Microcredencial
La IA en la investigación científica: herramientas prácticas y usos éticos
I Ed.
El plazo de matriculación finaliza cinco días antes del inicio de la formación
La inteligencia artificial generativa (GenAI) está revolucionando la investigación científica, desde la creación de hipótesis hasta la publicación de resultados científicos. Esta microcredencial en IA para investigadores ofrece una formación innovadora y práctica, alineada con el Marco Europeo de Competencias para Investigadores (EC-RCF) y las recomendaciones del Consejo de la Unión Europea sobre microcredenciales (2022).
Con un enfoque transversal, este programa capacita a investigadores, egresados y profesionales del conocimiento para aplicar la IA de forma ética, crítica y eficiente en todas las fases del ciclo de vida de la investigación: automatización de tareas, análisis y gestión de datos, generación de textos e imágenes con IA, publicación científica, transferencia de conocimiento y promoción de la ciencia abierta.
Esta formación está diseñada para quienes buscan mejorar su empleabilidad, aumentar su impacto y ampliar su proyección internacional en entornos científicos e interdisciplinares en constante transformación.
Prepárate para liderar la investigación del futuro con competencias clave en IA generativa.
Entidades colaboradoras
La IA en la investigación científica: herramientas prácticas y usos éticos
Más información
¿Qué vas a aprender en la microcredencial?
¿A quién está dirigida la microcredencial?
Contenido y programa de la microcredenical
Comisión académica y profesorado
Sistema de evaluación
Calendario de la microcredencial
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¿Qué vas a aprender en la microcredencial?
Al finalizar esta microcredencial, el estudiantado habrá adquirido competencias clave para incorporar de forma crítica, ética y eficiente la inteligencia artificial generativa en el ámbito de la investigación científica. En concreto, será capaz de:
- Integrar herramientas de inteligencia artificial generativa en los flujos de trabajo del ciclo investigador (formulación de hipótesis, análisis de datos, redacción científica, etc.).
- Aplicar principios de ética e integridad científica en la interacción con sistemas de IA, evaluando riesgos, sesgos y responsabilidades
- Evaluar de forma crítica las oportunidades y limitaciones del uso de IA en diferentes etapas de la investigación.
- Diseñar estrategias de publicación científica asistida por IA, priorizando el acceso abierto y el uso responsable de indicadores de impacto.
- Comunicar resultados potenciados por IA a audiencias académicas y no académicas, utilizando herramientas digitales y adaptando el lenguaje al contexto.
¿A quién está dirigida esta microcredencial?
Esta formación está dirigida a personas que desarrollan actividad investigadora o aspiran a incorporarse profesionalmente al ámbito de la investigación, tanto en el contexto académico como en centros de investigación o innovación. En particular:
- Estudiantes de doctorado de cualquier rama del conocimiento.
- Investigadores en activo.
- Personal técnico o de apoyo a la investigación que desee incorporar competencias avanzadas en el uso de inteligencia artificial.
- Profesionales del ámbito universitario interesados en integrar la IA en tareas vinculadas al ciclo de vida de los proyectos de investigación.
Contenidos y programa de la microcredencial
La microcredencial se organiza en cinco módulos formativos, orientados a capacitar al alumnado en el uso estratégico, ético y crítico de herramientas de inteligencia artificial aplicadas a la investigación científica. Cada módulo se desarrolla a través de una sesión sincrónica semanal, complementada con actividades prácticas y trabajo autónomo.
- Módulo 1. Introducción a la inteligencia artificial en investigación.
Se abordarán los fundamentos conceptuales de la IA generativa, sus aplicaciones académicas y su papel como “copiloto cognitivo” en tareas científicas. Se incluirá una reflexión sobre riesgos, límites éticos y uso responsable de estas tecnologías.
- Módulo 2. Búsqueda documental y gestión de referencias.
Se trabajará en la mejora de búsquedas bibliográficas, la detección de literatura relacionada, la organización de referencias y la generación automatizada de bibliografías anotadas, aplicando herramientas de IA.
- Módulo 3. Lectura asistida, síntesis de literatura y producción de conocimiento visual.
El alumnado aprenderá a resumir, clasificar y estructurar grandes volúmenes de literatura científica, así como a crear mapas de conocimiento, infografías y representaciones visuales para la comunicación académica.
- Módulo 4. Escritura académica, redacción de propuestas y narrativas curriculares.
Uso de IA para redactar artículos científicos, propuestas de proyectos, abstracts y CV narrativos, incluyendo adaptación de estilo, mejora argumentativa y reflexión sobre la autoría y los límites éticos en el uso de herramientas generativas.
- Módulo 5. Automatización de tareas, evaluación y código asistido por IA.
Exploración de la IA en evaluación científica (resúmenes, peer review asistido, análisis de méritos) y generación o depuración de código en entornos técnicos (R, Python, LaTeX, SQL), aplicable a tareas y proyectos de investigación.
Sesiones sincrónicas (10 h): clases interactivas por videoconferencia, con presentación de herramientas, resolución de casos y discusión grupal.
Trabajo autónomo (25 h): tareas prácticas guiadas, entrega de ejercicios aplicados (resúmenes, visualizaciones, narrativas), participación en foros.
Actividad final integradora: producción de un entregable a elegir (ensayo breve, CV narrativo, propuesta de investigación, código funcional o visualización interactiva), que muestre el dominio de herramientas de IA en un contexto real de investigación.
Comisión académica
Ángel M. Delgado Vázquez
Dirección Académica
Jefe de Servicio de Soporte al Aprendizaje y la Investigación, Profesor Asociado en la Universidad Pablo de Olavide, en el Área del Área de Biblioteconomía y Documentación.
Profesorado
Relación de profesorado:
- Ángel M. Delgado Vázquez: especialista en documentación y gestión de la información científica, con formación en Humanidades (Universidad Pablo de Olavide), Documentación (Universitat Oberta de Catalunya) y un Máster en Bibliotecas y Servicios de Información Digital por la Universidad Carlos III de Madrid.
Sistema de evaluación
La evaluación de la microcredencial se basa en la participación activa, el desarrollo progresivo de competencias y la elaboración de un producto final que integre los aprendizajes adquiridos. El sistema está diseñado para fomentar la reflexión crítica, la aplicación práctica y el uso ético de herramientas de inteligencia artificial.
Componentes de la evaluación
- Participación activa en sesiones sincrónicas (20 %).
Se valorará la implicación del estudiantado durante las sesiones en directo, incluyendo la interacción con el profesorado, la realización de ejercicios guiados y la participación en espacios colaborativos.
- Entregas semanales de aplicación (30 %).
Cada módulo incluye una actividad breve que permitirá poner en práctica los contenidos trabajados: resúmenes automáticos, mapas conceptuales, ejercicios de traducción, visualización de datos, entre otros.
- Actividad final integradora (50 %).
El alumnado elaborará un producto final a elegir entre distintas opciones, demostrando su competencia en el uso de IA. Algunas posibilidades:
- Redacción de una propuesta de investigación asistida por IA
- Elaboración de un CV narrativo con apoyo de IA
- Visualización de datos procesados mediante herramientas inteligentes
- Infografía o mapa de conocimiento temático
- Desarrollo de código o scripts asistidos por IA (R, Python, LaTeX…)
La entrega irá acompañada de una memoria reflexiva breve (300 palabras) sobre el uso de la herramienta, su utilidad y sus implicaciones éticas.
Criterios de evaluación
- Pertinencia y calidad del contenido.
- Grado de integración de herramientas de IA.
- Aplicación ética y crítica de las tecnologías.
- Claridad, coherencia y presentación del producto final.
- Cumplimiento de los objetivos de aprendizaje.
Para superar la microcredencial será necesario obtener al menos un 50 % de la puntuación total y haber entregado la actividad final integradora
Calendario de la microcredencial
- Duración: 6 semanas consecutivas.
- Sesiones presenciales: lunes 15, 22, 29 de septiembre y 6 y 20 de octubre.
- Modalidad: Virtual sincrónica.
- Metodología: aprendizaje basado en exposiciones sincrónicas con prácticas, y tareas, con enfoque práctico y resolución de problemas.
- Dedicación estimada: 35 horas (5 ECTS), equivalentes a 10 h sincrónicas + 25 h de trabajo personal.
Certificación de Calidad
AENOR ISO 9001
La Fundación Universidad Pablo de Olavide, ha asumido su compromiso con la gestión de la calidad desde el año 2003, fecha en la que se obtuvo por primera vez la certificación de su Sistema de Gestión de la Calidad. Desde ese momento, se ha apostado por un proceso de mejora continua que ha permitido la evolución del sistema de gestión de la Fundación en sus nuevos retos operativos, conforme siempre a los estándares de calidad de la normas ISO.
El alcance del Certificado de Calidad de la Fundación recoge las actividades de Gestión de Prácticas Académicas Externas (Curriculares y Extracurriculares) y Gestión de Formación Permanente (Títulos Propios y Microcredenciales).
