Descripción

El curso ofrece una introducción aplicada al uso académico de la inteligencia artificial generativa, con atención a sus posibilidades en investigación, docencia universitaria y producción científica. Se abordan los fundamentos de la IAG, herramientas actuales para búsqueda y gestión de información, estrategias para integrar la IA en procesos investigadores y criterios para un uso crítico, ético y sostenido. Se analizará cómo estas tecnologías transforman el trabajo académico y qué competencias necesitan los investigadores en formación para utilizarlas con criterio y autonomía.

Objetivos

• Comprender conceptos esenciales de IA e IAG, así como su evolución y aplicaciones académicas.
• Conocer herramientas digitales basadas en IAG para apoyar procesos de investigación.
• Desarrollar criterios de evaluación crítica de herramientas y contenidos generados por IA.
• Utilizar la IAG para explorar temas, localizar fuentes, sintetizar documentos y organizar información.
• Incorporar buenas prácticas y principios éticos para el uso responsable de estas tecnologías.
• Integrar la IAG en procesos de escritura académica, análisis documental y preparación de materiales.

Programa

Tema 1. IA e IAG: fundamentos y aplicaciones académicas Conceptos básicos, orígenes, tipos de IA. Diferencias entre IA tradicional e IAG. Chatbots, multimodalidad y modelos de lenguaje. Tendencias actuales: IA local, NPUs, personalización, grounding.

Tema 2. Herramientas para la investigación académica Exploración de temas, generación de preguntas y estructuras de investigación. Perplexity, Elicit, Consensus y herramientas para búsquedas sistemáticas. Mapas conceptuales y redes de literatura (Connected Papers, Open Knowledge Maps). NotebookLM y la gestión avanzada de documentos.

Tema 3. Usos educativos y producción de recursos académicos Aplicaciones docentes: presentaciones, materiales, recursos multimodales. Uso de herramientas texto-imagen, texto-audio y generadores de presentaciones. Ejemplos prácticos adaptados a investigación doctoral.

Tema 4. Dimensión crítica y ética de la IAG en investigación Limitaciones: sesgos, alucinaciones, precisión y estilos de escritura. Riesgos: privacidad, integridad académica y equidad. Marcos y recomendaciones internacionales (UNESCO, UE).

Metodología

Sesiones online con exposición comentada, demostraciones prácticas, análisis de casos y trabajo guiado con herramientas de IA. Se combinará explicación de contenidos con exploración autónoma supervisada y resolución de dudas. Se ofrecerán pequeños retos aplicados para consolidar las competencias digitales investigadoras.

Evaluación

Evaluación continua basada en:
• Tarea breve al finalizar cada bloque (comparación de chatbots, exploración de un espacio especializado, uso de Gamma u otras herramientas).
• Ejercicio final: Mini-informe aplicado (3–4 páginas) sobre el uso crítico de una herramienta de IAG en el propio proyecto investigador. Se valorará la comprensión conceptual, el criterio crítico y la correcta citación de fuentes.

Observaciones:

Se incorpora propuesta de programa con fechas:

Calendario:
Cada sesión dura 1 hora de explicación + 1 hora de ejercicios prácticos

Sesión 1 - Miércoles, 4 de marzo – 17:00–19:00
Tema 1. IA e IAG: fundamentos y aplicaciones académicas.

Sesión 2 - Miércoles, 11 de marzo – 17:00–19:00
Tema 2. Herramientas para la investigación académica (I).

Sesión 3 - Miércoles, 18 de marzo – 17:00–19:00
Tema 2. Herramientas para la investigación académica (II).

Sesión 4 - Miércoles, 25 de marzo – 17:00–19:00
Tema 3. Usos educativos y producción de recursos académicos.

Sesión 5- Miércoles, 1 de abril – 17:00–19:00
Tema 4. Dimensión crítica y ética de la IAG en investigación.

Sesión 6 - Miércoles, 8 de abril – 17:00–19:00
Reflexión final y orientación para el mini-informe.

Tutorías grupales de seguimiento y resolución de dudas
Además de las sesiones sincrónicas previstas, se ofrecerán espacios de tutoría grupal para acompañar el uso académico de la inteligencia artificial generativa en los proyectos de investigación del alumnado.
Se organizarán 11 grupos estables de 6 estudiantes. Cada grupo dispondrá de dos sesiones de tutoría de 1 hora (total 2 horas por grupo), orientadas a la resolución de dudas, el seguimiento del trabajo con herramientas de IAG y la revisión de avances en el mini-informe final.
Estas tutorías se desarrollarán en línea entre el 6 de marzo y el 9 de abril, en las franjas 15:00–16:00 y 19:00–20:00. El alumnado se inscribirá en el grupo y en el horario que mejor se ajuste a su disponibilidad, con el compromiso de participar de forma activa en la puesta en común de dudas y experiencias.