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Metodologia de la investigacion asistida por IA
Herramientas de IA para una investigación.
Elicit: Búsqueda y extracción de información académico
Google (Gemini): identificación de tendencias actuales.
Perplexity IA: obtención de una visión general y actualizada del tema
Etapas clave de la investigación:
Definición del problema: preguntas clave para determinar el alcance y los objetivos
Revisión de literatura: descripción detallada e identificación de fuentes claves relevantes.
Hipótesis: establecimientos de criterios para la evaluación de hipótesis, así como el desarrollo de hipótesis clara y especifica.
diseño de la investigación: selección de la metodología adecuada, junto con el tipo de diseños
Recolección de datos: implementar métodos como encuestas, entrevistas observación y análisis.
análisis de datos: aplicación de técnicas estadísticas descriptivas, análisis de contenido y temático.
Interpretación y conclusiones: una discusión de resultados, elaboración de conclusiones, propuestas de sugerencias.
comunicación de resultados: redacción de un informe claro y conciso, presentación de los hallazgos en conferencias y congresos
5 opciones de mejora para la investigación:
Optimización de la Revisión de Literatura con IA: Mejora: Implementar un enfoque más sistemático y exhaustivo en la revisión de la literatura utilizando herramientas de IA como Elicit e ISI Web of Science con IA.
Diseño de la Investigación Adaptativo con Machine Learning:
Mejora: Utilizar algoritmos de machine learning para optimizar el diseño de la investigación en tiempo real.
Análisis de Datos Multimodal con IA:
Mejora: Integrar datos de diversas fuentes y formatos (ej. datos cuantitativos, cualitativos, imágenes, texto) y utilizar técnicas de IA para analizarlos de manera conjunta.
Personalización de la Investigación con Perfiles de Usuario:
Mejora: Adaptar la investigación a las necesidades y características específicas de los participantes o usuarios.
Validación y Refinamiento Continuo con Retroalimentación en Tiempo Real:
Mejora: Implementar un sistema de retroalimentación en tiempo real que permita validar y refinar continuamente los resultados de la investigación.
