Competencias y objetivos
- Contexto de la asignatura para el curso 2025-26
- Resultados de aprendizaje / Competencias de la asignatura (verificadas por ANECA en grados y másteres oficiales) para el curso 2025-26
- Resultados de aprendizaje (Objetivos formativos)
- Objetivos específicos indicados por el profesorado para el curso 2025-26
Contexto de la asignatura para el curso 2025-26
En la actualidad, la Inteligencia Artificial (IA) y, en particular, la Inteligencia Artificial Generativa (IAG), se han convertido en herramientas fundamentales para la producción, gestión y difusión del conocimiento científico. El entorno doctoral exige cada vez más competencias digitales avanzadas que permitan a los investigadores optimizar procesos de búsqueda, organización de información, análisis de datos y comunicación de resultados.
La asignatura Aplicación de herramientas de Inteligencia Artificial orientada a Doctorado proporciona al alumnado una visión introductoria y aplicada de las principales herramientas de Inteligencia Artificial Generativa y de análisis de datos utilizadas en la investigación académica. El curso combina el uso de asistentes inteligentes y plataformas digitales con nociones básicas de programación y aprendizaje automático, fomentando tanto el desarrollo de competencias técnicas como la reflexión crítica sobre las implicaciones éticas y metodológicas de la IA en la producción científica.
Resultados de aprendizaje / Competencias de la asignatura (verificadas por ANECA en grados y másteres oficiales) para el curso 2025-26
Competencias básicas
- CB11 : Comprensión sistemática de un campo de estudio y dominio de las habilidades y métodos de investigación relacionados con dicho campo.(Se sustituye "campo" por "ámbito" a partir de la aplicación del R.D. 576/2023, de 4 de julio)
- CB12 : Capacidad de concebir, diseñar o crear, poner en práctica y adoptar un proceso sustancial de investigación o creación.
- CB13 : Capacidad para contribuir a la ampliación de las fronteras del conocimiento a través de una investigación original.
- CB16 : Capacidad de fomentar, en contextos académicos y profesionales, el avance científico, tecnológico, social, artístico o cultural dentro de una sociedad basada en el conocimiento.
- CB17 : Capacidad de fomentar la Ciencia Abierta y la Ciencia Ciudadana, conforme al artículo 12 de la Ley Orgánica 2/2023, de 22 de marzo, como modo de contribuir a la consideración del conocimiento científico como un bien común, mediante la evaluación de actividades transversales llevadas a cabo por la doctoranda o el doctorando relacionadas con diferentes dimensiones de la Ciencia Abierta y la Ciencia Ciudadana, así como la capacitación adquirida en sendas disciplinas en formato de microcredenciales o similar. (A partir de la aplicación del R.D. 576/2023, de 4 de julio)
- CB6 : Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
Capacidades y destrezas personales
- CA01 : Desenvolverse en contextos en los que hay poca información específica.
- CA03 : Diseñar, crear, desarrollar y emprender proyectos novedosos e innovadores en su ámbito de conocimiento.
- CA04 : Trabajar tanto en equipo como de manera autónoma en un contexto internacional o multidisciplinar.
- CA05 : Integrar conocimientos, enfrentarse a la complejidad y formular juicios con información limitada.
- CA06 : La crítica y defensa intelectual de soluciones.
Resultados de aprendizaje (Objetivos formativos)
Sin datos
Objetivos específicos indicados por el profesorado para el curso 2025-26
- Introducir al alumnado en los fundamentos de la Inteligencia Artificial y su aplicación en la investigación doctoral.
- Conocer el uso de herramientas de IA (ChatGPT, NotebookLM, Google Colaboratory, entre otras) como apoyo en la redacción, organización y análisis de información científica.
- Proporcionar nociones básicas de programación en Python, análisis de datos y aprendizaje automático aplicados al contexto doctoral.
- Aprender a utilizar de manera ética las herramientas de inteligencia artificial sin comprometer la integridad académica.
- Prompt engineering para investigadores.
Datos generales
Código:
500412
Profesor/a responsable:
Aragonés Ferrero, Jaume
Crdts. ECTS:
1,20
Créditos teóricos:
0,48
Créditos prácticos:
0,00
Carga no presencial:
0,72
Departamentos con docencia
Sin datosEstudios en los que se imparte
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ACTIVIDADES FORMATIVAS TRANSVERSALES OBLIGATORIAS COMUNES DOCTORADO
Tipo de asignatura: OPTATIVAS (Curso: Sin curso)

