Crear soluciones innovadoras a problemáticas propias del ámbito biomédico y clínico mediante la aplicación de modelos matemáticos, razonamiento lógico-formal y técnicas de análisis cuantitativo, para optimizar la toma de decisiones fundamentadas y éticamente responsables en el contexto de las ciencias de la salud
DOCENTE USEP01 PROPEDEUTICO USEP
Contenido del curso
1. Fundamentos del pensamiento matemático
Objetivo: Desarrollar en los estudiantes la capacidad de razonar y resolver problemas mediante el uso de conceptos y técnicas matemáticas fundamentales. Se busca que los alumnos reconozcan la relevancia de las matemáticas como herramienta esencial en diversas áreas del conocimiento y en situaciones cotidianas, promoviendo un pensamiento crítico y analítico. A través de la exploración de conceptos como números, operaciones, patrones y relaciones, los estudiantes aprenderán a aplicar estrategias de resolución de problemas que les permitan enfrentar situaciones complejas de manera efectiva.
1.1 - Definición y características del pensamiento matemático
1.2 - Importancia del pensamiento matemático en ciencias de la salud
1.3 - Relación entre matemáticas y razonamiento lógico
1.4 - Estrategias para desarrollar el pensamiento matemático
2. Razonamiento lógico y su aplicación
Objetivo: Pensar de manera crítica y analítica, fomentando habilidades que les permitan resolver problemas complejos mediante la aplicación de principios lógicos. Se busca que los alumnos comprendan los fundamentos del razonamiento lógico, incluyendo la identificación de premisas, la formulación de conclusiones y la evaluación de argumentos. A través de ejercicios prácticos y teóricos, los estudiantes aprenderán a aplicar técnicas de razonamiento deductivo e inductivo en diversas situaciones, lo que les permitirá tomar decisiones informadas y fundamentadas en su vida académica y profesional.
2.1 - Tipos de razonamiento lógico: deductivo e inductivo
2.2 - Estructuras lógicas y proposiciones
2.3 - Argumentos válidos e inválidos
2.4 - Aplicaciones del razonamiento lógico en la toma de decisiones clínicas
3. Modelos matemáticos en ciencias de la salud
Objetivo: Comprensión integral de los modelos matemáticos aplicados en el ámbito de las ciencias de la salud, destacando su importancia en la investigación, la toma de decisiones y la optimización de recursos en el sector salud. A través del estudio de diferentes tipos de modelos, como los modelos epidemiológicos, de simulación y de predicción, los estudiantes aprenderán a analizar y resolver problemas complejos relacionados con la salud pública, la biomedicina y la gestión sanitaria. Se busca que los alumnos desarrollen habilidades para interpretar datos, formular hipótesis y aplicar técnicas matemáticas que les permitan modelar fenómenos biológicos y clínicos.
3.1 - Definición y tipos de modelos matemáticos
3.2 - Construcción de modelos matemáticos para problemas biomédicos
3.3 - Validación y verificación de modelos
3.4 - Ejemplos de modelos en epidemiología
4. Análisis cuantitativo de datos
Objetivo: Dotar a los estudiantes de las herramientas y técnicas necesarias para la recolección, procesamiento y análisis de datos numéricos de manera efectiva. A través de este módulo, los alumnos aprenderán a aplicar métodos estadísticos que les permitan interpretar resultados y tomar decisiones informadas basadas en evidencia cuantitativa. Se busca que los estudiantes desarrollen habilidades en el uso de software estadístico y en la elaboración de informes que presenten de manera clara y concisa los hallazgos obtenidos. Asimismo, se pretende que los estudiantes comprendan la relevancia del análisis cuantitativo en diversas disciplinas, así como su aplicación en la investigación científica, el desarrollo de proyectos y la evaluación de programas. Se fomentará el pensamiento crítico y analítico, permitiendo a los alumnos identificar patrones, tendencias y relaciones en los datos, lo que les permitirá abordar problemas complejos y proponer soluciones fundamentadas. Al finalizar el tema, los estudiantes estarán capacitados para realizar análisis estadísticos que respalden sus argumentos y contribuyan al avance del conocimiento en su área de estudio.
4.1 - Tipos de datos y escalas de medición
4.2 - Métodos estadísticos descriptivos
4.3 - Inferencia estadística y pruebas de hipótesis
4.4 - Análisis de regresión y correlación