Del 1 al 4 de diciembre de 2025
Contenidos
Fecha límite para renunciar al curso: 27/11/2025
Este curso ha sido meticulosamente diseñado para dotar al Personal Docente e Investigador de las habilidades y conocimientos necesarios para navegar el complejo proceso de elaboración y publicación de artículos científicos en la era de la Inteligencia Artificial. Se abordarán de manera integral las siguientes áreas temáticas:
- Fundamentos de la Investigación y Publicación Científica: Desde la concepción de la idea hasta la elección de la revista adecuada, explorando los pasos cruciales en la elaboración de un artículo científico de calidad.
- La Inteligencia Artificial como Herramienta de Apoyo: Se analizarán las diversas formas en que la IA puede asistir al investigador, desde la revisión de literatura y la identificación de gaps investigativos hasta la mejora de la redacción y la preparación de resúmenes. Se hará hincapié en el uso ético y en la preservación de la autoría intelectual.
- Optimización de Prompts y Uso de Chatbots: Se ofrecerán técnicas para la construcción eficaz de prompts que maximicen la utilidad de los lenguajes de IA, adaptándolos a las necesidades específicas de la investigación académica.
- Herramientas Específicas y Bases de Datos: Se explorarán herramientas de apoyo concretas y las funcionalidades avanzadas (incluyendo las basadas en IA) de bases de datos como WoS y SCOPUS para la búsqueda, análisis y gestión de información científica.
- Proceso de Revisión y "Submission": Se detallarán las mejores prácticas para la revisión del manuscrito antes de su envío, la gestión del proceso de submission, y cómo responder de manera eficaz y constructiva a los comentarios de revisores y editores, un aspecto fundamental para el éxito de la publicación.
- Consideraciones Éticas y Programas Anticopia: Se discutirán los aspectos éticos inherentes al uso de IA en la investigación y se presentarán herramientas y estrategias para garantizar la originalidad del trabajo y evitar el plagio.
- Publicación y Diseminación: Se analizarán los pasos posteriores a la aceptación del artículo, incluyendo las diferencias entre la publicación en modo tradicional y en "Open Access", y estrategias para la diseminación efectiva de la investigación.
Este curso busca, en definitiva, incrementar la eficiencia y la calidad de la producción científica del PDI, fomentando un uso informado, crítico y estratégico de la IA y otras herramientas digitales.
Tarea solicitada
- Asistencia: Dada la naturaleza ONLINE SÍNCRONA del curso, se requerirá una asistencia mínima del 85% de las horas lectivas para la obtención del certificado. Se valorará la participación activa y el intercambio de experiencias durante las sesiones.
- Instrumentos de Evaluación:
- Cuestionario de Contenidos (40%): Se realizará un cuestionario final a través de la plataforma Moodle para evaluar la adquisición de los conocimientos teóricos y prácticos expuestos durante el curso.
- Ejercicio Práctico de Aplicación (60%): Los participantes deberán desarrollar un breve ejercicio práctico, como la formulación de un prompt avanzado para una tarea de investigación específica o el análisis crítico de cómo la IA podría mejorar una sección de un artículo propio (o hipotético). Este ejercicio buscará aplicar los conceptos y herramientas aprendidas.
- Criterios de Evaluación: Se valorará la comprensión de los conceptos clave, la aplicabilidad y originalidad de las soluciones propuestas en el ejercicio práctico, y la reflexión crítica sobre el uso de la IA en la investigación. Se proporcionará una guía detallada y criterios específicos en Moodle.
- Superación: Para superar el curso, será necesario obtener una calificación global mínima de 5 sobre 10, además de cumplir con el requisito de asistencia.
Es necesario tener en cuenta los criterios de asistencia como parte de la evaluación del curso además de los propios que establezca el/la ponente:
Según el Plan de Formación aprobado por la Comisión de Formación e Innovación en su punto 5 (5.1) se establece con respecto a la asistencia que:
a. Cursos presenciales. En esta modalidad, las personas inscritas deberán asistir obligatoriamente a un mínimo del 85% del total de las horas lectivas en cursos de 20 o menos horas, y un 75% en cursos de más de 20 horas y superar las pruebas o actividades de evaluación (tareas) que se establezcan. El incumplimiento de este requisito implicará una evaluación negativa.
b. Cursos semipresenciales/online. En esta modalidad, se tendrán en cuenta los criterios establecidos por el formador/a para la superación de la actividad formativa (asistencia a sesiones presenciales/asíncronas, actividades, tarea, etc.)
Ponentes
- Nombre ponente/s
- Juan José García Machado
José Luis Granado Pérez
- Institución ponente/s
- Universidad de Huelva y Universidad de Sevilla
- Breve CV ponente/s
Juan José García Machado
Catedrático de Universidad en el Departamento de Economía Financiera, Contabilidad y Dirección de Operaciones de la Facultad de Ciencias Empresariales y Turismo de la Universidad de Huelva. Con una trayectoria de más de 35 años dedicada a la docencia universitaria y la investigación de impacto, ha explorado activamente la integración de herramientas digitales innovadoras en los procesos académicos. Su interés actual se centra en el uso estratégico y ético de la Inteligencia Artificial como apoyo a la elaboración y publicación de artículos científicos, buscando optimizar la calidad y eficiencia investigadora del PDI. Es un firme defensor de la formación continua y la adaptación a los nuevos paradigmas tecnológicos en la educación superior, siempre con un enfoque en la integridad académica. Revisor de innumerables artículos científicos y miembro de numerosos comités científicos de revistas indexadas en las principales bases de datos (WoS, Scopus, etc.). Actualmente es editor asociado para la Educación Digital en las revistas científicas (WoS): Frontiers in Education y Frontiers in Computer Science.
José Luis Granado Pérez
Informático jefe del Pabellón de México de la Universidad de Sevilla. Experto en aplicaciones de la Inteligencia Artificial a servidores locales. Especialista en Ollama, Docker, Promox Lxn. Profesor del Curso de Especialista en aplicaciones prácticas de Inteligencia Artificial en la Universidad Internacional de Andalucía (UNIA). Consultor experto en temas de Inteligencia Artificial en ModernIA, en temas de Formación in Company y Soluciones IT con IA.
Observaciones
Es imprescindible que los participantes cuenten con un ordenador con conexión estable a Internet, micrófono y, preferiblemente, cámara web para una interacción óptima.
Este curso está diseñado para ser eminentemente práctico y aplicable a la realidad investigadora del PDI. Se fomentará la discusión y el intercambio de experiencias, buscando que cada participante pueda adaptar las herramientas y estrategias a su área de conocimiento. Se recomienda tener una idea de artículo o investigación en curso para poder aplicar los conceptos de manera más directa.