DiPLOMADO DE

Inteligencia Artificial aplicado a la investigación educativa

Descubre cómo la inteligencia
artificial está revolucionando el mundo de la educación y adquiere las competencias necesarias paraintegrar estas tecnologías en tupráctica docente. Únete a un
programa diseñado para potenciar tus habilidades y prepararte para los desafíos del futuro.

Modalidad síncrona y asíncrona

S/.370

El payo incluye:

8 sesiones

1. Primer Módulo

  • Fundamentos de la investigación científica

  • Alcances y limitaciones del uso de IA en investigación

  • Configuración del entorno digital de trabajo académico

  • Exploración de líneas de investigación

  • Generación de ideas con apoyo de IA

  • Selección de temas relevantes y pertinentes

  • Delimitación temporal, espacial y conceptual

  • Evaluación de viabilidad académica y metodológica

  • Ajuste del tema según contexto institucional

  • Redacción del problema general y específicos

  • Mejora de claridad, coherencia y precisión académica

  • Validación del problema de investigación con apoyo de IA

  • Formulación de objetivos generales y específicos

  • Elaboración de hipótesis (cuando corresponda)

  • Elaboración de la justificación del estudio.

  • Construcción práctica de la matriz de consistencia

  • Articulación entre variables, objetivos e hipótesis

  • Verificación de coherencia metodológica

  • Identificación de variables o categorías de estudio

  • Definición conceptual y operacional

  • Construcción de dimensiones e indicadores con apoyo de IA

  • Definición del enfoque, tipo y diseño de investigación

  • Elaboración del cronograma del proyecto

  • Elaboración del presupuesto y planificación del trabajo

2. Segundo Módulo

  • Estrategias de búsqueda en bases de datos académicas

  • Investigación profunda con apoyo de IA

  • Organización y selección de fuentes científicas

  • Identificación de antecedentes nacionales e internacionales

  • Análisis crítico de investigaciones previas

  • Sistematización de antecedentes con apoyo de IA

  • Identificación de teorías y enfoques conceptuales

  • Redacción académica del marco teórico

  • Organización lógica del contenido teórico

  • Articulación entre antecedentes y bases teóricas

  • Revisión de coherencia interna del marco teórico

  • Ajustes académicos con apoyo de IA

  • Diseño de instrumentos según enfoque metodológico

  • Elaboración de ítems, escalas y categorías

  • Adecuación de instrumentos con apoyo de IA

  • Validación de contenido y estructura

  • Ajuste y optimización de instrumentos

  • Revisión de confiabilidad con apoyo de IA

.

  • Revisión de estructura y formato universitario

  • Adecuación normativa del documento

  • Corrección académica asistida por IA

  • Reescritura académica con apoyo de IA

  • Mejora de la originalidad del texto

  • Prevención de similitud académica

3. Tercer Módulo

  • Organización y limpieza de datos

  • Selección de técnicas de análisis

  • Uso de IA en el análisis cuantitativo o cualitativo

  • Interpretación de resultados cuantitativos o cualitativos

  • Relación entre resultados, objetivos e hipótesis

  • Coherencia analítica con apoyo de IA

  • Elaboración de tablas y gráficos

  • Visualización académica de resultados

  • Redacción del capítulo de resultados con apoyo de IA

  • Análisis comparativo con antecedentes

  • Redacción de la discusión académica

  • Aportes, implicancias y limitaciones del estudio

  • Revisión de citas parentéticas y narrativas

  • Normalización de referencias

  • Mejora integral del estilo académico con apoyo de IA

  • Integración de capítulos

  • Revisión global de coherencia y consistencia

  • Optimización final del documento con apoyo de IA

  • Simulación de jurado evaluador con IA

  • Generación de preguntas tipo sustentación

  • Retroalimentación y mejora de respuestas

  • Estrategias de visibilización científica

  • Preparación para repositorios institucionales

  • Proyección académica y profesional del trabajo

4. Cuarto Módulo

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