Duración
5 meses
Fecha de Inicio
19-06-2026
Modalidad
online
Dificultad
Experto
Precio
547 €
El Curso de Inteligencia Artificial para Investigación Educativa de Academia IA está concebido para investigadores senior, profesorado universitario y doctorandos que necesitan integrar la inteligencia artificial en el ciclo completo de investigación educativa con rigor metodológico. El programa cubre NVivo AI, ATLAS.ti Intentional AI, Elicit, Research Rabbit, Consensus y Rayyan aplicados a revisiones sistemáticas PRISMA, análisis cualitativo asistido y minería de datos educativos (EDM) sobre corpus reales de investigación académica.
Profundizarás en el diseño de protocolos de revisión sistemática asistida por IA, codificación cualitativa aumentada con modelos de lenguaje, análisis de sentimiento y tópicos en corpus textuales educativos, modelado predictivo del aprendizaje y uso responsable de IA generativa en escritura científica.
El curso incluye un Proyecto Final donde diseñarás y documentarás un estudio empírico completo aplicando la stack de IA a un problema real de tu línea de investigación, con trazabilidad metodológica y reflexión crítica sobre sesgos, ética y reproducibilidad.
El Curso de Inteligencia Artificial para Investigación Educativa responde a la transformación que experimentan las ciencias de la educación con la irrupción de modelos de lenguaje avanzados, plataformas de revisión sistemática asistida y herramientas de análisis cualitativo aumentado. El propósito es formar investigadores capaces de integrar la IA en sus proyectos con rigor metodológico, trazabilidad y criterio crítico sobre sus limitaciones.
La formación se orienta a dominar el uso experto de NVivo AI y ATLAS.ti Intentional AI para codificación cualitativa aumentada, Elicit y Consensus para síntesis de evidencia científica, Research Rabbit para mapeo bibliográfico, Rayyan para cribado sistemático colaborativo, y técnicas de Educational Data Mining (EDM) aplicadas a analítica del aprendizaje. Aprenderás a integrar estas herramientas en protocolos PRISMA 2020 y marcos reconocidos por la comunidad científica internacional.
El curso culmina con un Proyecto Final donde diseñarás un estudio completo (revisión sistemática, investigación cualitativa o analítica predictiva) aplicando la stack aprendida a una pregunta real de tu línea de investigación, documentando decisiones metodológicas, prompts usados, auditoría de sesgos y reflexión epistemológica sobre el papel de la IA en la producción de conocimiento educativo riguroso.
El Curso de Inteligencia Artificial para Investigación Educativa te capacita para liderar proyectos de investigación educativa aumentados por IA en universidades, grupos de investigación consolidados, institutos de evaluación educativa y observatorios de políticas públicas nacionales e internacionales.
La formación te prepara para diseñar revisiones sistemáticas PRISMA con IA, dirigir estudios cualitativos a gran escala con codificación asistida en ATLAS.ti y NVivo, aplicar minería de datos educativos sobre registros de plataformas LMS, redactar artículos con asistencia generativa trazable, y formar a equipos doctorales en el uso riguroso de estas herramientas. Adquirirás criterio experto para auditar sesgos algorítmicos, validar salidas de modelos y defender decisiones metodológicas ante revisores exigentes de revistas indexadas.
También desarrollarás competencias para participar en comités éticos de investigación, elaborar guías institucionales sobre uso responsable de IA en tesis doctorales, y contribuir a la definición de estándares emergentes de reproducibilidad y transparencia científica en ciencias sociales computacionales aplicadas al ámbito educativo contemporáneo.
info@academiaia.ai +34 603 10 53 37
Av Marqués del Turia 14 Valencia
Accede a NVivo AI, ATLAS.ti, Elicit y Rayyan desde tu sede académica o estancia de investigación, sin instalación física.
Avanza a tu ritmo entre PRISMA, codificación cualitativa y EDM alineando cada fase con tus proyectos y publicaciones.
Trabaja con NVivo AI, ATLAS.ti Intentional AI, Elicit, Consensus, Research Rabbit y Rayyan: la stack real del sector.
La excelencia formativa define cada programa de Academia IA. Nuestro compromiso es ofrecer una experiencia de aprendizaje que combine rigor técnico con aplicabilidad inmediata, preparando profesionales capaces de generar impacto real desde el primer día.
Nuestros programas están diseñados por profesionales que trabajan en empresas del sector de inteligencia artificial. Compartimos las técnicas y herramientas que utilizamos en proyectos reales.
Al unirte a Academia IA accedes a más de 400 profesionales en Skool. Un espacio donde resolver dudas, compartir proyectos y seguir aprendiendo más allá del temario oficial.
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Completar el Curso de Inteligencia Artificial para Investigación Educativa te sitúa en la vanguardia metodológica de las ciencias de la educación, un espacio que combina rigor cuantitativo, profundidad cualitativa y competencia instrumental con IA aplicada al ciclo completo de investigación científica.
Dominio metodológico de la stack IA para investigación: Manejarás con solvencia NVivo AI, ATLAS.ti Intentional AI, Elicit, Research Rabbit, Consensus y Rayyan, integrándolas en protocolos PRISMA y marcos cualitativos reconocidos. Esta combinación te diferencia frente a perfiles que solo usan herramientas tradicionales o que emplean IA sin trazabilidad metodológica adecuada para publicación científica.
Capacidad publicadora en revistas indexadas: Aprenderás a documentar el uso de IA conforme a las guías emergentes de COPE, WAME y editoriales como Elsevier, Springer o SAGE. Podrás defender tus decisiones metodológicas ante revisores exigentes de revistas JCR y Scopus, incrementando de forma notable tus opciones reales de aceptación en revistas de alto impacto del área educativa.
Liderazgo en proyectos competitivos: Estarás preparado para incorporar IA a propuestas de convocatorias nacionales y europeas (Horizon Europe, proyectos ministeriales), donde la competencia metodológica con herramientas avanzadas es hoy un criterio diferencial evaluado explícitamente por paneles científicos internacionales cada vez más exigentes.
Acceso a una comunidad académica avanzada: Al formarte con Academia IA te integras en una red de investigadores y docentes universitarios que comparten protocolos, prompts validados, experiencias de revisión por pares y proyectos conjuntos, ampliando tu networking en investigación educativa con IA aplicada.
La investigación educativa atraviesa un momento de transformación metodológica comparable a la irrupción del software estadístico en los años ochenta. Las principales editoriales científicas (Elsevier, Springer Nature, Taylor & Francis, SAGE) han publicado en 2025-2026 directrices específicas sobre uso de IA generativa en manuscritos, y revistas de referencia del área educativa exigen ya declaraciones explícitas y detalladas de las herramientas empleadas durante las fases de búsqueda, revisión, análisis y redacción científica del trabajo.
Consolidación de la revisión sistemática asistida: Plataformas como Rayyan, Covidence y Elicit se han convertido en estándar de facto para cribado de literatura en revisiones PRISMA 2020 de alto impacto. Grupos Cochrane y redes internacionales de investigación educativa ya incorporan estas herramientas en sus manuales metodológicos oficiales, reduciendo drásticamente tiempos de cribado sin sacrificar rigor científico adecuadamente documentado.
Expansión del análisis cualitativo aumentado: NVivo AI y ATLAS.ti Intentional AI están redefiniendo la codificación cualitativa con sugerencias de códigos, resúmenes temáticos y análisis de sentimiento contextual aplicado a corpus extensos. Los investigadores que dominan estas funciones realizan estudios con corpus mucho mayores sin perder profundidad interpretativa ni control metodológico sobre sus propios resultados finales.
Ventana crítica para posicionamiento académico: Quienes integren ahora estas competencias se convertirán en referentes metodológicos dentro de sus departamentos, dirigirán tesis con enfoques innovadores y liderarán publicaciones que marquen agenda en el área. El coste de quedarse fuera de esta transición es creciente y ya afecta directamente a la competitividad real en convocatorias competitivas actuales.
Ease of learning
El plan de estudios del Curso de Inteligencia Artificial para Investigación Educativa sigue una progresión metodológica rigurosa que parte del marco epistemológico de la investigación educativa contemporánea y avanza hacia la integración experta de IA en cada fase del ciclo científico. La metodología combina fundamentación teórica, práctica guiada sobre datasets reales y análisis crítico de casos publicados en revistas indexadas del área educativa internacional.
La formación arranca con los fundamentos de la IA aplicada a ciencias sociales, modelos de lenguaje, limitaciones epistémicas y marcos éticos de referencia (UNESCO, OECD, guías COPE). Los contenidos iniciales cubren revisión sistemática asistida con Elicit, Consensus, Research Rabbit y Rayyan aplicando PRISMA 2020, con protocolos reproducibles de búsqueda sobre Web of Science y Scopus.
Los contenidos avanzados profundizan en análisis cualitativo aumentado con NVivo AI y ATLAS.ti Intentional AI (codificación asistida, análisis temático, triangulación), Educational Data Mining sobre registros LMS, modelos predictivos del aprendizaje, analítica del discurso en corpus educativos, uso trazable de IA generativa en escritura científica y auditoría de sesgos algorítmicos. El curso culmina con un Proyecto Final donde diseñarás un estudio empírico completo documentando cada decisión metodológica tomada.
Aprovecha todos nuestros recursos en cualquiera de nuestras formaciones.
El Proyecto Final constituye la etapa culminante del Curso de Inteligencia Artificial para Investigación Educativa y representa la integración metodológica completa de todas las competencias desarrolladas durante la formación. Consiste en el diseño, ejecución y documentación de un estudio empírico completo aplicado a una pregunta real de tu línea de investigación, desde la formulación del problema hasta la redacción del manuscrito final con declaración trazable del uso de IA conforme a las guías editoriales vigentes en revistas indexadas.
El proyecto puede abordar cualquiera de las modalidades trabajadas:
Revisión sistemática PRISMA asistida por IA: Con protocolo registrado y cribado en Rayyan o Covidence.
Estudio cualitativo aumentado: Con codificación en NVivo AI o ATLAS.ti Intentional AI sobre un corpus propio.
Estudio de Educational Data Mining: Con modelado predictivo sobre registros LMS o datasets públicos.
Deberás documentar la estrategia de búsqueda o muestreo, el protocolo de uso de IA con los prompts empleados, las decisiones de codificación o modelado, la auditoría de sesgos realizada y los resultados interpretados con criterio epistemológico riguroso.
El trabajo debe presentarse con nivel equiparable a un manuscrito para sumisión a revista indexada, incluyendo marco teórico, metodología detallada, resultados, discusión y limitaciones. Esta profundidad permitirá utilizarlo como base real de un artículo enviable a revistas JCR o Scopus, un capítulo de tesis doctoral o una comunicación en congresos internacionales del área. El entregable evidencia tu capacidad para liderar investigación educativa aumentada por IA con trazabilidad metodológica completa y criterio experto sobre sus alcances.
No te quedes con ninguna duda y revisa todas nuestras preguntas frecuentes!
Academia IA
El curso cubre en profundidad la stack actual de investigación educativa con IA: NVivo AI y ATLAS.ti Intentional AI para codificación cualitativa aumentada, Elicit y Consensus para síntesis de evidencia científica, Research Rabbit para mapeo bibliográfico, y Rayyan para cribado sistemático colaborativo en revisiones PRISMA 2020.También trabajarás con plataformas de Educational Data Mining (minería de datos educativos) y modelos de lenguaje aplicados a analítica del discurso educativo. El enfoque es metodológico y trazable: aprenderás a integrar cada herramienta en protocolos reproducibles dentro del Curso de Inteligencia Artificial para Investigación Educativa de Academia IA, justificables ante revisores de revistas indexadas del área.
Sí, este es un programa de nivel Experto que asume trayectoria previa en investigación educativa, ya sea como profesorado universitario, investigador senior o doctorando en fase avanzada. Debes estar familiarizado con metodología cuantitativa y cualitativa, diseños de investigación, bases de datos científicas y lectura crítica de literatura indexada.No necesitas experiencia previa con IA ni competencias de programación avanzadas, pero sí criterio metodológico consolidado. El Curso de Inteligencia Artificial para Investigación Educativa de Academia IA profundiza en la integración rigurosa de IA en el ciclo científico, apoyándose en tu bagaje investigador previo para llevarlo al siguiente nivel metodológico actual.
Sí, siempre que se documente con trazabilidad adecuada. Editoriales como Elsevier, Springer Nature, Taylor & Francis y SAGE han publicado guías específicas que permiten el uso de IA en fases de revisión sistemática, análisis cualitativo y redacción asistida, exigiendo una declaración explícita de las herramientas empleadas y de los prompts relevantes.Las guías COPE y WAME marcan el estándar ético internacional vigente. El curso te enseña a usar NVivo AI, ATLAS.ti, Elicit, Rayyan y herramientas generativas conforme a estas directrices, garantizando que tus manuscritos cumplan los criterios de transparencia metodológica que hoy exigen revistas JCR y Scopus de alto impacto.
La diferencia principal está en el enfoque metodológico riguroso y específico del área educativa. Muchas formaciones generalistas presentan la IA como una herramienta transversal sin profundizar en las particularidades epistemológicas de las ciencias de la educación ni en los estándares editoriales concretos del sector.El Curso de Inteligencia Artificial para Investigación Educativa de Academia IA integra PRISMA 2020, codificación cualitativa asistida, Educational Data Mining y uso trazable de IA generativa en un recorrido coherente orientado a la publicación en revistas indexadas. Accedes, además, a una comunidad de investigadores que comparten protocolos validados, prompts revisados y experiencias reales de revisión por pares actualizadas.
