Sesión 05

Apropiación Social del Conocimiento

El Módulo 5 aborda la importancia de la divulgación científica como un proceso esencial para comunicar los resultados de investigación a públicos no especializados, destacando cómo la IA generativa se ha convertido en una herramienta clave para facilitar esta tarea mediante la simplificación del lenguaje, la creación de contenidos y el diseño de materiales digitales. El módulo explora diversas estrategias de comunicación científica, analiza el impacto social que puede generar una investigación bien divulgada en la era de la inteligencia artificial y guía al estudiante en el diseño de estrategias y planes de divulgación que permitan acercar el conocimiento científico a la sociedad de forma clara, accesible y efectiva.

Sesión 04

Ética, Integridad y Propiedad Intelectual en la Investigación apoyada por IA

El módulo se centra en los aspectos éticos, de integridad y propiedad intelectual relacionados con el uso de la Inteligencia Artificial, especialmente la IA generativa, en la investigación. Aborda los principios éticos fundamentales —como la equidad, la transparencia y la responsabilidad—, así como las limitaciones y riesgos de estas tecnologías, incluyendo el sesgo algorítmico y la privacidad de los datos. También analiza su impacto en la integridad académica (autoría y plagio) y los desafíos legales vinculados a los derechos de autor y al uso de modelos de IA de código abierto o propietarios.

Al finalizar, los participantes estarán capacitados para aplicar principios éticos en la investigación con IA, reconocer sus limitaciones, evaluar sus efectos en la integridad académica, comprender las implicaciones legales del contenido generado por IA y establecer un marco ético y responsable para su uso en sus propias prácticas investigativas.

Sesión 03

Inteligencia Artificial Generativa como Herramienta para la Investigación

Este módulo aborda la aplicación práctica y estratégica de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) en las distintas etapas del proceso de investigación. A partir de los fundamentos metodológicos y conceptuales de módulos anteriores, los participantes aprenderán a emplear la IAG para apoyar tareas como el diseño de proyectos, la revisión bibliográfica, el análisis de datos, la generación de hipótesis y la redacción científica. Se enfatiza el uso responsable y ético de estas herramientas, así como la evaluación crítica de los resultados generados.

Al finalizar, los participantes podrán identificar usos específicos de la IAG en la investigación, emplear diversas herramientas de manera efectiva, evaluar la calidad y fiabilidad de los contenidos producidos por IA, aplicar técnicas de prompt engineering para optimizar resultados y utilizar la IAG de forma reflexiva e integrada en sus proyectos investigativos.

Sesión 02

Fundamentos de la Inteligencia Artificial

Este módulo establece las bases conceptuales y técnicas de la Inteligencia Artificial (IA), con un énfasis particular en el Aprendizaje Automático (Machine Learning - ML) y una introducción a la revolucionaria IA Generativa (IAG). Se explorarán las definiciones clave, las diferentes ramas de la IA, los paradigmas fundamentales del aprendizaje automático y los algoritmos que permiten a las máquinas aprender de los datos. El objetivo es que los participantes comprendan qué es la IA, cómo funciona el aprendizaje automático y cuáles son las características distintivas de la IA generativa, preparándolos para explorar sus aplicaciones específicas en investigación en módulos posteriores.

Sesión 01

Bienvenida -Fundamentos de la Investigación.

Este módulo introduce los principios esenciales de la investigación científica, destacando el método científico, los principales tipos y enfoques (básico, aplicado, cuantitativo, cualitativo y mixto), así como los elementos clave del diseño de proyectos. Los participantes aprenderán a planificar un estudio, identificar técnicas de recolección de datos y comprender conceptos básicos de análisis descriptivo. Se resalta la importancia del rigor metodológico como base para el uso ético y efectivo de herramientas avanzadas, incluida la inteligencia artificial.