Metodología de la investigación cuantitativa con IA
Aprende a investigar con rigor metodológico y apoyo crítico de ChatGPT, Claude, NotebookLM y Codex: desde la búsqueda científica y la formulación de hipótesis hasta los instrumentos y el plan de análisis estadístico.
Objetivo de la especialización
Desarrollar competencias para utilizar de manera crítica ChatGPT, Claude, NotebookLM y Codex en investigaciones cuantitativas: búsqueda y evaluación de evidencia científica, formulación de problemas e hipótesis, elección de diseños, operacionalización de variables, muestreo, diseño y evaluación de instrumentos y elaboración de planes de análisis estadístico fundamentados, éticos y verificables.
¿Qué aprenderás?
Aprenderás a crear prompts científicos verificables, organizar literatura, formular preguntas e hipótesis cuantitativas, fundamentar diseños y muestras, evaluar instrumentos y planificar análisis estadísticos con apoyo de IA.
Alcance: metodología cuantitativa y planificación del análisis; no incluye redacción de tesis, artículos, resultados o ejecución de análisis con bases reales.
Nivel I · Domina la IA para la investigación cuantitativa
Prompts científicos, búsqueda verificable y formulación de preguntas e hipótesis.
8 sesiones · 16 h lectivas + 8 h autónomas
Nivel II · Diseña y automatiza investigaciones cuantitativas
Diseños, variables, muestreo, instrumentos, planes estadísticos y Codex.
8 sesiones · 16 h lectivas + 8 h autónomas
Plan de estudios por niveles
Selecciona el nivel y despliega cada módulo para consultar los temas, talleres, retos autónomos y resultados formativos.
Nivel I · Domina la IA para la investigación cuantitativa
Dominar prompts científicos y utilizar ChatGPT, Claude y NotebookLM para localizar, evaluar y sintetizar evidencia empírica cuantitativa y formular problemas, preguntas, objetivos e hipótesis contrastables. 8 sesiones · 16 horas lectivas + 8 horas de práctica autónoma.
Módulo 1. Ingeniería de prompts y uso estratégico de IA
Ecosistema de IA
1. IA generativa y diferencias entre ChatGPT, Claude y NotebookLM. 2. Capacidades, límites, alucinaciones y protección de datos. TALLER: Comparar tres respuestas a una consulta científica. RETO EN CASA: Ficha comparativa de herramientas y protocolo de uso responsable.
Herramientas: ChatGPT / Claude
Prompts científicos
1. Rol, objetivo, contexto, evidencias, restricciones y formato. 2. Few-shot, iteración y rúbricas. 3. Prompts para crítica y validación. TALLER: Diseñar y optimizar cinco prompts de investigación. RETO EN CASA: Biblioteca personal de 8 prompts estructurados.
Herramientas: ChatGPT / Claude
Asistentes académicos
1. Instrucciones persistentes y trabajo por proyectos. 2. Uso de documentos propios. 3. Verificación cruzada, registro de cambios y citas. TALLER: Construir un asistente para evaluación metodológica. RETO EN CASA: Ficha del asistente y registro de pruebas y mejoras.
Herramientas: ChatGPT / Claude
Módulo 2. Búsqueda y lectura científica con NotebookLM
Búsqueda avanzada
1. Descriptores, operadores booleanos, filtros y DOI. 2. Scopus, Web of Science, SciELO y Google Scholar. 3. Registro y verificación de artículos. TALLER: Preparar ecuaciones y una bitácora de búsqueda. RETO EN CASA: Matriz de 10 referencias reales y recuperables.
Herramientas: Buscadores / IA
NotebookLM práctico
1. Carga y organización de PDFs. 2. Preguntas fundamentadas en fuentes. 3. Comparación de métodos, hallazgos y brechas. TALLER: Crear un cuaderno y producir fichas por fuente. RETO EN CASA: Repositorio comentado con citas cotejadas.
Herramientas: NotebookLM
Síntesis y evaluación crítica
1. Matrices comparativas. 2. Calidad metodológica y contradicciones. 3. Identificación de límites y vacíos sin fabricar antecedentes. TALLER: Comparar 5 artículos y auditar síntesis de IA. RETO EN CASA: Matriz crítica de literatura y mapa temático.
Herramientas: NotebookLM / Claude
Módulo 3. Formulación de problemas e hipótesis cuantitativas
Problema investigable
1. De tema a problema y brecha sustentada. 2. Delimitación, viabilidad y pertinencia. 3. Errores frecuentes en la formulación. TALLER: Evaluar tres problemas con una rúbrica metodológica. RETO EN CASA: Ficha de problema y pregunta principal.
Herramientas: ChatGPT / Claude
Preguntas y objetivos
1. Preguntas generales y específicas para estudios cuantitativos. 2. Objetivos descriptivos, correlacionales, comparativos y predictivos. 3. Hipótesis contrastables y coherencia con variables y diseño. TALLER: Revisar preguntas, objetivos e hipótesis mediante rúbrica. RETO EN CASA: Matriz de alineación cuantitativa.
Herramientas: ChatGPT / Claude
Nivel II · Diseña y automatiza investigaciones cuantitativas
Seleccionar diseños, operacionalizar variables, justificar muestreo, diseñar instrumentos y planes estadísticos; comprobar con Codex una base de práctica. 8 sesiones · 16 horas lectivas + 8 horas de práctica autónoma.
Módulo 4. Diseños cuantitativos, variables y muestreo
Diseños cuantitativos
1. Investigación cuantitativa: descriptiva, correlacional, explicativa y predictiva. 2. Diseños experimentales, cuasiexperimentales y no experimentales; corte transversal y longitudinal. 3. Alcance de inferencia y límites de causalidad. TALLER: Elegir el diseño para tres casos cuantitativos. RETO EN CASA: Matriz de diseños y justificación metodológica.
Herramientas: ChatGPT / Claude
Variables y muestreo
1. Variables, dimensiones, indicadores y escalas de medición. 2. Población, unidad de análisis, muestra y técnicas probabilísticas/no probabilísticas. 3. Tamaño muestral, precisión, potencia estadística y sesgos. TALLER: Operacionalizar variables y comparar decisiones muestrales. RETO EN CASA: Matriz de operacionalización y ficha muestral.
Herramientas: ChatGPT / Claude
Módulo 5. Instrumentos, evaluación de calidad y ética
Instrumentos con IA
1. Selección, adaptación y construcción de escalas y cuestionarios cuantitativos. 2. Ítems, formatos de respuesta, escalas Likert y sesgos de medición. 3. Correspondencia dimensiones–indicadores–ítems. TALLER: Auditar y mejorar ítems con IA. RETO EN CASA: Matriz de especificaciones y cuestionario preliminar.
Herramientas: ChatGPT / Claude
Validez y confiabilidad
1. Evidencias de validez de contenido, estructura interna y relaciones con otras variables. 2. Juicio de expertos y V de Aiken. 3. Consistencia interna: alfa, omega y límites de interpretación; piloto. TALLER: Evaluar un protocolo de validación con datos didácticos. RETO EN CASA: Plan de evaluación de propiedades psicométricas.
Herramientas: ChatGPT / NotebookLM
Ética y recolección
1. Consentimiento y protección de datos personales cuantitativos. 2. Procedimiento de aplicación de cuestionarios, codificación y diccionario de variables. 3. Calidad de datos: faltantes, duplicados, rangos e inconsistencias. TALLER: Diseñar un protocolo de recolección y control de calidad. RETO EN CASA: Protocolo de campo y diccionario preliminar.
Herramientas: Claude / ChatGPT
Módulo 6. Plan de análisis estadístico y Codex
Plan estadístico con IA
1. Matriz objetivo–hipótesis–variable–estadístico. 2. Descriptivos, supuestos, correlaciones, comparaciones y regresiones: criterios de selección. 3. Tamaños del efecto, intervalos de confianza y prevención de inferencias causales injustificadas. TALLER: Construir árbol de decisión estadística con IA. RETO EN CASA: Plan de análisis cuantitativo justificando cada prueba.
Herramientas: ChatGPT / Claude
Plan cuantitativo avanzado
1. Planificación de fiabilidad y validez de escalas. 2. Elección entre modelos de regresión, análisis multivariante y SEM según hipótesis y muestra. 3. Criterios de diagnóstico, manejo de faltantes y reporte estadístico previsto. TALLER: Auditar tres planes analíticos generados con IA. RETO EN CASA: Matriz de análisis avanzado y supuestos.
Herramientas: ChatGPT / Claude
Codex desde cero
1. Codex como asistente para crear y revisar scripts, sin sustituir el criterio estadístico. 2. Importación CSV/XLSX, codificación y validación del diccionario de variables. 3. Verificación de código, reproducibilidad y privacidad. TALLER: Crear y revisar un script de control de calidad con datos ficticios. RETO EN CASA: Script comentado y bitácora de verificación.
Herramientas: Codex / ChatGPT
Dinámica de aprendizaje
Concepto metodológico, demostración de herramientas, práctica guiada y reto autónomo por sesión.
Evaluación por nivel
Talleres prácticos: 35 %
Retos para casa: 35 %
Producto integrador del nivel: 30 %.
Certificación
Por nivel: 16 horas lectivas + 8 horas de práctica autónoma.
Programa completo: 32 horas lectivas + 16 horas autónomas (48 horas en total).
Uso responsable de IA
La IA no sustituye la lectura crítica ni las decisiones del investigador. Toda referencia, cifra, herramienta y resultado generado debe contrastarse con sus fuentes o archivos originales. Los ejercicios no exigen elaborar una tesis ni presentar resultados empíricos.
Inicio de clases
Sábado 16 de enero de 2027
Días y horarios
Sábados y domingos
De 8:30 p. m. a 10:30 p. m. · 2 horas por sesión.
Duración y modalidad
8 semanas · 2 meses
16 sesiones online.
Las clases se desarrollan en modalidad online, con dos sesiones semanales.
Informes e inscripciones
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Información académica
Modalidad: online.
Duración: 2 meses · 8 semanas.
Certificación: independiente por nivel o integral al concluir los dos niveles.
Inicio: sábado 16 de enero de 2027.
Horario: sábados y domingos, de 8:30 p. m. a 10:30 p. m.