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Academic Year/course: 2022/23

617 - Master's in Global Health: Integration of Environmental, Human and Animal Health

66852 - Qualitative tools applied to health

Syllabus Information

Academic Year:
66852 - Qualitative tools applied to health
Faculty / School:
105 - Facultad de Veterinaria
617 - Master's in Global Health: Integration of Environmental, Human and Animal Health
First semester
Subject Type:

1. General information

1.1. Aims of the course

The course´s goal is to train the student to handle a set of tools that, together with those obtained in the complementary course of "Quantitative Epidemiology and Advanced Statistics", will provide the necessary training to be able to design study and research protocols, analyse and collect information, perform statistical and epidemiological analysis and present the obtained results obtained.

It is subject whose evaluable contents by themselves still do not give the student direct capacities to contribute to the achievement of the 2030 Agenda, however they are essential to base the subsequent knowledge of the rest of the degree that are more directly related to the SDG, and therefore the 2030 Agenda.

1.2. Context and importance of this course in the degree

This course is part of the group of compulsory subjects and is included in a block of two subjects together with "Quantitative Epidemiology and Advanced Statistics". Within the Master's programme, it is located immediately after the initial compulsory subject "One Health: Origin, Evolution and Future". The competencies acquired in this course will serve as a basis and can be used in all the optional courses that are programmed below

1.3. Recommendations to take this course

There are not any specific requirements to take this course

2. Learning goals

2.1. Competences

2.1.1. Basic and general competences

On successful completion of this course, students will be able to:

  • Understand and apply computer tools and Information and Communication Technologies to analyse and gather information in the Health field. 
  • Know and apply a diversity of the main qualitative and quantitative research tools in social sciences focused on the field of global health and wellbeing.
  • Interpret, analyse and evaluate theories and results of research work in the field of global health and wellbeing.
  • Design, develop and lead projects in the field of global health and wellbeing.
  • Possess and understand knowledge that provides a basis or opportunity to be original in the development and/or application of ideas, often in a research context
  • Apply the knowledge acquired and their problem-solving skills in new or unfamiliar environments within broader (or multidisciplinary) contexts related to their area of study
  • Integrate knowledge and deal with the complexity of making judgements based on incomplete or limited information, including reflections on the social and ethical responsibilities linked to the application of their knowledge and judgements
  • Communicate their findings and the ultimate knowledge and reasons behind them to specialist and non-specialist audiences in a clear and unambiguous manner
  • Possess the learning skills that will enable them to continue studying in a largely self-directed or autonomous manner

2.1.2. Transverse competences

  • Identify, analyse and solve problems with scientific criteria and make decisions with initiative, creativity and critical reasoning.
  • Acquire the knowledge and skills necessary for the development of work and research in an autonomous way
  • Ability to work in a multidisciplinary group

2.1.3. Specific competences

  • Ability to handle and manage databases and their analysis from a qualitative perspective.
  •  Understand the basis of quantitative and qualitative research applied to health and wellbeing.
  • Understand the importance of ethnographic action and community mobilization and participation.
  • Ability to develop analytical categories for the codification and analysis of qualitative data in research applied to health and wellbeing.
  • - Will use computer tools for qualitative and graphic analysis in research applied to health.
  • Know the fundamental principles of the use of big data and machine learning in research applied to health.
  •  Know how to design experimental studies.
  • Understand the ethical principles in the design of studies with human and animal populations

2.2. Learning goals

If students complete the course successfully, they should be able to:

  • Ability to design and manage databases.
  • Knowledge of the bases of quantitative and qualitative research applied to global health and wellbeing.
  • Ability to propose coding strategies and qualitative analysis.
  • Ability to write a social research report ("research brief")
  • Ability to handle computer tools for qualitative and graphic analysis.
  • Know the fundamental principles of the use of big data and machine learning in research applied to health.
  • ability to design experimental studies.
  • Know the ethical principles in the design of studies with human and animal populations.

2.3. Importance of learning goals

The course contributes to the training of professionals in the one health field, as it provides various fundamental tools for their professional activity, including the design and management of databases, quantitative and qualitative analysis, the use of computer tools for qualitative and graphic analysis, and experimental design. This training is framed within the multidisciplinary environment necessary for research and development of global health and wellbeing projects.

3. Assessment (1st and 2nd call)

3.1. Assessment tasks (description of tasks, marking system and assessment criteria)

The student must demonstrate that achieved the intended learning outcomes through the following assessment activities:

  1. Presentation of a database with at least three tables, two forms, and three queries.
  2. A graphical analysis from a database, including at least 4 types of graphs.
  3. Development of a prediction model from a database.
  4. Design of a working protocol of animal experimentation.
  5. Present the methodological design of a social research project with a multimethod approach applied to a specific field of global health and wellbeing.

The activities will be delivered through the ADD of the subject.

The assessment of each activity is reflected in the following table:


Assessment system


Presentation of a database

20 %

Presentation of a graphical analysis in R

30 %

Design of a working protocol of animal experimentation


Development of a prediction model

10 %

Present the methodological design of a social research project

20 %


Global assessment

Students who have not passed a minimum of 80% of the proposed activities must prove that they have acquired the practical skills corresponding to the teaching not received by means of a specific exam consisting of a written evaluation of the theoretical and practical contents or the completion of a final project.

Grading system:

The assessment criteria of the activities will take into account the assimilation by the student of the contents taught, as well as the clarity in the presentation of the activities and the ability to work in groups.

According to the national regulation Law 1025/2003, 5th of September which lays down the European system of credits and marking system for the university degree.

0-4,9: FAIL.

5,0-6,9: PASS

7,0-8,9: GOOD (NT).

9,0-10: EXCELLENT (SB).

Students with a grade over 9.0 might be awarded with honours.

In application of Article 158 of the Statutes of the University of Zaragoza, the provisional exam grades will be publicly displayed for a minimum of 7 days, and students will be able to review their exams, indicating in due course the place, date and time foreseen for this purpose.

4. Methodology, learning tasks, syllabus and resources

4.1. Methodological overview

The course will be taught by professors from various departments and areas of knowledge (Animal Health, Genetics and Economics, Sociology and Agricultural Policy) with the aim of offering a multidisciplinary approach.

The learning process that has been designed for this subject is based on a combination of the following methods:

  • Theoretical lectures by teachers, with the help of audiovisual media, supported by the publication of summaries and complementary material in the ADD to encourage prior study and participation in class by students.
  • Practice sessions in the computer classroom that include the handling of design programs and database management (Microsoft Access 2016) and programming languages for statistical and graphic analysis (R)
  • Presentation of case studies, so that the student can visualize specific examples of the design of experimental protocols.
  • Problem solving and case studies, with the aim of students acquiring practical skills.

4.2. Learning tasks

Learning activities include the teaching of theoretical lectures by professors from the University of Zaragoza. Students will also have to solve problems and practical cases (in the classroom and computer room) and will carry out a practical exercise of observation in the campus of the University of Zaragoza. Theoretical lectures and practical lessons can be carried out both in person and electronically through the computer applications to be determined at that time. Finally, the student's autonomous work is required, for the understanding of the theoretical and practical knowledge acquired. The distribution of hours of these activities is described in the following table.




% Face to face

Lecture (Theoretical- practice)



Student´s autonomous work




4.3. Syllabus

The course will address the following topics:

Theoretical and practical content:

Module 1. Health information.


  1. Health information: strategies for use: the epidemiological survey and health databases (1h)


Module 2. Database design and management.


2.1. Introduction to relational databases (1h)

2.2. Data tables: variable types, variable definition, data validation and table indexing (3h)

2.3. Designing Basic Selection Queries (2h).

2.4. Forms design (3h)

2.5. Introduction to SQL language (5h)


Module 3. Introduction to the programming language R.

3.1. Types of variables. Data structures: vectors, matrices, data-frames and lists (4h)

3.2. Reading and writing of data files (1h)

3.3. Data manipulation. Transformations between data structures Vector and matrix operations (3h)

3.4. Installing and running of external packages (2h).  

3.5. Graphical analysis: Graphical parameters. One-, two- and multi-dimensional charts. Graphics presentation design (5h)

3.6. Introduction to programming: Programming concept, conditional structures and explicit and implicit loops (5h).


Module 4. Working protocols in animal experimentation.


4.1. Design of working protocols in animal experimentation: Categorization according to different criteria, Deductive and inductive reasoning, Bases of statistical inference, Sample selection, Sampling biases (3h).

4.2. Design of experiments. Methodological basis of the calculus of the experimental size. Type of errors. Power of the test. Calculation of the experimental size to estimate differences in means and proportions (3h).

4.3. Analysis of working protocols in animal experimentation: Types of variables according to measurement scales, Association between two qualitative variables, Association between a qualitative variable and a quantitative variable (4h).


Module 5. Big Data and Machine Learning


5.1. Big data analysis: Characteristics of the data (1h)

5.2. Machine learning: Prediction, Classification and Grouping. Training, evaluation and validation populations. Bias and Variance (1h)

5.3. Handling of R-packages for machine learning. Hands-on analysis (3h).


Module 6. Social research applied to the field of global health and wellbeing.


6.1           Introduction to social research in the field of global health and wellbeing. Longitudinal and cross-sectional studies (1h)

6.2.          Qualitative research. Theory and practice (4h)

6.2.1.      Observant participation and field diary

6.2.2.      Qualitative interviews and focus groups

6.2.3.          Participatory Action Research (PAR)

6.2.4.          Text and discourse analysis. Disclosure quality assurance tools (COREQ)

6.3.               Quantitative research. Theory and practice (4h)

6.3.1.          Surveys and experimental research

6.3.2.          Systematic literature review and meta-analysis. Disclosure quality assurance tools (PRISMA)

6.3.3.          Delphi methodology

6.3.4.          Internet and social networks

6.3.5.          Behavioural experiments and role games

6.4.          Multimethod approach. Introduction to computational modelling (0.5 h)

6.5.          “Research Brief” writing practice (0.5 h).

4.4. Course planning and calendar

The calendar of the master and the programming of the theoretical and practical sessions of the subject will appear throughout the month of September in the web of the Faculty of Veterinary Medicine, in the following address: link will be updated at the beginning of each academic year.


Luis Varona Aguado E-mail:


Tutorial schedules will be set on the start day of the course in each academic year

4.5. Bibliography and recommended resources

The ADD will show the list of updated bibliography and recommended resources, and as far as possible, they will be available before the theoretical and practical sessions, so that the student can consult them beforehand and thus favour the understanding of them and a more active participation.

Curso Académico: 2022/23

617 - Máster Universitario en Salud Global: Integración de la Salud Ambiental, Humana y Animal

66852 - Herramientas cualitativas aplicadas a la salud

Información del Plan Docente

Año académico:
66852 - Herramientas cualitativas aplicadas a la salud
Centro académico:
105 - Facultad de Veterinaria
617 - Máster Universitario en Salud Global: Integración de la Salud Ambiental, Humana y Animal
Periodo de impartición:
Primer semestre
Clase de asignatura:

1. Información Básica

1.1. Objetivos de la asignatura

El objetivo de la asignatura consiste en capacitar al estudiante para el manejo de un conjunto de herramientas que, junto a las que obtendrá en la asignatura complementaria de “Epidemiología Cuantitativa y Estadística Avanzada”, le aportarán la formación necesaria para ser capaz de diseñar protocolos de estudio e investigación, analizar y recopilar información, realizar análisis estadísticos y epidemiológicos y presentar los resultados obtenidos en los mismos.

Se trata de una asignatura cuyos contenidos evaluables por sí solos todavía no dan capacidades directas al estudiante para aportar a la consecución de la Agenda 2030, sin embargo son imprescindibles para fundamentar los conocimientos posteriores del resto de la titulación que sí se relacionan más directamente con los ODS, y por lo tanto la Agenda 2030.

1.2. Contexto y sentido de la asignatura en la titulación

Esta asignatura forma parte del grupo de materias de carácter obligatorio y se inscribe en un bloque de dos asignaturas junto con “Epidemiología Cuantitativa y Estadística Avanzada”. Dentro del programa del máster, se localiza inmediatamente a continuación de la asignatura obligatoria inicial “One Health: Origen, Evolución y Futuro”. Las competencias adquiridas en esta asignatura servirán de base y podrán ser utilizadas en todas las asignaturas optativas que se programan a continuación.

1.3. Recomendaciones para cursar la asignatura

No se especifica ninguna recomendación para cursar esta asignatura.

2. Competencias y resultados de aprendizaje

2.1. Competencias

2.1.1. Competencias básicas y generales

Al superar la asignatura, el estudiante incrementará sus competencias para:

  • Conocer y aplicar herramientas informáticas y Tecnologías de la Información y la Comunicación para analizar y recabar información en el ámbito de la Salud 
  • Conocer y aplicar una diversidad de las principales herramientas cualitativas y cuantitativas de investigación social aplicadas al ámbito de la salud y el bienestar global
  • Interpretar, analizar y evaluar teorías y resultados de trabajos de investigación en el ámbito de la salud y el bienestar global
  • Diseñar, desarrollar y liderar proyectos en el ámbito de la salud y el bienestar global.
  • 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
  • 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
  • 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
  • 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
  • Poseer las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.

2.1.2. Competencias transversales

Además, justo con el resto de las asignaturas del programa aumentará sus competencias para:

  • Identificar, analizar y resolver problemas con criterio científico y tomar decisiones con iniciativa, creatividad y razonamiento crítico
  • Adquirir los conocimientos y habilidades necesarios para el desarrollo del trabajo y la investigación de forma autónoma
  • Comunicar y transmitir los conocimientos y resultados de la investigación, tanto de forma oral como escrita
  • Ser capaces de trabajar en un grupo multidisciplinar

2.1.3. Competencias específicas

Al superar la asignatura, el estudiante:

  • Será capaz de manejar y gestionar bases de datos y su análisis desde la perspectiva cualitativa.
  • Comprenderá las bases de la investigación cuantitativa y cualitativa aplicada a la salud y el bienestar.
  • Entenderá la importancia de la acción etnográfica y la movilización y participación comunitaria.
  • Será capaz de desarrollar categorías analíticas para la codificación y análisis de datos cualitativos en investigación aplicada a la salud y el bienestar.
  • Utilizará herramientas informáticas para el análisis cualitativo y gráfico en la investigación aplicada a la salud.
  • Conocerá los principios fundamentales de la utilización de datos masivos y aprendizaje automático en la investigación aplicada a la salud.
  • Sabrá diseñar estudios de tipo experimental.
  • Conocerá los principios éticos en el diseño de estudios con poblaciones humanas y animales

2.2. Resultados de aprendizaje

El estudiante, para superar esta asignatura, deberá demostrar los siguientes resultados:

  • La capacidad para diseñar y gestionar bases de datos.
  • El conocimiento de las bases de la investigación cuantitativa y cualitativa aplicada a la salud y al bienestar global.
  • Habilidad para plantear estrategias de codificación y análisis cualitativo.
  • Capacidad para realizar un informe de investigación social (“research brief”)
  • La capacidad de manejar herramientas informáticas para el análisis cualitativo y gráfico.
  • Conocerá los principios fundamentales de la utilización de datos masivos y aprendizaje automático en la investigación aplicada a la salud.
  • La capacidad para diseñar estudios de tipo experimental.
  • Conocerá los principios éticos en el diseño de estudios con poblaciones humanas y animales.

2.3. Importancia de los resultados de aprendizaje

La asignatura contribuye a la formación de profesionales en el ámbito de la salud global, ya que proporciona diversas herramientas fundamentales para su actividad profesional, que abarcan el diseño y manejo de bases de datos, el análisis cuantitativo y cualitativo, el manejo de herramientas informáticas para el análisis cualitativo y gráfico, y el diseño experimental. Esta formación se enmarca dentro del entorno pluridisciplinar necesario para la investigación y el desarrollo de proyectos de salud y bienestar global.

3. Evaluación

3.1. Tipo de pruebas y su valor sobre la nota final y criterios de evaluación para cada prueba

El estudiante deberá demostrar que ha alcanzado los resultados de aprendizaje previstos mediante las siguientes actividades de evaluación continua que desarrollarán individualmente o en grupo:

1.         Presentación de una base de datos con al menos tres tablas, dos formularios, y tres consultas.

2.       Realización de un análisis gráfico a partir de una base de datos, que incluya al menos 4 tipos de gráficas.

3.         Diseño de un protocolo de trabajo de experimentación animal.

4.         Desarrollo de un modelo de predicción a partir de una base de datos.

5.       Entrega de un trabajo de diseño de investigación social con enfoque multi-método aplicado a un problema concreto en el ámbito de la salud y el bienestar social.


Las actividades serán entregadas mediante el ADD de la asignatura.


La valoración de cada actividad viene reflejada en la siguiente tabla:


Sistema de evaluación

% en la evaluación

Presentación de una base de datos

20 %

Presentación de un análisis gráfico en R

30 %

Diseño de un protocolo de trabajo de experimentación animal

20 %

Desarrollo de un modelo de predicción

10 %

Entrega de un trabajo de diseño investigación social

20 %


Prueba global


Los alumnos que no hayan superado un mínimo del 80% de las actividades propuestas, deberán acreditar que han adquirido las competencias prácticas correspondientes a la enseñanza no recibida mediante un examen específico que constará de una evaluación escrita de los contenidos teóricos y prácticos o la realización de un trabajo final.

Criterios de valoración:

Los criterios de valoración de las actividades tendrán en cuanta la asimilación por parte del estudiante de los contenidos impartidos, así como la claridad en la presentación de las actividades y la capacidad de trabajo en grupo.


Sistema de calificaciones:

0-4,9: Suspenso (SS).

5,0-6,9: Aprobado (AP).

7,0-8,9: Notable (NT).

9,0-10: Sobresaliente (SB).


El sistema de calificaciones se expresará mediante calificación numérica de acuerdo con lo establecido en el art. 5 del Real Decreto 1125/2003 de 5 de septiembre (BOE 18 de septiembre), por el que se establece el sistema europeo de créditos y el sistema de calificaciones en las titulaciones universitarias de carácter oficial y validez en todo el territorio nacional.


En aplicación del artículo 158 de los Estatutos de la Universidad de Zaragoza, las calificaciones provisionales de los exámenes estarán expuestas públicamente un mínimo de 7 días, y los alumnos podrán revisar sus exámenes, para lo cual se indicará en su momento el lugar, fecha y horario previsto a tal efecto.

4. Metodología, actividades de aprendizaje, programa y recursos

4.1. Presentación metodológica general

El proceso de aprendizaje que se ha diseñado para esta asignatura se basa en la combinación de los siguientes métodos:

  • Clases teóricas expositivas de los profesores, con ayuda de medios audiovisuales, apoyadas por la publicación de resúmenes y material complementario en el ADD para favorecer el estudio previo y la participación en clase de los estudiantes.
  • Clases prácticas en el aula informática que incluye el manejo de programas de diseño y manejo de bases de datos (Microsoft Access 2016) y de lenguajes de programación para el análisis estadístico y gráfico (R)
  • Presentación de casos de estudios, para que el alumno visualice ejemplos concretos del diseño de protocolos experimentales.
  • Resolución de problemas y casos prácticos, con el objetivo de que los estudiantes adquieran habilidades prácticas.

4.2. Actividades de aprendizaje

Las actividades de aprendizaje comprenden la impartición de clases teóricas magistrales por profesores de la Universidad de Zaragoza. Los alumnos, además, deberán resolver problemas y casos prácticos (en aula y sala informática) y realizarán un ejercicio práctico de observación en el campus de la Universidad de Zaragoza. Las clases teóricas magistrales con la resolución de problemas y casos prácticos se podrán realizar tanto de manera presencial como telemática a través de las aplicaciones informáticas que se determine en su momento. Por último, se requiere de trabajo autónomo del estudiante, para la comprensión de los conocimientos teóricos y prácticos adquiridos. La distribución de horas de estas actividades, se describe en la siguiente tabla.

Actividad formativa

Nº Horas

% Presencialidad

Clase magistral (teórico-práctica)



Trabajo autónomo del estudiante




4.3. Programa

El programa que se ofrece al estudiante para ayudarle a lograr los resultados previstos comprende los siguientes contenidos.


Contenido teórico-práctico:


Modulo 1. La información sanitaria. Trabajo con encuestas. (1 hora)


  1. La información sanitaria: estrategias para su uso: La encuesta epidemiológica y las bases de datos sanitarias (1h)


Modulo 2. Diseño y manejo de bases de datos (14 horas)


2.1.         Introducción a las bases de datos relacionales (1 h)

2.2.         Tablas de datos: tipos de variables, definición de variables, validación de datos e indexación de tablas (3 h)

2.3.         Diseño de consultas básicas de selección (2 h).

2.4.         Diseño de formularios (3h)

2.5.         Introducción al lenguaje SQL (5h)


Modulo 3. Introducción al lenguaje de programación R (20 horas).


3.1. Tipos de variables. Estructuras de datos: vectores, matrices, hojas de datos y listas (4h)

3.2. Lectura y escritura de ficheros (1h)

3.3. Manipulación de datos. Trasformaciones entre estructuras de datos. Operaciones vectoriales y matriciales (3h)

3.4. Instalación y ejecución de paquetes externos (2h).

3.5. Análisis gráfico: Parámetros gráficos. Gráficos de una, dos y múltiples dimensiones. Diseño de la presentación de gráficos (5h)

3.6. Introducción a la programación: Concepto de programación, estructuras condicionales y bucles explícitos e implícitos (5h).


Modulo 4. Protocolos de trabajo en experimentación animal. (10 horas)


4.1. Diseño de protocolos de trabajo en experimentación animal: Categorización según diferentes criterios, Razonamiento deductivo e inductivo. Bases de la inferencia estadística, Selección de la muestra Sesgos de muestreo (3h)

4.2.  Diseño de experimentos. Bases metodológicas del cálculo del tamaño experimental. Errores de primera y segunda especie. Potencia del test. Calculo del tamaño de muestra requerido para estimar diferencias entre medias y entre proporciones. (3h)

4.3. Análisis de protocolos de trabajo en experimentación animal: Tipos de variables según escalas de medición, Asociación entre dos variables cualitativas, Asociación entre una variable cualitativa y otra cuantitativa (4h).


Modulo 5. Datos masivos y aprendizaje automático. (5 horas)


5.1. Análisis de datos masivos: Características de los datos. (1h)

5.2. Aprendizaje automático: Predicción, Clasificación y Agrupación. Poblaciones de entrenamiento, de evaluación y de validación. Sesgo y Varianza (1h)

5.3. Manejo de paquetes R para aprendizaje automático. Análisis práctico (3h).


Modulo 6. Investigación social en el ámbito de la salud y el bienestar. (10 horas)


6.1           Introducción a la investigación social en el ámbito de la salud y el bienestar. Estudios longitudinales y transversales (1h)

6.2           Investigación cualitativa. Teoría y práctica (4h)

6.2.1      Observación participante y diario de campo

6.2.2      Entrevistas cualitativas y grupos focales

6.2.3      Investigación Acción Participativa (PAR)

6.2.4      Análisis de textos y discursos. Herramientas de garantía de la calidad de la divulgación (COREQ)

6.3           Investigación cuantitativa. Teoría y práctica (4h)

6.3.1      Encuestas e investigación experimental

6.3.2      Revisión bibliográfica sistemática y meta-análisis. Herramientas de garantía de la calidad de la divulgación (PRISMA)

6.3.3      Método Delphi

6.3.4      Internet y redes sociales

6.3.5      Experimentos comportamentales y juegos de rol

6.4           Enfoque multi-método (0.5h)

6.5           Evaluación ética y “Research Brief” (0.5h).


4.4. Planificación de las actividades de aprendizaje y calendario de fechas clave

El calendario del máster y la programación de las sesiones teóricas y prácticas de la asignatura aparecerán a lo largo del mes de septiembre en la web de la Facultad de Veterinaria, en la siguiente dirección: Dicho enlace se actualizará al comienzo de cada curso académico.



Luis Varona Aguado E-mail:



Los horarios de tutorías se fijarán el día de inicio de la asignatura en cada curso académico.

4.5. Bibliografía y recursos recomendados

En el ADD se mostrará la lista de bibliografía y recursos recomendados actualizados, y en la medida de lo posible, estarán a disposición antes de las sesiones teóricas y prácticas, para que el alumno pueda consultarlas previamente y así favorecer la comprensión de las mismas y una participación más activa.