Diplomado Internacional en Metodología de Investigación con IA

Presentación del Diplomado

• Gratuito y opcional: opción al certificado y material de estudio.
• Corporación Internacional de Líderes:
  • Institución organizadora.
  • Más de 24 años en formación en Latinoamérica.

Introducción del Profesor

• Profesor: Eber Coronado.
• Formación:
  • Licenciado en Informática y Medios Audiovisuales (Universidad de Córdoba, Colombia).
  • Especialización en Administración Informática.
  • Magíster en Educación.
  • Doctor en Ciencias de la Educación (Universidad Simón Bolívar, Barranquilla).
• Experiencia Profesional:
  • Coordinador de Investigación en Universidad Remington (Montería).
  • Coordinador en la Red Colombiana de Semilleros de Investigación.
  • Docente de pregrado y posgrado.

Estructura del Diplomado

• Duración: 10 días (lunes a viernes, 2 semanas).
• Temática General: Metodología de investigación apoyada con Inteligencia Artificial (IA).
• Horarios: de 1 a 3 p.m. hora Colombia.

Inicio del Curso

• Problemas de Conexión: Algunas dificultades técnicas iniciales relacionadas con el clima.
• Interacción Inicial:
  • Verificación de audio y visualización.
  • Participación de estudiantes desde diferentes partes de Latinoamérica.

Metodología y Inteligencia Artificial

Preguntas Iniciales

• Pregunta: ¿Cuál es la mejor IA para procesos de investigación?
• Opinión Popular: Creencia errada de que la IA puede hacer todo el trabajo investigativo sin esfuerzo.

Realidad de la IA

• Mitos y Realidades:
  • IA facilita y dinamiza el proceso de investigación.
  • Necesidad de mejorar la calidad académica.
• Definición y Alcance:
  • IA: Algoritmos sofisticados, evolución de la web semántica.
  • Programación de lenguaje natural.

Diferentes Tipos de IA Utilizadas en el Diplomado

• ChatGPT (OpenAI)
• Gemini
• Copilot (Microsoft)
• ChatSonic
• ChatPDF
• PodAI
• Gama
• Tidio
• Camila
• Lucía
• Pi
• Aitor

Concepto de Co-pilotaje

• Protagonismo del Investigador: El investigador es el piloto, la IA es el copiloto.
• Errores Comunes de la IA:
  • No citan adecuadamente las fuentes.
  • Información errada o descontextualizada.
  • Interpretación incorrecta de teorías.

Ejercicios Prácticos con IA

• Ejemplo con ChatGPT: Problema sobre finanzas personales usando un mapa de Chicago.
• Mejorando Prompts:
  • Importancia de desarrollar prompts específicos y adecuados.
  • Inclusión de citas y referencias adecuadas según normas APA.
• Errores Detectados:
  • Verificación de fuentes y corrección de autores erróneos.
  • Validación constante de la información generada por IA.

Concepto de Veeduría

• Investigador como Veedor: Validación y corrección necesaria de la información proporcionada por la IA.

Redes Sociales y Participación

• Importancia de seguir las redes sociales de la corporación y del profesor para mantenerse informado y actualizado.

Clase Conclusiva y Ejercicios Prácticos

• Reflexión Final: Inteligencia artificial complementa pero no reemplaza el trabajo del investigador.
• Anuncio de Evaluaciones: Uso de IA para evaluaciones según la taxonomía SOLO.

Información Administrativa

• Cursos y Certificaciones:
  • Opción de obtener certificación y material de estudio (opcional y con costo adicional).
  • Certificados por la Corporación y opción de doble certificación por la Universidad Tecnológica de Neiva.
• Plazos y Pagos: Posibilidad de pagos durante todo el curso, con incentivos por pronto pago.