Descripción
El presente curso aborda el meta-análisis bibliométrico y la revisión sistemática de literatura son metodologías esenciales para sintetizar y analizar grandes volúmenes de información científica. La Inteligencia Artificial Generativa (IAG), como los modelos de lenguaje avanzados, potencia estas metodologías al automatizar procesos complejos, identificar patrones relevantes y generar visualizaciones claras. Este curso proporciona las herramientas necesarias para integrar la IAG en estas metodologías, mejorando la eficiencia y calidad del análisis bibliométrico y sistemático en investigaciones académicas de alto impacto.
Competencia
Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:
- Diseñar y ejecutar revisiones sistemáticas de literatura y meta-análisis bibliométricos utilizando IAG.
- Aplicar herramientas y modelos generativos para la búsqueda, extracción, síntesis y análisis de datos científicos.
- Realizar análisis bibliométricos avanzados, como redes de co-citación, co ocurrencia de palabras clave y colaboraciones entre autores.
- Interpretar y comunicar resultados de manera efectiva mediante la generación de visualizaciones interactivas y reportes automatizados.
- Integrar métodos de IAG para optimizar las etapas de revisión sistemática, análisis y redacción académica.
Valoraciones
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