Extensión: Liderazgo, desarrollo y gestión de organizaciones del deporte
Secretaría de Extensión Universitaria
Diplomatura Universitaria en Liderazgo, Desarrollo y Gestión de Organizaciones del Deporte
Evaluación de proyectos con Inteligencia Artificial
Secretaría de Extensión Universitaria
El curso propone capacitar en la evaluación crítica y rigurosa de proyectos de investigación, con especial énfasis en el uso de herramientas de Inteligencia Artificial como apoyo al análisis académico.
Se estructura en dos partes principales:
Primera parte
Introduce al rol del evaluador académico, con más de diez años de experiencia simulada.
Se centra en el análisis de los aspectos iniciales del proyecto: tema, título, paradigma de investigación, pregunta de investigación y justificación.
Examina la formulación de hipótesis y objetivos, evaluando su coherencia, claridad y pertinencia.
Se trabajan criterios de redacción de objetivos en formato SMART, identificando fortalezas, debilidades y recomendaciones de mejora.
Segunda parte
Aplica la guía de evaluación a un caso concreto: “Evaluación digital para competencias clínicas: diseño e implementación de un modelo híbrido con asistencia de inteligencia artificial en carreras de salud”.
Los ejes de análisis incluyen:
Metodología y recolección de datos (técnicas de muestreo, instrumentos, validez y replicabilidad).
Tamaño de la muestra (criterios probabilísticos e intencionados, saturación teórica).
Operacionalización de variables (conceptuales, operacionales, dependientes, independientes, escalas).
Análisis de datos (métodos estadísticos y cualitativos, integridad, triangulación y validación).
El enfoque fomenta la identificación de fortalezas y debilidades, ofreciendo recomendaciones prácticas y metodológicas.
En síntesis, el curso busca que los participantes adquieran competencias para evaluar integralmente proyectos de investigación, desarrollando un juicio académico sólido, crítico y fundamentado, apoyado en criterios metodológicos y en la asistencia de la inteligencia artificial.
Se estructura en dos partes principales:
Primera parte
Introduce al rol del evaluador académico, con más de diez años de experiencia simulada.
Se centra en el análisis de los aspectos iniciales del proyecto: tema, título, paradigma de investigación, pregunta de investigación y justificación.
Examina la formulación de hipótesis y objetivos, evaluando su coherencia, claridad y pertinencia.
Se trabajan criterios de redacción de objetivos en formato SMART, identificando fortalezas, debilidades y recomendaciones de mejora.
Segunda parte
Aplica la guía de evaluación a un caso concreto: “Evaluación digital para competencias clínicas: diseño e implementación de un modelo híbrido con asistencia de inteligencia artificial en carreras de salud”.
Los ejes de análisis incluyen:
Metodología y recolección de datos (técnicas de muestreo, instrumentos, validez y replicabilidad).
Tamaño de la muestra (criterios probabilísticos e intencionados, saturación teórica).
Operacionalización de variables (conceptuales, operacionales, dependientes, independientes, escalas).
Análisis de datos (métodos estadísticos y cualitativos, integridad, triangulación y validación).
El enfoque fomenta la identificación de fortalezas y debilidades, ofreciendo recomendaciones prácticas y metodológicas.
En síntesis, el curso busca que los participantes adquieran competencias para evaluar integralmente proyectos de investigación, desarrollando un juicio académico sólido, crítico y fundamentado, apoyado en criterios metodológicos y en la asistencia de la inteligencia artificial.