Cómo hacer unas conclusiones de TFM con ejemplos

En esta guía rápida sobre las conclusiones del TFM con ejemplo te contamos:

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¿Qué son las conclusiones en un TFM?

Las conclusiones de trabajo fin de máster son la parte (unos 10 párrafos como mucho) en la que “cierras” la investigación exponiendo los datos obtenidos y planteando posibles opciones de continuidad en el futuro.

Como hacer las conclusiones del TMF se considera el último paso del trabajo (un error), a menudo es un punto candente para la mayoría de los alumnos. En realidad, las conclusiones del TFM deben redactarse directamente a partir de los datos conseguidos tras realizar la investigación, NUNCA en paralelo a los objetivos, que son de hecho la última parte del TFM que debes redactar.

Trucos para redactar las conclusiones del TFM

Lo mejor a la hora de plantearse cómo hacer las conclusiones del TFM es tener clara cuál debe ser su estructura y qué objetivos deben cumplir para resultar útiles:

Utiliza un lenguaje directo, sencillo y claro, pero no escatimes en terminología específica siempre que corresponda. Presta especial atención a la coherencia de los tiempos verbales y la puntuación, ya que las frases deben ser (relativamente) cortas. A menudo una página o página y media es suficiente para contener las conclusiones del TFM.

Por qué son importantes las conclusiones de un TFM

La importancia de las conclusiones del TFM o cualquier otro trabajo de investigación residen en que son lo primero (tras el abstract) que consultará cualquier otro investigador interesado en tu trabajo.

También son de las primeras cosas que va leer el tribunal del TFM, por lo que serán determinantes a la hora de que se formen una idea acerca de la calidad de tu trabajo.

Dónde encontrar ejemplos de conclusiones TFM

El mejor lugar para encontrar conclusiones TFM con ejemplos actuales y para tu tema en concreto es tu propia universidad. Consulta en la biblioteca si no sabes cómo acceder a los últimos TMF presentados que estén disponibles en tu repositorio institucional.

A continuación te dejamos algunos ejemplos extraídos de los repositorios online de universidades españolas:

Conclusiones del TFM – ejemplo del Máster en Terapias Avanzadas en Biomedicina

“La lesión medular es una de las afecciones más graves que puede afectar a los seres humanos, por lo que cualquier hipótesis para el desarrollo de un tratamiento, así como su posterior optimización puede suponer una gran diferencia en la vida de los pacientes.

Nuestro trabajo propone el desarrollo de un tratamiento múltiple, con la aplicación de un hidrogel de ácido hialurónico y quitosano junto con células de la glía olfatoria de mucosa con el gen NT-3 sobreexpresado.

Se han propuesto diferentes ensayos tanto in vitro como in vivo (ratas y cerdos) para comprobar la eficacia y seguridad del tratamiento. Posteriormente se plantean los análisis clínicos en humanos. La combinación de terapias contribuirá sin duda en el futuro a obtener un tratamiento efectivo para la recuperación funcional de los pacientes lesionados medulares, con toda la repercusión que esto implica tanto para sus vidas como para la sociedad.”

Ejemplo de conclusiones de un trabajo fin de máster en Tecnología Electrónica y de las Comunicaciones

“In this work we show that the novel framework of GVI can be applied to the task of calibration with Bayesian Neural Networks in order to obtain better posteriors. We obtain an easier way to incorporate uncertainty in the posterior by using a weighted robust divergence. When compared to the traditional KL, the calibration performance is less sensitive to hyperparameter configuration, providing good calibration properties for a wider range of β.

This reinforce the hypothesis that the prior misspecefication characteristic of modern approximations vitiates the Bayesian approach and that such violations shall be taken into consideration. Moreover, the modularity of the GVI seems to provide an effective way of building posteriors that account for such violations.

Future Work In this work, we only tackle prior misspecification and try just one robust divergence obtaining promising results. This motivates as future work the use of other robust divergences and addressing likelihood misspecification via different loss functions, further exploiting the versatility of GVI.

Likelihood misspecification can also be addressed by assuming a different posterior family. To this aim more flexible posteriors can be employed like Rank-1 Factors BNNs [29] or Multiplicative Normalizing Flows [48]. Likewise we can revise the choice of prior. One way of doing this is by learning useful prior distributions with the Empirical Bayes method [49].

In addition, it would be interesting to evaluate the performance of this method, Decoupled Bayesian Neural Networks, on others datasets like BIRDS [50] and ADIENCE [51], as the authors do in [1].”

Ejemplo de conclusiones de un TFM del Máster en Cooperación Internacional para el Desarrollo:

“Dando cuenta de los objetivos inicialmente planteados podemos observar que el objetivo general, que consistió en realizar un análisis de la integración social en zonas rurales de Ourense desde la perspectiva de la población inmigrante, la población autóctona y los profesionales de los Servicios Sociales, tanto del sector público como privado, pudo haberse llevado a cabo gracias a la combinación de metodologías mixtas y su aplicación al total de 68 participantes.

Como objetivos específicos, el presente estudio ha logrado aproximarse a conocer más de cerca los procesos migratorios y la vida de los inmigrantes y emigrantes retornados en el rural gallego, en este caso a través de los cuestionarios, así como estudiar y sacar conclusiones acerca de cómo influyen las condiciones sociolaborales en el bienestar subjetivo de la población inmigrante, destacando en este aspecto el ámbito laboral y residencial.

A través de los cuestionarios de pobladores locales hemos podido conocer más de cerca el impacto de la migración percibido en los pueblos estudiados y nuestra metodología ha favorecido la participación social y la expresión de percepciones y dificultades de las partes implicadas en la investigación, en este último aspecto en especial referencia a las entrevistas profesionales, a través de las cuales los profesionales de los Servicios Sociales rurales y el tercer sector han podido expresar las diferentes dificultades y problemáticas a las que se enfrentan cuando hablamos de integración.

En último lugar, cabe destacar que a través de las comparativas hemos podido proponer algunas alternativas que favorezcan la integración en la zona y puedan tener una buena acogida, que se expresarán a continuación (apartado 6.3).”

Podemos ayudarte con tu TFM

¿Necesitas ayudas con las conclusiones del TFM? Podemos ayudarte a redactar, así como cualquier otra parte de tu trabajo. Nuestros gestores encontrarán al redactor especializado que mejor se adapte a tu tema de investigación y se revisará el texto y los datos antes de la entrega final.

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Me encargo de monitorizar los trabajos escritos y asegurarme de que todos los autores que empleamos tengan las capacidades y cualificaciones necesarias, así como de su mejora continua. Mi trabajo es que tanto los autores como los clientes estén satisfechos.