Programa Intensivo Internacional en IA para Investigaciones Cuantitativas

Presentación

La inteligencia artificial está revolucionando la investigación académica, permitiendo el análisis avanzado de datos con mayor precisión y velocidad. En el ámbito cuantitativo, su potencial es aún mayor: desde la formulación de hipótesis hasta la interpretación de resultados, la IA optimiza cada etapa del proceso investigativo.

Este programa intensivo brinda herramientas prácticas y un marco ético para que investigadores, estudiantes y profesionales integren la IA en sus investigaciones, elevando la calidad metodológica y la capacidad analítica de sus proyectos.

Acerca del programa

Comienza: miércoles 3 de junio de 2025
Finaliza: 1 de julio de 2025
Horas totales del programa intensivo: 30 horas reloj
Cantidad de horas virtuales: 11 horas reloj
Lectura y Resolución de trabajos prácticos: 19 horas reloj
Frecuencia: 1 clase por semana de 3 horas cada una

Objetivo General

Capacitar a los participantes en el uso estratégico y responsable de la inteligencia artificial para potenciar la calidad y eficiencia de las investigaciones cuantitativas, promoviendo la rigurosidad metodológica, la optimización del análisis de datos y el respeto por los principios éticos de la academia.

Objetivos Específicos

Comprender los fundamentos de la inteligencia artificial aplicada a la investigación cuantitativa.
Aprender a seleccionar herramientas de IA adecuadas según la complejidad y naturaleza de los datos.
Desarrollar habilidades para formular preguntas de investigación y objetivos cuantitativos mediante prompts optimizados.
Aplicar modelos de aprendizaje automático en el análisis de datos cuantitativos.
Generar y visualizar información a través de gráficos y tablas automatizadas.
Evaluar y mitigar los desafíos éticos asociados al uso de IA en la investigación académica.

Equipo Directivo

Dr. Daniel Cangelosi Sánchez – Ver perfil en LinkedIn

Doctor en Educación Ítalo-Argentino por la Universidad Católica de Córdoba con comprobables conocimientos en dirección de organizaciones, cooperación internacional y gestión de proyectos de desarrollo.
Posee una intachable trayectoria como Consultor Internacional en inclusión educativa, investigación y gestión de proyectos de desarrollo en universidades y ONG de Latinoamérica.
Ha participado como experto internacional en países de Asia y Europa, es presidente de la Fundación Salud, Educación y Discapacidad, y ha sido galardonado por la Presidencia de la Nación Argentina y otras organizaciones tanto nacionales como extranjeras producto de su labor social y educativa.

Arq. Soft Henry Tong Valera – Ver perfil en LinkedIn

Arquitecto de software con más de 20 años de experiencia en proyectos de desarrollo de software en diversos roles y países.
Cuenta con una sólida trayectoria como consultor, capacitador y coordinador, así como habilidades en Backend Development y Database.
Además, posee conocimientos y experiencia en Frontend Development, Mobile Development, DevOps, Source control/integration y CMS.

Dr. Sergio González

Doctor en Educación por la Universidad Católica de Córdoba.
Magíster en Humanidades y Ciencias por la Universidad Nacional de Villa María.
Cuenta con una destacada trayectoria a nivel académico como Docente, Director, Investigador, Secretario Académico y Asesor Pedagógico.
Ha sido galardonado con la Beca Honorable por parte de la Cámara de Diputados de la Provincia de Mendoza y ha participado como jurado en Ferias de Ciencias y Olimpiadas Nacionales de Filosofía.

Modalidad de cursada:

Sesiones virtuales de 3 horas una vez por semana, los días miércoles de 18 a 21 hs.

Modalidad de evaluación:

Clases virtuales, actividades y trabajo práctico a desarrollar a lo largo de los encuentros.

Aranceles

Argentina

Matrícula de inscripción: $50.000
Pagos mensuales: 1 cuota de $50.000
Pago total: $100.000

Extranjeros

Matrícula de inscripción: USD 50
Pagos mensuales: 1 cuota de USD 50
Pago total: USD 100

Programa

Módulo 1

Fundamentos de la IA para la Investigación Cuantitativa

Contenidos:

Introducción a los algoritmos de aprendizaje automático (regresión, clasificación, clustering) relevantes para análisis cuantitativos.
Selección criteriosa de herramientas de IA de acuerdo a la complejidad de la investigación.

Actividad práctica: Selección de Herramientas de IA para un Proyecto de Investigación

Objetivo:
- Desarrollar la capacidad de los estudiantes para seleccionar herramientas de IA apropiadas para diferentes tipos de investigaciones cuantitativas.
- Fomentar la evaluación crítica de las características y capacidades de las herramientas de IA.
Descripción:
- Se presentan diferentes escenarios de investigación cuantitativa (por ejemplo, un estudio de mercado, un análisis de datos de salud, un estudio de series de tiempo).
- Los cursantes deben:
  - Identificar las preguntas de investigación y los objetivos de cada escenario.
  - Determinar qué tipos de algoritmos de aprendizaje automático serían más apropiados para cada escenario.
  - Investigar y comparar diferentes herramientas de IA.
  - Seleccionar la herramienta de IA más adecuada para cada escenario y justificar su elección.
- Factores a considerar:
  - La complejidad de la investigación.
  - El tamaño y la estructura de los datos.
  - La facilidad de uso de la herramienta.
  - El costo y la accesibilidad de la herramienta.
Entregable: Una presentación o un informe escrito que resuma los escenarios de investigación, las herramientas de IA seleccionadas y las justificaciones de los estudiantes.

Módulo 2

Uso Ético de la IA en la Investigación

Carga horaria:
Segunda clase: 14 de mayo
Clase virtual: 2 horas reloj
Trabajo práctico: 4 horas reloj
Total de horas: 6 (seis)

Contenidos:

Principios éticos en el uso de la IA, incluyendo la integridad académica y la responsabilidad en el manejo de datos.
Transparencia y honestidad académica.
Importancia de usar IA en las tesis e investigaciones.
Calidad de las investigaciones.
Beneficios del uso responsable de la IA.
IA en universidades del mundo.

Actividades: Uso Ético de la IA en la Investigación

Actividad 1: Diagnóstico Ético
- Los estudiantes responden un cuestionario interactivo que evalúe la ética en escenarios académicos con IA.
- Producto final: Resultado automatizado del cuestionario.
Actividad 2: Análisis de Códigos Éticos
- Revisión de guías éticas existentes para el uso de IA en universidades y comparación con prácticas locales.
- Producto final: Infografía que resuma puntos clave.
Actividad 3: Creación de un Manifiesto Ético
- Redactan un breve manifiesto sobre los principios éticos que guiarán su uso personal de la IA.
- Producto final: Documento descargable.

Módulo 3

Formulación de Preguntas de Investigación y Objetivos Cuantitativos con Prompts de IA

Contenido:

Técnicas para generar prompts efectivos para obtener ideas de investigación cuantitativa.
Uso de IA para refinar todas las partes de una investigación:
- Preguntas de investigación
- Objetivos
- Antecedentes
- Marco teórico
- Marco metodológico
- Análisis de datos
- Conclusiones
- Discusión

Generación de Gráficos Estadísticos:

Gráficos de barras: Comparaciones entre categorías; frecuencia de diferentes variables o magnitud en distintos grupos.
Gráficos de líneas: Tendencias a lo largo del tiempo o relaciones entre dos variables continuas.
Gráficos de dispersión: Relación entre variables cuantitativas; identificar patrones, correlaciones y valores atípicos.
Histogramas: Mostrar la distribución de una variable cuantitativa y su frecuencia.
Gráficos circulares: Mostrar proporciones de categorías dentro de un conjunto de datos.

Creación de Cuadros Estadísticos:

Tablas de frecuencia: Visualizar la distribución de variables categóricas o discretas.
Tablas de resumen estadístico: Media, mediana, moda, desviación estándar, varianza.
Tablas de contingencia: Relación entre dos variables categóricas.
Tablas comparativas: Comparación entre grupos. Datos organizados para análisis posterior.

Análisis de Datos Automatizado:

Detección de valores atípicos
Análisis de correlación: cálculo de coeficientes para medir relación entre variables cuantitativas.

Actividad 1: Diseño de un Proyecto de Investigación Cuantitativa con IA

Objetivos:
- Integrar todas las etapas de un proyecto de investigación cuantitativa utilizando IA.
- Demostrar el uso de prompts de IA para refinar cada etapa del proceso.
Descripción:
- Diseño de un proyecto de investigación en un tema de elección o tesis en curso.
- Uso de IA para:
  - Generar ideas de investigación y formular preguntas y objetivos claros.
  - Desarrollar el marco teórico y metodológico.
  - Seleccionar y aplicar técnicas de análisis de datos.
  - Generar gráficos y tablas para visualizar resultados.
  - Elaborar conclusiones y discutir implicaciones.
- Presentación del proyecto con gráficos y tablas generados con IA.
Entregable:
- Presentación oral o informe escrito que incluya:
  - Preguntas de investigación y objetivos
  - Marco teórico y metodológico
  - Análisis de datos y resultados
  - Gráficos y tablas generados con IA
  - Conclusiones y discusión

Actividad 2: Análisis y Visualización de Datos con IA

Objetivos:
- Demostrar el uso de IA para analizar y visualizar datos cuantitativos.
- Aplicar generación de gráficos y tablas para comunicar eficazmente resultados.
Descripción:
- Se proporciona un conjunto de datos cuantitativos (encuestas, ventas, salud, etc.).
- Los estudiantes deberán:
  - Utilizar IA para generar distintos tipos de gráficos y tablas.
  - Analizar los datos, identificar patrones, correlaciones y valores atípicos.
  - Interpretar resultados y elaborar conclusiones basadas en evidencia.
  - Presentar hallazgos en una presentación visual atractiva.
Entregable:
- Una presentación visual que incluya:
  - Gráficos y tablas generados con IA
  - Análisis de datos e interpretación
  - Conclusiones y recomendaciones