Curso del Proyecto al Paper con IA: Herramientas y Ética para Formar Investigadores
Información general
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Resumen
Habilidades que desarrollarás
Uso estratégico de herramientas de IA
Uso estratégico de herramientas de IA generativa como copiloto en el flujo de trabajo de investigación científica (formulación, búsqueda, redacción y publicación).
Análisis crítico
Navegación, mapeo bibliométrico y análisis crítico de fuentes académicas con herramientas de IA especializada.
Redacción de artículos científicos
Redacción aumentada de artículos científicos y comunicación de impacto para publicación en revistas indexadas.
Contenido
- Del concepto a la práctica: entendiendo la IA generativa en el flujo de trabajo académico.
- El arte de “hablar” con la IA: fundamentos de Prompt Engineering para ciencia.
- Exploración práctica de las principales herramientas: Gemini, Claude, ChatGPT.
- Taller práctico: formulación de preguntas de investigación y refinamiento de ideas con IA generativa.
- Herramientas: Gemini, Claude, ChatGPT.
- Más allá de las palabras clave: búsqueda semántica para encontrar evidencia precisa (Elicit, Consensus).
- Visualizando el campo: mapas de redes de citación y conexiones ocultas (Connected Papers, Litmaps, VOSviewer).
- Análisis bibliométrico profundo y minería de textos académicos (RStudio – Bibliometrix).
- Identificando raíces y tendencias: selección inteligente de referencias (Tree of Science – ToS).
- Taller práctico: construir un mapa bibliométrico completo de un tema de investigación.
- Herramientas: Elicit, Consensus, Connected Papers, Litmaps, VOSviewer, RStudio – Bibliometrix, Tree of Science (ToS).
- Venciendo la “hoja en blanco”: estructuración dinámica y outlining asistido (Gemini, Claude, ChatGPT).
- Refinar título, preguntas de investigación, estructura y redacción con IA generativa.
- Pulido del manuscrito: mejorando claridad, fluidez y parafraseo ético (Jenni AI).
- Construcción acelerada de Estados del Arte: de la síntesis a la escritura (NotebookLM, SciSpace).
- Taller práctico: redactar la estructura completa de un artículo científico con asistencia de IA.
- Herramientas: Gemini, Claude, ChatGPT, Jenni AI, NotebookLM, SciSpace.
- Interrogatorio documental: extracción rápida de metodologías y hallazgos en PDFs (ChatPDF, Humata).
- “Conversar” con tu bibliografía: síntesis de múltiples fuentes en bases de conocimiento (NotebookLM).
- El asistente de programación: limpieza y análisis exploratorio de datos (Claude).
- De los datos a la imagen: generación de código para visualización y estadística (Python, RStudio con asistencia de IA).
- Taller práctico: analizar un conjunto de artículos y un dataset real usando herramientas de IA.
- Herramientas: ChatPDF, Humata, NotebookLM, Claude, Python, RStudio.
- Integridad académica en la era de la IA: límites entre asistencia legítima y deshonestidad científica.
- Plagio, autoplagio y texto generado por IA: ¿cómo citar correctamente el uso de herramientas de IA en un manuscrito?
- Políticas editoriales sobre IA: directrices de Elsevier, Springer Nature, IEEE, APA y otras editoriales líderes.
- Sesgos algorítmicos en la investigación: riesgos de alucinaciones, datos fabricados y verificación de fuentes generadas por IA.
- Transparencia y declaración de uso de IA: buenas prácticas para la sección de metodología y agradecimientos.
- Síntesis para la audiencia: generación rápida de guiones y esquemas para presentaciones (NotebookLM).
- Encontrando el hogar perfecto para tu paper: selección estratégica de revistas (herramientas de Journal Matching).
- Taller práctico: redactar la declaración de uso de IA para un manuscrito, preparar un pitch de investigación y seleccionar revistas objetivo.
- Herramientas: NotebookLM, herramientas de Journal Matching.
Características:
Perfil Docente:
Profesional en Ingeniería o áreas afines, con estudios de posgrado (maestría o doctorado). Experiencia comprobada en investigación científica con publicaciones en revistas indexadas (mínimo 8 paper publicados). 4 años de experiencia en docencia universitaria o formación corporativa. Conocimiento sólido en herramientas de IA aplicadas a la investigación, análisis bibliométrico y redacción académica.
Dirigido a:
Investigadores, docentes universitarios, estudiantes de maestría y doctorado, profesionales de I+D y cualquier persona vinculada a procesos de investigación científica que desee optimizar su flujo de trabajo académico con herramientas de IA. También dirigido a profesionales de centros de investigación, semilleros de investigación y personal académico de instituciones de educación superior.
