Inteligencia Artificial Aplicada a la Investigación y
Tesis
Desarrolla competencias para integrar la Inteligencia Artificial en la investigación y elaboración de tesis, utilizando herramientas especializadas para analizar información, procesar datos y fortalecer la redacción científica
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Descripción del Programa
A través de herramientas especializadas como ChatGPT, Gemini, Claude, Scite, Elicit, SciSpace, Zotero, SPSS, RStudio y ATLAS.ti, los participantes aprenderán a potenciar la investigación cuantitativa y cualitativa, validar información, analizar datos, generar resultados y fortalecer la redacción científica, aplicando criterios de pensamiento crítico, integridad y uso ético de la IA.
Al finalizar, los participantes estarán preparados para aplicar IA de manera estratégica y responsable en sus procesos de investigación, fortaleciendo la calidad, trazabilidad y rigor de sus investigaciones y tesis.
Perfil del Alumno
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Académicos y Consultores
Docentes universitarios, asesores y consultores que buscan fortalecer sus competencias de investigación e integrar la IA de forma ética en la producción y supervisión académica.
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Profesionales Investigadores
Profesionales de diversas áreas que necesitan diseñar, procesar, analizar e interpretar investigaciones cuantitativas y cualitativas
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Tesistas de pregrado y posgrado
Estudiantes y egresados que buscan desarrollar investigaciones y tesis con mayor rigor metodológico, optimizando el análisis de datos, la interpretación de resultados y la redacción mediante softwares especializados e IA
Objetivos del Programa
Objetivo 01
Desarrollar competencias para diseñar y estructurar investigaciones académicas con apoyo de IA, desde la formulación del problema hasta la presentación de resultados.
Objetivo 02
Aplicar IA con SPSS y RStudio para procesar, analizar e interpretar datos cuantitativos mediante técnicas descriptivas, inferenciales y predictivas.
Objetivo 03
Procesar y analizar datos cualitativos con ATLAS.ti e IA, desde la codificación hasta la identificación de patrones y generación de hallazgos.
Objetivo 04
Integrar Inteligencia Artificial para optimizar el proceso investigativo, en la búsqueda y revisión de literatura, interpretación de resultados y redacción científica.
Objetivo 05
Fortalecer la capacidad para elaborar, revisar y comunicar investigaciones, asegurando coherencia entre metodología, resultados, conclusiones y recomendaciones.
Objetivo 06
Aplicar criterios de integridad y uso ético de la IA aplicado a la investigación, garantizando transparencia, trazabilidad y responsabilidad académica.
Beneficios Exclusivos
Sesiones en Vivo online
Clases en tiempo real por Google Meet, con interacción directa y enfoque práctico.
Campus Virtual
Materiales, grabaciones y recursos académicos disponibles las 24 horas.
Docentes Expertos
Profesionales con sólida trayectoria laboral y experiencia académica.
Networking Profesional
Conecta con participantes y especialistas de toda Latinoamérica.
Metodología Elite Progress
Enfoque formativo basado en tres pilares: Descubre, Aprende y Crea.
Programa Alumni ELITEED
Integra una comunidad con beneficios, oportunidades y desarrollo continuo.
Certificación del Programa
Certificados por módulo y un certificado final de especialización.
Eventos Académicos
Acceso a talleres, foros, conferencias y eventos académicos exclusivos.
Certificación del
Programa de Alta Especializacion
Al finalizar el Programa, recibirás una certificación que acredite tus competencias, con un total de 200 Horas académicas.
Certificados Modulares
Obtén credenciales por cada módulo aprobado para destacar tu progreso y conocimientos.
Detalles de Validación
Código QR único, nota mínima aprobatoria, contenido del curso y firmas de los representantes institucionales.
Estructura Curricular
Inteligencia artificial y pensamiento crítico para la investigación
- Fundamentos y lógica de la inteligencia artificial
- Prompt engineering para la investigación
- Pensamiento crítico y uso responsable de la IA
Búsqueda inteligente de literatura y herramientas de IA
- IA para la búsqueda y gestión de información
- Generación de ideas y revisión de literatura con IA
- Lectura académica, edición y revisión de investigaciones con IA
Metodología de la investigación científica aplicada con IA
- Método científico y formulación de la investigación con IA
- Delimitación y planteamiento del problema con IA
- IA para la construcción del marco teórico y conceptual
- Diseño metodológico de la investigación con IA
- Matrices metodológicas e instrumentos de investigación con IA
- Validez y confiabilidad de instrumentos con IA
IA para el procesamiento y análisis de datos cuantitativos
- Preparación de datos cuantitativos con IA
- IA aplicada para el análisis descriptivo
- IA aplicada para el análisis inferencial
- Visualización y presentación de resultados
IA para procesamiento y análisis de datos cualitativos
- Preparación y organización de datos cualitativos con IA
- Codificación y categorización de datos cualitativos con ATLAS.ti e IA
- Análisis, visualización e interpretación de hallazgos con ATLAS.ti e IA
Redacción científica y resultados asistidos con IA
- IA para la redacción científica
- Presentación y redacción de resultados con IA
Integridad, detección de IA y ética académica
- IA para la revisión y validación crítica
- Integridad y uso ético de IA en la investigación
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Confianza construida con resultados
Lo que dicen nuestros alumnos: experiencias reales, resultados concretos.
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