USO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL COMO APOYO EN LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA. EDICIÓN 2 

Tipo
PDI.
Estado
En fase de matrícula.
Modalidad
Online.
Plazas
25
Fecha de inicio
20/01/2026
Fecha de finalización
22/01/2026
Horarios
De 16:00 a 20:00 horas
Duración
10 horas
Destinatarios
Personal Docente e Investigador de la Universidad de León
Créditos de libre configuracion
1,0
Lugar y aulas de impartición
Online
Tasas de matrícula
Gratuita
Objetivos
El objetivo de este seminario es brindar a los participantes una comprensión integral de la inteligencia artificial (IA) generativa y su aplicación en la investigación académica. A través de un recorrido práctico y ético sobre el uso de herramientas avanzadas como los modelos de lenguaje, se busca capacitar a los asistentes para incorporar la IA en cada etapa del proceso investigativo: desde la generación de ideas y redacción hasta el análisis de datos, la revisión de literatura y la promoción de los resultados. Además, se abordará el impacto ético de la IA en la investigación, promoviendo un uso responsable y consciente de estas tecnologías.
Metodología
Programa

1.       Breve introducción a la IA

2.       Auge de la IA generativa

2.1.    Motivos del auge

2.2.    Principales aplicaciones de IA generativa genérica

3.       Consejos previos al uso de IA

3.1.    Cuando usar IA

3.2.    Prompts

3.3.    GPTs

4.       Ética en el uso de IA en la investigación

5.       IA generativa en la investigación, principales usos

5.1.    Escritura

5.1.1.Redacción y traducción

5.1.2.Creación de contenido

5.1.2.1.             Título

5.1.2.2.             Abstract

5.1.2.3.             Keywords

5.1.3.Humanización de textos

5.2.    Introducción

5.2.1.Generación de ideas

5.2.1.1.             Temas de investigación

5.2.1.1.1.                   Búsqueda

5.2.1.1.2.                   Evaluación

5.2.1.2.             Áreas de investigación

5.2.1.3.             Preguntas de investigación

5.2.1.4.             Análisis del objeto de estudio

5.2.1.5.             Desarrollo de hipótesis y objetivos

5.2.1.6.             Creación de variables latentes

5.2.1.7.             Propuesta de modelos

5.2.2.Definición de conceptos

5.2.3.Desarrollo de cuestiones clave

5.3.    Revisión de literatura

5.3.1.Análisis de documentos

5.3.2.Aprender a usar bases de datos

5.3.3.Búsqueda de artículos

5.3.3.1.             Tirar del hilo

5.3.3.2.             Interpretar mapas revisiones bibliométricas

5.3.4.Confección de revisión de literatura

5.4.    Análisis empírico

5.4.1.Aprendizaje conceptos básicos

5.4.2.Análisis de datos

5.4.3.Ayuda en el uso de software especializados

5.4.4.Interpretación de resultados

5.5.    Discusión y conclusiones

5.6.    Referencias

5.7.    Revisión del artículo

5.8.    Búsqueda de revistas

5.9.    Interpretación de revisores

5.10.                    Promoción del artículo

5.10.1.   Redes sociales y mailing

5.10.2.   Generación de imágenes

5.11.       Presentaciones

5.12.       Creación de audios

5.13.       Creación de GPTs

6.       Conclusiones

Criterios de evaluación
Se exigirá la asistencia de al menos el 80% de las sesiones presenciales.
Profesorado
  • Carmen González Velasco. Universidad de León.

  • José Manuel Santos Jaén
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