01. Afina el uso de IA en investigación
Revisa fundamentos de tesis e inteligencia artificial, construcción de prompts y criterios éticos para trabajar con IA de manera más estratégica.
Curso TesisAcademy
Curso de Tesis con IA - Nivel 2
Curso de profundización para quienes ya conocen la estructura básica de una tesis y quieren aplicar inteligencia artificial en tareas metodológicas y analíticas de mayor complejidad. Trabaja formulación y revisión del problema, variables e hipótesis, marco teórico, instrumentos, análisis de datos con Jamovi, redacción y sustentación. Incorpora además prompts efectivos y criterios éticos para utilizar IA con mayor precisión dentro del trabajo académico.
S/ 49.90
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Recorrido del curso
Ruta de profundización
02. Revisa tema, problema, variables e hipótesis
Profundiza en la formulación y coherencia de los componentes centrales del proyecto utilizando IA como apoyo para revisar y contrastar decisiones.
03. Trabaja marco teórico y citación
Aborda la organización del sustento teórico, el manejo de fuentes y la citación con apoyo de herramientas de IA sin perder trazabilidad académica.
04. Diseña metodología e instrumentos
Profundiza en decisiones metodológicas y en la creación o revisión de instrumentos de recolección de datos.
05. Analiza datos con Jamovi
Introduce el uso de Jamovi dentro del flujo de análisis y la interpretación de resultados, conectando las técnicas con las preguntas de investigación.
06. Redacta, revisa y prepara la sustentación
Integra IA en tareas de revisión, redacción y preparación de la defensa final, manteniendo el control académico sobre las decisiones y argumentos.
Materiales que acompañan el curso
Incluye clases en video, presentaciones, guías y materiales PDF distribuidos a lo largo de los bloques del curso. Los recursos permiten revisar prompts, criterios metodológicos, instrumentos, análisis con Jamovi y contenidos de preparación para la sustentación.
El enfoque de este curso
A diferencia del Nivel 1, este curso no vuelve a empezar desde cero: se concentra en usar IA con mayor profundidad en decisiones metodológicas, instrumentos, análisis de datos, revisión y sustentación.
