Visibilidad Científica e Inteligencia Artificial Aplicada a la Investigación

Lugar de realización

Facultad de Ciencias de la Educación,
Universidad de Granada

Dirección

Pedro Ángel Valdivia Moral, Vicedecano de Prácticas de la Facultad de Ciencias de la Educación

Coordinación

Dilan Alberto Galeano Rojas, Doctorando del Programa de Doctorado en Ciencias de la Educación

Introducción

La visibilidad científica es un pilar fundamental en la carrera académica, especialmente para el profesorado universitario novel que busca establecer su presencia y reconocimiento en la comunidad académica global. En la era digital, la inteligencia artificial (IA) emerge como una herramienta poderosa para potenciar esta visibilidad, optimizando tanto la producción como la difusión del conocimiento científico. Este curso, «Visibilidad Científica e Inteligencia Artificial Aplicada a la Investigación», está diseñado específicamente para apoyar al profesorado universitario en el inicio de su carrera, proporcionándoles las habilidades y conocimientos necesarios para destacar en un entorno académico cada vez más competitivo.

A lo largo del curso, exploraremos las diversas maneras en que la IA puede integrarse en el ciclo de investigación, desde la revisión de literatura y la gestión de datos hasta la publicación y el seguimiento del impacto de las investigaciones. Los participantes aprenderán a utilizar herramientas avanzadas de IA para automatizar procesos tediosos, mejorar la precisión y eficiencia en el análisis de datos y optimizar la redacción y diseminación de sus trabajos científicos.

Además, se abordarán estrategias para incrementar la visibilidad de las investigaciones a través de plataformas digitales y redes académicas, utilizando técnicas de optimización de motores de búsqueda y análisis de métricas de impacto. Se prestará especial atención a la creación de perfiles profesionales en redes científicas, la gestión de identidad digital y la construcción de una red de colaboración académica sólida.

Este curso combina teoría y práctica, proporcionando a los participantes la oportunidad de aplicar directamente las técnicas y herramientas aprendidas a sus propios proyectos de investigación. Al finalizar el curso, los profesores noveles no solo habrán adquirido una comprensión profunda de cómo la IA puede transformar su labor investigativa, sino que también habrán desarrollado un conjunto de habilidades prácticas que les permitirán incrementar significativamente su visibilidad y reconocimiento en la comunidad científica global.

Competencias del alumnado

El alumnado sabrá/comprenderá

• Fundamentos de la Inteligencia Artificial: Los principios básicos de la inteligencia artificial y cómo estas tecnologías pueden aplicarse en diversas etapas del proceso de investigación científica.
• Ciclo de Investigación Asistido por IA: Cómo la inteligencia artificial puede integrarse en el ciclo de investigación, desde la recopilación de datos y la revisión de literatura hasta el análisis y la publicación de resultados.
• Herramientas de IA en Investigación: Las diferentes herramientas y software basados en IA disponibles para investigadores, incluyendo sus funcionalidades y aplicaciones específicas en la gestión y análisis de datos.
• Optimización de la Redacción Científica: Las técnicas que la IA puede proporcionar para mejorar la redacción científica, incluyendo sugerencias de estructura, coherencia y claridad en los manuscritos.
• Estrategias de Visibilidad y Difusión: Los métodos y estrategias para aumentar la visibilidad de sus investigaciones a través de plataformas digitales, redes académicas y técnicas de optimización de motores de búsqueda (SEO).
• Métricas de Impacto Científico: La importancia y el uso de métricas de impacto para evaluar y mejorar la visibilidad de las publicaciones científicas, así como la interpretación de estas métricas.
• Identidad y Presencia Digital: La importancia de la gestión de la identidad digital en la carrera académica, y cómo construir y mantener una presencia digital profesional en plataformas académicas y redes sociales.
• Ética en la Aplicación de IA: Los principios éticos y las consideraciones importantes en la aplicación de la inteligencia artificial en la investigación científica, asegurando un uso responsable y consciente de estas tecnologías.
• Colaboración y Redes Académicas: La importancia de la colaboración en la investigación científica y cómo las herramientas digitales pueden facilitar la creación y el mantenimiento de redes de colaboración efectivas.
• Tendencias y Desafíos Actuales: Las tendencias actuales y los desafíos en el uso de la inteligencia artificial en la investigación científica, así como las futuras direcciones y potencialidades de estas tecnologías.

El alumnado será capaz de

• Integración de IA en la Investigación: Utilizar herramientas avanzadas de inteligencia artificial para mejorar la eficiencia en el ciclo completo de investigación, desde la búsqueda y revisión de literatura hasta el análisis de datos y la redacción de artículos científicos.
• Automatización de Procesos de Investigación: Implementar técnicas de automatización para procesos repetitivos y tediosos, como la organización y el análisis de grandes volúmenes de datos, utilizando algoritmos y software especializado.
• Análisis de Datos con IA: Aplicar métodos de análisis de datos basados en IA para extraer información significativa y relevante de conjuntos de datos complejos, mejorando así la calidad y precisión de sus investigaciones.
• Optimización de Publicaciones Científicas: Redactar y estructurar artículos científicos de manera óptima, utilizando herramientas de IA que ayuden a mejorar la coherencia, claridad y impacto de los manuscritos.
• Estrategias de Visibilidad Digital: Desarrollar estrategias efectivas para aumentar la visibilidad de sus investigaciones en plataformas digitales y redes académicas, incluyendo el uso de técnicas de SEO y la optimización de perfiles en redes científicas.
• Gestión de Identidad Digital: Crear y gestionar un perfil profesional sólido en redes científicas y plataformas de investigación, utilizando herramientas de IA para monitorizar y mejorar su presencia digital y el impacto de sus publicaciones.
• Análisis de Métricas de Impacto: Utilizar herramientas de análisis de métricas para evaluar el impacto y la difusión de sus investigaciones, identificando oportunidades para aumentar la visibilidad y reconocimiento en la comunidad académica.
• Colaboración en Redes Académicas: Construir y mantener redes de colaboración académica, aprovechando plataformas digitales y herramientas de IA para identificar y conectar con investigadores y grupos de investigación afines.
• Difusión de Conocimientos: Aplicar técnicas avanzadas para la difusión eficaz de los resultados de sus investigaciones a través de diversos canales, incluyendo conferencias, revistas científicas, blogs académicos y redes sociales.
• Ética y Responsabilidad en el Uso de IA: Comprender y aplicar principios éticos en el uso de la inteligencia artificial en la investigación, asegurando la integridad y responsabilidad en la aplicación de estas tecnologías.

Método de evaluación

La evaluación se llevará a cabo mediante:
-Asistencia al curso: 40%
-Resolución de ejercicios teóricos-prácticos sobre la materia impartida: 60%