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CURSO PREMIUM
4.9 Estrellas
Diplomado en Metodología de la Investigación y Asesoría de Tesis con Inteligencia Artificial
Este diplomado está diseñado para desarrollar competencias integrales en la formulación, desarrollo y sustentación de trabajos de investigación científica, incorporando el uso estratégico de herramientas de inteligencia artificial a lo largo de todo el proceso.
A través de 36 sesiones teórico-prácticas, el participante aprenderá desde los fundamentos epistemológicos de la investigación hasta la redacción académica y defensa de tesis. El programa aborda la formulación del problema, diseño metodológico, revisión de literatura, recolección y análisis de datos (cuantitativos y cualitativos), así como la interpretación y discusión de resultados.
Además, se integra el uso de herramientas de IA (como ChatGPT, Elicit, Scite, entre otras) para optimizar la búsqueda de información, construcción del marco teórico, análisis de datos y redacción científica, promoviendo al mismo tiempo el uso ético y responsable de estas tecnologías.
El diplomado culmina con la preparación para la sustentación de la tesis y la publicación científica, brindando al participante las herramientas necesarias para completar con éxito su trabajo de investigación.
INICIO
01/06/26
FIN
21/08/26
CERTIFICACIÓN
108 horas
INVERSIÓN
S/ 640.00
CONTENIDO ACADÉMICO
La tesis y la naturaleza del conocimiento científico
Paradigmas de la investigación científica
Inteligencia Artificial aplicada a la metodología de la investigación
Ética en la investigación y uso responsable de la IA
Elección y delimitación del tema de investigación (con apoyo de IA)
Planteamiento y formulación del problema de investigación
Formulación de objetivos e hipótesis de investigación
Variables, categorías y operacionalización
Matriz de consistencia
Taller 1: Diseño del proyecto con apoyo de IA
Antecedentes y estado del arte
Búsqueda de información científica: bases de datos y buscadores académicos
Búsqueda inteligente con IA: Elicit, Consensus, Scite, Research Rabbit
Construcción del marco teórico
Taller 2: Revisión sistemática de literatura con apoyo de IA
Enfoque cuantitativo: diseños de investigación
Enfoque cualitativo: diseños de investigación
Enfoque mixto: diseños y aplicaciones
Población, muestra y muestreo
Técnicas e instrumentos de recolección cuantitativos
Técnicas e instrumentos de recolección cualitativos
Validez y confiabilidad de los instrumentos
Taller 3: Diseño y validación de instrumentos con IA
Estadística descriptiva aplicada a la investigación
Estadística inferencial: pruebas paramétricas y no paramétricas
Análisis de datos cuantitativos con apoyo de IA
Análisis cualitativo: codificación y categorización
Interpretación de resultados y discusión
Taller 4: Análisis y discusión de resultados con IA
Escritura académica y herramientas de IA para redacción
Redacción de introducción, marco teórico y metodología
Redacción de resultados, discusión y conclusiones
Estilos de citación (APA 7, Vancouver) y gestores bibliográficos
Técnicas de asesoría y corrección de tesis
Preparación de la sustentación con apoyo de IA
Defensa de la tesis y publicación científica
EXPERIENCIAS
Próximamente testimonios de nuestros graduados.
PLANA DOCENTE