Diagrama de temas
-
FUNDAMENTOS DE INVESTIGACIÓN V - P1075-TEÓRICO-NC003-11-N01
PRIMER NIVEL
MARíA CRISTINA MARTíNEZ BRAVO
—
-
Fundamentos epistemológicos de la ciencia
-
Introducción
En esta clase exploraremos los pilares epistemológicos que sustentan la ciencia, examinaremos la estructura del método científico y la relevancia de las bases de datos académicas en la construcción del conocimiento científico. Se destaca la importancia de distinguir entre diferentes tipos de conocimiento, especialmente en el contexto de la investigación con la asistencia de inteligencia artificial.
Nos enfocaremos en los siguientes aspectos:
- Conocimiento empírico: se deriva de la experiencia sensorial directa y la observación del mundo que nos rodea (Russell, 1912)
- Conocimiento científico: va más allá de la simple observación. Se caracteriza por ser sistemático, metódico, objetivo, verificable y autocorrectivo (Bunge, 2019)
-
16. Fundamentos Epistemológicos de la Ciencia17. Bases de Datos Académicas: Acceso y Evaluación (PubMed, Scopus, WoS)
La epistemología, rama de la filosofía que estudia el conocimiento, sienta las bases para comprender la naturaleza, el origen y la validez del conocimiento científico. Diferenciar las formas en que adquirimos y justificamos el conocimiento es crucial para una práctica científica rigurosa. Esta disciplina busca desentrañar interrogantes fundamentales que han intrigado a pensadores a lo largo de la historia:
- ¿Qué significa realmente conocer?
- ¿De qué manera se construye el saber?
- ¿Hasta dónde pueden llegar nuestras capacidades cognitivas?
- ¿Cómo distinguimos entre una verdad y una mera ilusión?
- ¿Cuáles son los límites de nuestra comprensión del mundo?
En la Figura 1 se presenta un esquema de las interrogantes fundamentales sobre la epistemología.
Figura 1: Interrogantes fundamentales
Gráfico generado con inteligencia artificial mediante Chat GPT (OpenAI) a partir de una descripción textual proporcionada por el autor.Figura 1: Interrogantes fundamentales
Gráfico generado con inteligencia artificial mediante Chat GPT (OpenAI) a partir de una descripción textual proporcionada por el autor.
La epistemología profundiza más allá de una simple descripción: se sumerge en el análisis crítico de nuestras creencias, evaluando su solidez y origen. Explora diversas fuentes de conocimiento: desde la experiencia sensorial hasta la reflexión racional, pasando por la intuición y el testimonio ajeno. A través de distintas corrientes filosóficas, ha buscado comprender cómo construimos y validamos el conocimiento humano.
Algunos conceptos fundamentales en epistemología revelan la complejidad del conocimiento humano:
- La creencia: surge como una actitud mental que acepta una proposición como verdadera, aunque no siempre garantice su validez. Es como confiar en un rumor sin verificar sus fundamentos.
- La verdad: representa una propiedad fascinante de las proposiciones que reflejan la realidad. Los filósofos han debatido durante siglos sus múltiples dimensiones: correspondencia, coherencia o pragmatismo. Cada perspectiva ilumina un aspecto diferente de cómo comprendemos el mundo que nos rodea.
- La justificación: actúa como el núcleo que sostiene nuestras creencias. Cuando una idea cuenta con evidencias sólidas, aumenta su probabilidad de ser verdadera. Los epistemólogos investigan qué tipo de argumentos pueden transformar una simple opinión en conocimiento genuino y confiable.
- Conocimiento: Más allá de la definición clásica de creencia verdadera justificada, los filósofos contemporáneos han profundizado en este concepto. Gettier desafió la noción tradicional, abriendo un debate fascinante sobre los límites de lo que podemos realmente conocer.
- Escepticismo: Una postura filosófica provocadora que cuestiona nuestra capacidad de alcanzar certezas. Los escépticos argumentan que no podemos estar seguros de nada, desafiando los fundamentos mismos de nuestro entendimiento del mundo.
- Fundacionalismo vs. Coherentismo: Dos teorías rivales sobre cómo construimos conocimiento. El fundacionalismo apuesta por creencias básicas autoevidentes, como pilares de un edificio intelectual. En cambio, el coherentismo ve el conocimiento como una red en la que cada creencia se sostiene por su conexión con otras.
- Internalismo vs. Externalismo: Un debate filosófico que explora los límites de la justificación. ¿Depende esta únicamente de procesos mentales internos, o también influyen factores externos? Cada perspectiva ofrece una mirada única sobre cómo validamos nuestras creencias.
En la Figura 2 se identifica un resumen con los conceptos fundamentales de la epistemología.
Figura 2: Conceptos fundamentales de la epistemología
Gráfico generado con inteligencia artificial mediante Chat GPT (OpenAI) a partir de una descripción textual proporcionada por el autor.Figura 2: Conceptos fundamentales de la epistemología
Gráfico generado con inteligencia artificial mediante Chat GPT (OpenAI) a partir de una descripción textual proporcionada por el autor.
16.1. Conocimiento Empírico vs Conocimiento Científico
El conocimiento empírico se deriva de la experiencia sensorial directa y la observación del mundo que nos rodea (Russell, 1912). Al observar, tocar y experimentar, las personas acumulan datos y descubren patrones cotidianos. Imagina, por ejemplo, cómo alguien aprende que el agua hierve al calentarla: no por un manual, sino por repetidas observaciones. Sin embargo, este saber tiene límites: suele ser parcial, personalista y carente de una explicación profunda de los mecanismos subyacentes.
En contraste, el conocimiento científico trasciende la mera percepción. Se caracteriza por ser sistemático, metódico, objetivo, verificable y autocorrectivo (Bunge, 2019). Los investigadores construyen explicaciones rigurosas, sistemáticas y verificables que van más allá de la experiencia individual. No se conforman con constatar un fenómeno, sino que buscan desentrañar sus causas mediante hipótesis, teorías y leyes. Así, no solo comprueban que el agua hierve, sino que explican este proceso a través de complejos principios moleculares y termodinámicos.
En la Figura 3 se presentan las diferencias entre el conocimiento científico y el conocimiento empírico.
Figura 3: Conocimiento empírico vs científico
Gráfico generado con inteligencia artificial mediante Chat GPT (OpenAI) a partir de una descripción textual proporcionada por el autor.Figura 3: Conocimiento empírico vs científico
Gráfico generado con inteligencia artificial mediante Chat GPT (OpenAI) a partir de una descripción textual proporcionada por el autor.
16.2. Estructura del Método Científico: Hipótesis, Teorías y Leyes
El método científico representa un enfoque riguroso que los investigadores utilizan para desentrañar misterios del mundo natural. Sus cimientos descansan en la interacción dinámica entre hipótesis, teorías y leyes, creando un puente sólido hacia el conocimiento (Chalmers, 2013).
- Hipótesis:
- Son enunciados o suposiciones específicas y contrastables sobre un fenómeno particular (Kerlinger & Lee, 2000). Un científico las formula como posibles respuestas a interrogantes, esperando confirmarlas o refutarlas mediante observación cuidadosa. Por ejemplo: "La exposición a luz azul antes de dormir podría alterar la producción de melatonina", una afirmación que invita a la investigación.
- Teorías:
- Son sistemas de conceptos, definiciones y proposiciones interrelacionadas que buscan explicar y predecir fenómenos de manera más amplia y general (Suppe, 1977). Constituyen verdaderos mapas conceptuales que explican y predicen comportamientos complejos. Se nutren de evidencias acumuladas tras contrastar múltiples hipótesis, ofreciendo un panorama amplio de la realidad. Estos entramados interpretativos no son simples especulaciones, sino construcciones robustas que permiten comprender fenómenos desde perspectivas integradoras.
- Leyes:
- Son patrones fundamentales que revelan comportamientos constantes en la naturaleza, según Hempel (1966). Matemáticamente expresadas, estas regularidades universales nos permiten comprender fenómenos complejos. La ley gravitacional de Newton, por ejemplo, ilustra cómo un principio simple puede explicar interacciones entre masas enormes.
Es crucial entender que las hipótesis se someten a prueba, las teorías se construyen con evidencia empírica y las leyes describen principios estructurales. No se trata de una transformación lineal: las teorías y leyes son categorías científicas distintas, cada una con su propia función explicativa.
En la Figura 4 se presenta un esquema básico de los elementos del método científico.
Figura 4: Elementos básicos del Método Científico
Gráfico generado con inteligencia artificial mediante Chat GPT (OpenAI) a partir de una descripción textual proporcionada por el autor.Figura 4: Elementos básicos del Método Científico
Gráfico generado con inteligencia artificial mediante Chat GPT (OpenAI) a partir de una descripción textual proporcionada por el autor.
Las bases de datos académicas son el verdadero tesoro de los investigadores. Proporcionan acceso organizado a una vasta cantidad de literatura científica publicada, incluyendo artículos de revistas, actas de congresos, libros y otros recursos relevantes (Pickard, 2013). Plataformas como PubMed, Scopus y Web of Science (WoS) se han convertido en herramientas indispensables para cualquier científico que busque información de primera mano.
- PubMed: Este gigante de la información biomédica, respaldado por la Biblioteca Nacional de Medicina de EE. UU., se especializa en ciencias de la vida. Su plataforma PubMed Central permite el acceso gratuito a miles de investigaciones, democratizando el conocimiento científico.
- Scopus: La joya de Elsevier no se queda atrás. Indexa literatura científica revisada por expertos, ofreciendo herramientas avanzadas de análisis de citas e impacto investigativo que permiten a los académicos rastrear la evolución del conocimiento.
- Web of Science (WoS): Una herramienta de Clarivate Analytics que destaca por indexar literatura científica multidisciplinaria. Sus famosos índices de citas permiten a investigadores evaluar el impacto y la influencia de diferentes publicaciones académicas.
Analizar críticamente estas bases de datos requiere comprender aspectos como su cobertura temática, criterios de inclusión, potentes herramientas de búsqueda y filtrado, además de métricas de calidad como el factor de impacto en revistas de WoS y Scopus. En la Figura 5 se presenta el flujo para acceder a las bases de datos académicas y evaluarlas.
Figura 5: Fujo para acceder a las bases de datos académicas
Gráfico generado con inteligencia artificial mediante Chat GPT (OpenAI) a partir de una descripción textual proporcionada por el autor.Figura 5: Fujo para acceder a las bases de datos académicas
Gráfico generado con inteligencia artificial mediante Chat GPT (OpenAI) a partir de una descripción textual proporcionada por el autor.17.1. Metadatos: Importancia y Gestión Efectiva
Los metadatos funcionan como la cédula de identidad de los datos: describen su esencia y origen. En el mundo de las bases de datos académicas, estos metadatos incluyen información clave de cada publicación, desde el título y autores hasta detalles como filiación institucional, fecha, palabras clave (descriptores), resumen (abstract), datos de la revista (volumen, número, páginas) y sus citas bibliográficas (Bornmann, 2010).
En la Figura 6 se presenta una representación gráfica de los elementos de un metadato
Figura 6: Elementos de un metadato para investigación
Gráfico generado con inteligencia artificial mediante Chat GPT (OpenAI) a partir de una descripción textual proporcionada por el autor.Su verdadero poder reside en facilitar la navegación científica. Al gestionar eficazmente estos descriptores, investigadores y bases de datos mejoran la visibilidad de la investigación. Por ejemplo, usar términos precisos como los descriptores MeSH en PubMed o los tesauros de Scopus permite encontrar rápidamente trabajos relevantes, transformando la búsqueda de información en un proceso casi quirúrgico.
17.2. Ejercicio: Diferenciación entre Tipos de Conocimiento
Consideremos los siguientes ejemplos:
- Afirmación: "La Tierra es plana porque así lo percibo al mirar el horizonte".
- Afirmación: "Estudios controlados han demostrado que la vacuna contra el sarampión es altamente efectiva para prevenir la enfermedad (Wakefield et al., 1998, retractado; Smith & Jones, 2021)".
- Afirmación: "Mi abuela siempre me dijo que el té de manzanilla alivia el dolor de estómago, y a mí siempre me ha funcionado".
- La afirmación 1: representa un conocimiento empírico basado en la percepción individual, pero carece de la rigurosidad y la evidencia sistemática de la ciencia. No ha sido sometida a pruebas controladas ni se basa en un marco teórico explicativo.
- La afirmación 2: presenta dos partes cruciales. La referencia a Wakefield et al. (1998) alude a un estudio fraudulento y posteriormente retractado por la comunidad científica debido a graves fallas metodológicas y éticas (Godlee et al., 2011). Esto ilustra la autocorrección de la ciencia. La referencia a Smith & Jones (2021) sugiere un estudio científico actual que, si es válido y revisado por pares, representa conocimiento científico basado en investigación sistemática y evidencia.
- La afirmación 3: ejemplifica el conocimiento empírico transmitido culturalmente y basado en la experiencia personal. Si bien puede ser útil a nivel individual, carece de la generalización, la objetividad y la validación sistemática del conocimiento científico. No se han realizado estudios controlados para determinar si el efecto es específico del té de manzanilla o se debe a un efecto placebo u otros factores.
Aprende más
Para conocer más sobre ¿Qué es la Ciencia?, puedes leer el siguiente artículo ¡Accede aquí!. Se recomienda revisar desde la página 22 hasta la 28.
Aprende más
Para conocer más sobre los tipos de conocimiento, puedes leer el siguiente artículo ¡Accede aquí!. Revisa desde la página 39 hasta la 56 y realiza las actividades sugeridas.
Profundiza más
Este recurso te ayudará a enfatizar sobre Distinción entre ciencia – pseudociencia y Conocimiento Empírico. ¡Accede aquí!
-
-
Herramientas Tecnológicas para la Investigación
-
Introducción
E n la actualidad, la investigación académica atraviesa una profunda transformación impulsada por herramientas tecnológicas innovadoras. Los gestores bibliográficos y la inteligencia artificial generativa están redefiniendo la manera en que los investigadores documentan, analizan y desarrollan sus trabajos. En este contexto, esta clase explorará el impacto de estas tecnologías en la producción científica contemporánea, subrayando su papel esencial en la optimización del proceso investigativo. Nos enfocaremos en estrategias clave para integrarlas eficazmente, potenciando la calidad, la precisión y la eficiencia del trabajo académico.
Durante la sesión, abordaremos los siguientes aspectos:
- Gestores bibliográficos: son software diseñados para ayudar a los investigadores a recopilar, organizar, citar y compartir referencias bibliográficas de manera sistemática.
- Estilos de citación: son conjuntos de reglas que dictan cómo se deben referenciar las fuentes de información dentro del texto de un documento académico o científico, y cómo se debe presentar la lista de referencias o bibliografía al final.
-
18. Herramientas Tecnológicas para la Investigación19. Estilos de Citación y su Relevancia Disciplinar
En la actualidad, los investigadores emplean un sinfín de herramientas tecnológicas que agilizan su trabajo, desde gestores bibliográficos hasta sofisticadas plataformas de análisis de datos. Estas tecnologías no solo optimizan la gestión de información, sino que también simplifican enormemente la comunicación de resultados científicos.
18.1. Gestores Bibliográficos: Mendeley y Zotero (Funcionalidades)
Los gestores bibliográficos son herramientas digitales que simplifican la vida de los investigadores. Mendeley (Elsevier) y Zotero (Center for History and New Media) destacan como dos soluciones robustas y versátiles, cada una con su propio encanto en el mundo académico. Ambos ofrecen funcionalidades similares, pero con matices que los hacen únicos (Staley, 2017). En la Figura 1 se presentan un gráfico con los gestores bibliográficos más utilizados.
Figura 1: Gestores bibliográficos más utilizados
Gráfico generado con inteligencia artificial mediante Chat GPT (OpenAI) a partir de una descripción textual proporcionada por el autor.Figura 1: Gestores bibliográficos más utilizados
Gráfico generado con inteligencia artificial mediante Chat GPT (OpenAI) a partir de una descripción textual proporcionada por el autor.- Funcionalidades Comunes:
- Importación de referencias: La importación de referencias se ha convertido en un proceso casi mágico. Estos gestores permiten capturar información de bases de datos académicas como PubMed o Scopus con un simple clic, gracias a extensiones de navegador inteligentes que hacen el trabajo pesado.
- Organización de la biblioteca: La organización de la biblioteca personal alcanza nuevos niveles de eficiencia. Los investigadores pueden crear carpetas temáticas, etiquetar documentos y adjuntar archivos PDF, convirtiendo su gestor en un verdadero aliado de la investigación.
- Generación automática de citas y bibliografías: La generación de citas ya no será un dolor de cabeza. Estas herramientas se integran perfectamente con procesadores como Word, Writer o Docs, insertando referencias según normas APA, MLA o Chicago, y generando bibliografías con un solo clic. Los investigadores pueden ahora compartir sus bibliotecas fácilmente.
- Colaboración: La colaboración se vuelve más simple: varios colegas acceden simultáneamente a las mismas referencias, agilizando proyectos conjuntos y optimizando el trabajo en equipo. La nube transforma la gestión de documentos.
- Sincronización: Los usuarios sincronizan sus bibliotecas personales entre dispositivos –desde el escritorio hasta la tableta–, garantizando acceso instantáneo y sin complicaciones a sus fuentes de información.
En la Figura 2 se resumen las funcionalidades generales de los gestores bibliográficos.
Figura 2: Funcionalidades generales
Gráfico generado con inteligencia artificial mediante Chat GPT (OpenAI) a partir de una descripción textual proporcionada por el autor.Figura 2: Funcionalidades generales
Gráfico generado con inteligencia artificial mediante Chat GPT (OpenAI) a partir de una descripción textual proporcionada por el autor.- Funcionalidades Específicas:
- Mendeley: Destaca por su potente red social académica, que facilita el descubrimiento de investigaciones clave y la conexión entre investigadores. Sus herramientas innovadoras permiten anotar y resaltar PDFs con precisión, además de ofrecer sugerencias de lectura personalizadas basadas en la biblioteca del usuario. En la Figura 3 se describen las 4 bondades más relevantes de Mendeley.
Figura 3: Bondades de Mendeley
Tomado de 4 bondades de Mendeley… que facilitan la labor investigativa - Red Holos XXIFigura 3: Bondades de Mendeley
Tomado de 4 bondades de Mendeley… que facilitan la labor investigativa - Red Holos XXI- Zotero: Una herramienta de código abierto que brinda una flexibilidad excepcional gracias a sus complementos desarrollados por la comunidad. Se integra perfectamente con diversas plataformas, permitiendo una gestión eficiente de materiales académicos como libros, artículos y recursos web (Henke, 2019). En la Figura 4 se identifican las características de Zotero
Figura 4: Características de Zotero
Tomado de https://www.slideserve.com/kaiya/julio-alonso-ar-valo-universidad-de-salamanca-alarusal-es-powerpoint-ppt-presentationFigura 4: Características de Zotero
Tomado de https://www.slideserve.com/kaiya/julio-alonso-ar-valo-universidad-de-salamanca-alarusal-es-powerpoint-ppt-presentationEjemplo: Un estudiante de biología que investiga sobre el microbioma intestinal puede usar la extensión de Zotero para guardar artículos relevantes de PubMed directamente en su biblioteca. Luego, al redactar su tesis en Microsoft Word, puede insertar citas en formato APA 7, mientras escribe y generar la lista de referencias automáticamente al final, asegurando la precisión y consistencia de las citas.
Con el fin de tener una idea más concreta sobre las posibilidades de uso de estas herramientas, en la Figura 5 se comparte una tabla de comparación entre varios gestores bibliográficos.
Figura 5: Comparación de gestores bibliográficos
Tomado de Comparación de gestores de referencias bibliográficas | Universo AbiertoFigura 5: Comparación de gestores bibliográficos
Tomado de Comparación de gestores de referencias bibliográficas | Universo AbiertoLos estilos de citación son más que simples reglas: representan la carta de presentación académica de cualquier documento científico. Cada disciplina tiene sus propias directrices para referenciar fuentes, lo que refleja la manera específica en que los investigadores comparten y validan el conocimiento. No se trata de una elección al azar, sino de un protocolo que varía según el campo de estudio (Purdue OWL, 2023)
- APA (American Psychological Association): APA (American Psychological Association). Este tipo de normativa se privilegia en psicología, educación, ciencias sociales y negocios. Su característica principal: priorizar el autor y el año de publicación en las referencias internas, facilitando la trazabilidad del conocimiento. Ejemplo: (Smith, 2020).
- MLA (Modern Language Association): La MLA sobresale en los campos de literatura, lenguas modernas y estudios culturales. Sus investigadores prefieren citar con el apellido del autor y el número de página, como en (Smith 45), facilitando la localización de referencias.
- Chicago/Turabian: Estilo predilecto en historia, teología y algunas ciencias sociales. Ofrece dos sistemas versátiles:
- Notas al pie o final de página con bibliografía.
- Método autor-fecha con lista de referencias.
- IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers): El formato IEEE domina en ingenierías eléctricas, electrónicas e informáticas. Sus investigadores utilizan números entre corchetes [1] que remiten a una lista numerada de fuentes al final del documento.
- Vancouver: Muy común en medicina y ciencias de la salud, comparte similitudes con IEEE. Emplea números secuenciales entre paréntesis o en superíndice dentro del texto, que conducen a una lista ordenada de referencias.
Ejemplo: Un investigador en psicología clínica optará por el estilo APA 7 al citar fuentes, mientras que un académico de ingeniería informática preferirá seguir el formato IEEE. Mantener la coherencia en la metodología de citación resulta crucial para preservar la integridad científica y prevenir posibles casos de plagio.
19.1. Herramientas de IA Generativa: Potencialidades y Limitaciones
Las herramientas de inteligencia artificial generativa, como ChatGPT y Bard, emergen como tecnologías revolucionarias en el ámbito académico. A pesar de su potencial, los investigadores deben sopesar cuidadosamente sus beneficios y limitaciones inherentes (Else, 2023).
- Potencialidades:
- Generación de ideas: Estas plataformas se convierten en verdaderos aliados para explorar perspectivas innovadoras. Imagina tener un compañero de brainstorming disponible las 24 horas.
- Síntesis documental: Condensan información de múltiples fuentes con una rapidez sorprendente, optimizando el tiempo dedicado a la revisión bibliográfica.
- Mediación lingüística: Derriban barreras idiomáticas, permitiendo acceder a literatura internacional sin complicaciones.
- Refinamiento textual: Actúan como editores inteligentes que mejoran la claridad, precisión gramatical y estilística de documentos académicos.
- Análisis hermenéutico: Algunas herramientas avanzadas desentrañan patrones y temas ocultos en extensos corpus documentales.
En la Figura 6 se visualizan los factores que potencian la investigación cuando se utilizan herramientas de IA.
Figura 6: Potencialidades
Gráfico generado con inteligencia artificial mediante Chat GPT (OpenAI) a partir de una descripción textual proporcionada por el autor.Figura 6: Potencialidades
Gráfico generado con inteligencia artificial mediante Chat GPT (OpenAI) a partir de una descripción textual proporcionada por el autor.- Limitaciones:
- Veracidad y precisión: Representan desafíos cruciales en la generación de contenido mediante inteligencia artificial. Un investigador atento debe verificar meticulosamente cada dato, ya que los sistemas pueden producir información inexacta, desactualizada o completamente fabricada, fenómeno conocido como "alucinaciones algorítmicas".
- Sesgos: Los modelos de IA, entrenados con vastos conjuntos de datos, arrastran inevitablemente sesgos subyacentes. Estos prejuicios implícitos pueden sesgar significativamente los resultados, generando textos que reflejan distorsiones no advertidas en sus fuentes originales de entrenamiento.
- Plagio: La línea entre inspiración y plagio se torna difusa con las herramientas de IA. El uso indiscriminado o sin reconocimiento de contenido generado algorítmicamente compromete la originalidad académica, constituyendo un riesgo ético para investigadores y estudiantes.
- Pensamiento crítico: A pesar de su aparente coherencia, la inteligencia artificial carece de pensamiento crítico y profundidad interpretativa. Mientras genera texto estructuralmente sólido, no alcanza la intuición, creatividad y comprensión contextual inherente al intelecto humano.
- Cuestiones éticas: Emergen complejos dilemas éticos en torno a la autoría, transparencia y potencial impacto de la IA en la investigación científica, invitando a una reflexión crítica sobre sus alcances y limitaciones.
En la Figura 7 se detallan los elementos que se deben tener cuidado cuando se utilizan herramientas de IA en la investigación
Figura 7: Limitaciones en el uso de IA en investigación
Gráfico generado con inteligencia artificial mediante Chat GPT (OpenAI) a partir de una descripción textual proporcionada por el autor.Figura 7: Limitaciones en el uso de IA en investigación
Gráfico generado con inteligencia artificial mediante Chat GPT (OpenAI) a partir de una descripción textual proporcionada por el autor.Ejemplo: Un estudiante podría valerse de ChatGPT para bosquejar un panorama inicial de diversos artículos sobre un tema intrincado. No obstante, resulta fundamental que contraste la veracidad de la información proporcionada por la IA, consultando fuentes primarias y desplegando su capacidad analítica. Copiar y pegar texto generado sin citar adecuadamente sería un error que atentaría contra la integridad académica.
19.2. Taller Práctico: Uso de Gestores Bibliográficos e IA para Documentos Académicos
- Gestores Bibliográficos:
- Creación de cuentas en Mendeley y Zotero.
- Instalación de extensiones de navegador y conectores para procesadores de texto.
- Importación de referencias desde diferentes fuentes (bases de datos, archivos PDF, ISBN).
- Organización de la biblioteca (creación de carpetas, etiquetado).
- Generación de citas en el texto y bibliografías en diferentes estilos (APA 7, MLA).
- Ejercicios de colaboración (compartir carpetas, añadir anotaciones).
- Herramientas de IA Generativa (con énfasis en el uso ético y crítico):
- Exploración de diferentes herramientas de IA generativa (ChatGPT, Bard, etc.).
- Ejercicios de generación de ideas y preguntas de investigación.
- Evaluación crítica de resúmenes generados por IA comparándolos con los originales.
- Discusión sobre las implicaciones éticas del uso de IA en la escritura académica y la prevención del plagio.
- Ejemplos de cómo citar correctamente el uso de herramientas de IA generativa según las directrices emergentes (APA, por ejemplo, recomienda citar la herramienta como un software).
Aprende más
Para conocer más sobre el uso de gestores bibliográficos, puedes leer el siguiente artículo ¡Accede aquí!
Aprende más
Para conocer más sobre la visualización de resultados y uso de gestores bibliográficos personales, puedes leer el siguiente artículo ¡Accede aquí!
Profundiza más
Este recurso te ayudará a enfatizar sobre el uso del gestor Mendeley y el formato APA 7. Se trata de una guía práctica para abrir una cuenta y preparar una propuesta de investigación. ¡Accede aquí!
- Funcionalidades Comunes:
-
-
Actividades
-
Hacer intentos: 1
-