el que se tratan aspectos generales de la asignatura. Por la propia naturaleza de los medios de comunicación empleados, no existen horarios a los que deba ajustarse el alumno.
  • Examen final presencial

Las horas de dedicación a cada actividad se detallan en la siguiente tabla:

ACTIVIDADES FORMATIVAS HORAS
Sesiones Presenciales Virtuales         10  
Estudio Personal de material básico          9  
Lectura de material complementario          9  
Realización de los casos prácticos         18  
Autoevaluación exámenes         13  
Tutoría individual y grupal         18  
Trabajo colaborativo, foro, chat, debates         14  
Desarrollo del Trabajo de Fin de Máster           -    
Evaluación Final           -    
Total
        90  

 


Puedes personalizar tu plan de trabajo seleccionando aquel tipo de actividad formativa que se ajuste mejor a tu perfil. El profesor-tutor te ayudará y aconsejará en el proceso de elaboración de tu plan de trabajo. Y siempre estará disponible para orientarte durante el curso.

Bibliografía

Bibliografía básica

Recuerda que la bibliografía básica es imprescindible para el estudio de la asignatura. Cuando se indica que no está disponible en el aula virtual, tendrás que obtenerla por otros medios: librería UNIR, biblioteca… 

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.

Tema 1

Martínez, E.C. y Méndez, M.R. (2013). El sujeto desde la neurociencia y la inteligencia artificialRevista de estudios de juventud103, 9-19.

Tema 2

Rains, G. D. (2003). Desarrollo histórico de la neuropsicología. En G. D. Rains (Ed.), Principios de neuropsicología humana (pp. 3-19). México: McGraw-Hill.

Tema 3

García-Molina, A. (2008) Aproximación histórica a las alteraciones comportamentales por lesiones del córtex prefrontal: de Phineas Gage a LuriaRevista de Neurología46(3), 175-181.

Tema 7

Vila, J. (2016). Neurociencia afectiva: Entre el corazón y el cerebro. Discurso de apertura, Universidad de Granada, curso académico 2016-2017.

Tema 8

Barberá, E. (2002). Modelos explicativos en psicología de la motivaciónRevista electrónica de motivación y emoción2(1).

Tema 9

Martínez, E.C. y Méndez, M.R. (2013). El sujeto desde la neurociencia y la inteligencia artificialRevista de estudios de juventud103, 9-19.

Tema 10

González, R. y Hornauer-Hughes, A. (2014). Cerebro y lenguajeRevista Hospital Clínico Universidad de Chile25, 143-153.

Tema 11

Ramos, G. y López, A. (2015). La formación de conceptos: una comparación entre los enfoques cognitivista e histórico-culturalEducação e Pesquisa41(3).

Tema 12

Colmenero, J. M., Catena, A. y Fuentes, L. J. (2001). Atención visual: Una revisión sobre las redes atencionales del cerebroAnales de psicología17(1), 45-67.

Tema 13

Tirapu-Ustárroz, J., Múñoz-Céspedes, J. M. y Pelegrín-Valero, C. (2002). Funciones ejecutivas: necesidad de una integración conceptualRevista de neurología, 34(7), 673-685.

Tema 14

Martí, E. (1995). Metacognición: entre la fascinación y el desencanto. Infancia y aprendizaje18(72), 9-32.

Tema 15

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

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.

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).

Carlson, N. R. (2006). Fisiología de la conducta. Madrid: Pearson Educacion.

García-Molina, A. (2008). Aproximación histórica a las alteraciones comportamentales por lesiones del córtex prefrontal: de Phineas Gage a Luria. Revista de Neurología46(3), 175-181.

Jeannerod, M. (2006). Motor cognition: What actions tell the self (No. 42). Oxford: Oxford University Press.

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 neuroscience34, 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.

Evaluación y calificación

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 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
MIN

PONDERACIÓN
MAX

Participación en foros y otros medios participativos

0

10

Realización de trabajos, proyectos y casos

0

20

Lecturas complementarias

0

10

Prueba de evaluación final

0

60

 

Ten en cuenta…
Si quieres presentarte sólo al examen final, tendrás que obtener una calificación de 5 puntos sobre 6 para aprobar la asignatura.

Profesorado

Gema Fernández-Blanco Martín

Formación académica: Licenciatura en Psicología (2009) y Doctora por la Universidad Complutense de Madrid (2015).
Experiencia: Psicología clínica, hipnosis clínica y TICs aplicadas a la salud mental y a los colectivos en riesgo de exclusión social a través de procesos creativos..
Líneas de investigación: Modelos computacionales de Emociones artificiales aplicados a Robótica Social (Centro de Automática y Robótica de la Universidad Politécnica) y desarrollo de metodologías terapéuticas basadas en entornos virtuales inmersivos.

Orientaciones para el estudio

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:

  1. Desde el Campus virtual podrás acceder al aula virtual de cada asignatura en la que estés matriculado y, además, al aula virtual de Lo que necesitas saber antes de empezar. Aquí podrás consultar la documentación disponible sobre cómo se utilizan las herramientas del aula virtual y sobre cómo se organiza una asignatura en la UNIR y también podrás organizar tu plan de trabajo personal con tu profesor-tutor.
  2. Observa la programación semanal. Allí te indicamos qué parte del temario debes trabajar cada semana.
  3. Ya sabes qué trabajo tienes que hacer durante la semana. Accede ahora a la sección Temas del aula virtual. Allí encontrarás el material teórico y práctico del tema correspondiente a esa semana.
  4. Comienza con la lectura de las Ideas clave del tema, constituyen el contenido del tema y el material básico de estudio. Lee siempre el primer apartado, Presentación, porque allí te especificamos qué material tienes que estudiar. Consulta, además, las secciones del tema que contienen material complementario (Experiencias, Lecturas, Más recursos).
  5. Dedica tiempo al trabajo práctico (sección Casos prácticos y Test). En la programación semanal te detallamos cuáles son las actividades correspondientes a cada semana y qué calificación máxima puedes obtener con cada una de ellas.
  6. Te recomendamos que participes en los eventos del curso (sesiones presenciales virtuales, foros de debate…). Para conocer la fecha concreta de celebración de los eventos debes consultar las herramientas de comunicación del aula vitual. Tu profesor y tu profesor-tutor te informarán de las novedades de la asignatura.
En el aula virtual de Lo que necesitas saber antes de empezar encontrarás siempre disponible la documentación donde te explicamos cómo se estructuran los temas y qué podrás encontrar en cada una de sus secciones: Ideas clave, Casos prácticos, Experiencias, Lecturas, Más recursos y Test.

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…

  • Sea cual sea tu plan de estudio, accede periódicamente al aula virtual, ya que de esta forma estarás al día de las novedades del curso y en contacto con tu profesor y con tu profesor tutor.
  • Recuerda que no estás solo: consulta todas tus dudas con tu profesor-tutor utilizando el correo electrónico. Si asistes a las sesiones presenciales virtuales también podrás preguntar al profesor sobre el contenido del tema. Además, siempre puedes consultar tus dudas sobre el temario en los foros que encontrarás en cada asignatura (Pregúntale al profesor).
  • ¡Participa! Siempre que te sea posible accede a los foros de debate y asiste a las sesiones presenciales virtuales. El intercambio de opiniones, materiales e ideas nos enriquece a todos.
  • Y ¡recuerda!, estás estudiando con metodología on line: tu esfuerzo y constancia son imprescindibles para conseguir buenos resultados. ¡No dejes todo para el último día!