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Herramientas de IA Generativa en la Investigación Doctoral
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Curso de formación transversal
Profesor: Dr. D. Ezequiel López Rubio. Catedrático del departamento de Lenguajes y Ciencias de la Computación.
Duración: 6 horas.
Fechas primera edición: 22-23 abril de 2026, de 9:00 a 12:00.
Fechas segunda edición: 20-21 mayo de 2026, de 9:00 a 12:00.
Modalidad: online
1. Introducción y Justificación
La investigación se enfrenta hoy a una explosión de información académica sin precedentes. La IA Generativa (IAG) no es solo una herramienta de automatización, sino un "copiloto cognitivo" que, bien utilizado, permite al doctorando gestionar grandes volúmenes de datos, identificar brechas de conocimiento y refinar su escritura académica.
Este curso se justifica por la necesidad de alfabetización digital avanzada, garantizando que el investigador doctoral mantenga la integridad ética, evite sesgos y utilice la tecnología para potenciar su pensamiento crítico, no para sustituirlo.
2. Objetivos de Aprendizaje
- General
- Capacitar al investigador en el uso estratégico y ético de herramientas de IA para optimizar las distintas fases de la tesis doctoral.
- Específicos
-
- Sintetizar literatura científica de forma eficiente mediante herramientas de procesamiento de lenguaje natural.
- Potenciar la creatividad investigadora mediante el uso de IA como interlocutor en la discusión de ideas.
- Desarrollar habilidades de edición crítica y curación de contenidos generados por IA.
- Comprender y aplicar los límites éticos y de propiedad intelectual en el entorno académico.
3. Competencias a Desarrollar
- Competencia Digital Investigadora: Capacidad para seleccionar la herramienta de IA adecuada según la tarea científica.
- Pensamiento Crítico: Habilidad para validar, contrastar y corregir las "alucinaciones" o errores de los modelos de lenguaje.
- Comunicación Científica: Mejora de la redacción y estructuración de textos académicos complejos.
- Ética Profesional: Aplicación de las normativas de citación y transparencia en el uso de algoritmos.
4. Temario
| Tema | Contenido clave |
| I. Estado del Arte | Mapeo de literatura, búsqueda semántica y conexión de autores. |
| II. Resumen de Artículos | Extracción de metodologías, resultados clave y limitaciones de papers. |
| III. Lluvia de Ideas | Refinamiento de la pregunta de investigación y diseño experimental. |
| IV. Generación de Contenidos | Redacción de borradores, traducción técnica, imágenes, código de programación. |
| V. Revisión de Contenidos | Estilo académico, corrección gramatical y detección de plagio/IA. |
5. Evaluación
Para asegurar que el aprendizaje sea práctico, se propone un modelo de evaluación en el que cada participante deberá entregar un trabajo en cada sesión, según las instrucciones que se facilitarán.
6. Fechas y plazas.
El curso se estructura en dos sesiones, de tres horas cada una.
Se ofertan un total de 40 plazas en cada una de las dos ediciones del curso.
7. Requisitos de los participantes
Estar matriculado en algún programa de doctorado de la Universidad de Málaga.
8. Forma y plazo de solicitud y criterios de adjudicación.
El estudiantado de doctorado interesado deberá solicitarlo en esta dirección web:
Primera edición: El plazo de solicitud será desde el día 23 de marzo hasta el día 15 de abril. Las plazas se adjudicarán por orden de solicitud.
Segunda edición: El plazo de solicitud será desde el día 4 de mayo hasta el día 15 de mayo. Las plazas se adjudicarán entre todos los programas d doctorado (primer criterio) y por orden de solicitud.
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