Curso de ChatGPT para Investigación Académica

Diferencias entre cuentas individuales y espacios institucionales.

ChatGPT Plus y Pro para investigación individual.

ChatGPT Edu para instituciones académicas cuando esté disponible.

ChatGPT Business y Enterprise para equipos y centros de investigación.

GPT-5.6 y GPT-6 como familias actuales disponibles según plan.

Selección entre respuesta rápida y razonamiento avanzado.

GPT-6 Pro para tareas complejas cuando la licencia lo permita.

Configuración del contexto inicial de una investigación.

Definición de rol, objetivo, disciplina y nivel académico.

Inclusión de restricciones metodológicas.

Prompts basados exclusivamente en fuentes proporcionadas.

Prompts para solicitar incertidumbres y lagunas de información.

Separación entre evidencia, inferencia, hipótesis y opinión.

Prompt chaining para procesos académicos multietapa.

Creación de una biblioteca de prompts reproducibles.

Conversión de una pregunta de investigación en estrategia de búsqueda.

Identificación de conceptos principales y términos relacionados.

Keywords, sinónimos y terminología disciplinar.

Operadores booleanos AND, OR y NOT.

Construcción de cadenas de búsqueda.

Bases de datos bibliográficas frente a búsqueda web general.

Literatura científica, institucional y literatura gris.

Fuentes primarias, secundarias y terciarias.

Evaluación de autoridad, actualidad y relevancia.

DOI, PMID, ISBN y otros identificadores.

Uso de Investigación avanzada en ChatGPT.

Selección de sitios y dominios específicos.

Incorporación de archivos propios a la investigación.

Revisión del plan de investigación antes de ejecutarlo.

Verificación de cada referencia en su fuente original.

NOTA: Investigación avanzada puede trabajar con archivos cargados, web pública, sitios específicos y aplicaciones compatibles, generar previamente un plan de investigación y producir informes estructurados con citas para verificar las fuentes.

Diferencia entre revisión narrativa, sistemática y scoping review.

Definición de alcance y pregunta de revisión.

Criterios de inclusión y exclusión.

Preparación de matrices bibliográficas.

Clasificación de artículos por tema, método y población.

Extracción estructurada de objetivos, métodos y resultados.

Identificación de teorías y marcos utilizados.

Comparación de resultados entre estudios.

Detección de consensos.

Identificación de resultados contradictorios.

Identificación de research gaps.

Síntesis temática.

Síntesis cronológica.

Uso responsable de ChatGPT en procesos inspirados en PRISMA cuando proceda.

Construcción de un estado del arte trazable hasta las fuentes originales.

Descomposición de un paper por secciones.

Identificación del problema investigado.

Pregunta de investigación e hipótesis.

Marco conceptual utilizado.

Diseño metodológico.

Muestra y procedimiento de selección.

Variables y medidas.

Técnicas de análisis.

Interpretación de tablas y figuras.

Resultados principales.

Tamaño de efecto frente a significación estadística.

Limitaciones declaradas por los autores.

Limitaciones adicionales que deben evaluarse críticamente.

Comparación entre varios estudios sobre una misma cuestión.

Creación de fichas de lectura reutilizables.

NOTA: ChatGPT puede trabajar con documentos, hojas de cálculo, presentaciones e imágenes cargadas y responder sobre el contenido que se proporciona, aunque el investigador debe verificar la interpretación frente al documento original.

Conversión de un problema general en pregunta investigable.

Delimitación de población, fenómeno, contexto y alcance.

Preguntas descriptivas.

Preguntas correlacionales.

Preguntas causales.

Hipótesis nula y alternativa.

Variables dependientes e independientes.

Variables mediadoras y moderadoras.

Operacionalización inicial de constructos.

Exploración de teorías relevantes.

Comparación de diferentes marcos conceptuales.

Construcción de mapas conceptuales.

Identificación de relaciones entre conceptos.

Coherencia entre literatura, pregunta e hipótesis.

Uso de ChatGPT como interlocutor crítico para cuestionar supuestos.

Selección entre enfoque cuantitativo, cualitativo y mixto.

Diseños experimentales y observacionales.

Estudios longitudinales y transversales.

Estudios de caso.

Encuestas y cuestionarios.

Entrevistas y grupos focales.

Definición de población y muestra.

Estrategias de muestreo.

Variables e instrumentos.

Validez y fiabilidad.

Sesgos potenciales.

Variables de confusión.

Diseño de procedimientos de recogida de datos.

Elaboración de protocolos y planes de análisis.

Comprobación de coherencia entre pregunta, método, datos y análisis.

Preparación de datasets para ChatGPT.

Estructura de una fila por observación.

Nombres de variables claros y consistentes.

Revisión inicial de calidad de datos.

Valores ausentes.

Duplicados y valores atípicos.

Estadística descriptiva.

Tablas de frecuencia.

Medidas de tendencia central y dispersión.

Visualización de distribuciones.

Comparación entre grupos.

Correlación, asociación e interpretación prudente.

Uso de Python para análisis respaldados por código.

Generación de tablas y gráficos.

Documentación de transformaciones y comprobación independiente de resultados.

NOTA: ChatGPT puede analizar XLS, XLSX, CSV y otros formatos, realizar análisis respaldados por código y generar tablas y gráficos. OpenAI recomienda datos estructurados con nombres de columnas claros y un registro por fila.

Preparación y anonimización de transcripciones.

Unidades de análisis.

Lectura exploratoria del corpus.

Codificación abierta.

Códigos deductivos e inductivos.

Creación de codebooks.

Agrupación de códigos en categorías.

Construcción de temas.

Comparación entre participantes o grupos.

Identificación de patrones y excepciones.

Búsqueda de evidencia negativa o contradictoria.

Elaboración de memos analíticos.

Matrices de casos y categorías.

Selección y trazabilidad de fragmentos de evidencia.

Diferenciación entre codificación asistida e interpretación investigadora.

Diferencia entre referencia real y referencia generada.

Riesgo de alucinación bibliográfica.

Verificación de autores.

Verificación de título.

Verificación de revista o editorial.

Comprobación del año de publicación.

Verificación del DOI.

Gestión mediante Zotero, Mendeley, EndNote o equivalentes.

Importación mediante DOI, RIS y BibTeX.

APA y otros estilos autor-fecha.

Vancouver y estilos numéricos.

IEEE y otras convenciones disciplinares.

Citas textuales frente a paráfrasis.

Evitar atribuir a una fuente afirmaciones que no contiene.

Workflow referencia encontrada → fuente verificada → gestor bibliográfico → manuscrito.

Estructura IMRaD.

Redacción del título.

Abstract y resumen estructurado.

Introducción y justificación del problema.

Estado del arte.

Metodología.

Resultados.

Discusión.

Conclusiones y limitaciones.

Redacción de tesis y trabajos académicos extensos.

Coherencia entre secciones.

Adaptación a guías de revistas y congresos.

Mejora de claridad, precisión y concisión.

Preparación de propuestas y proyectos de investigación.

Uso de ChatGPT para revisar y transformar texto sin ocultar decisiones autorales.

Preparación de manuscritos para revisión.

Simulación de revisión por pares.

Evaluación de claridad de la pregunta.

Revisión de coherencia metodológica.

Identificación de afirmaciones insuficientemente respaldadas.

Preparación de respuestas a revisores.

Matriz comentario-respuesta-cambio.

Comparación entre versiones del manuscrito.

Registro de decisiones analíticas.

Conservación de prompts relevantes.

Versionado de datasets.

Versionado de código.

Documentación de transformaciones.

Reproducibilidad del análisis.

Checklist previo a envío, depósito o publicación.

Projects para organizar una investigación.

Estructura por tesis, artículo, línea o proyecto financiado.

Incorporación de artículos, datasets e instrucciones.

Projects compartidos para grupos de investigación.

Persistencia del contexto entre sesiones.

RAG sobre documentación seleccionada.

Diferencia entre memoria del modelo y recuperación documental.

ChatGPT Work para investigaciones multietapa.

Creación de informes, hojas de cálculo y documentos mediante Work.

Skills para protocolos y procedimientos repetibles.

Skill para lectura crítica.

Skill para revisión bibliográfica.

Plugins para combinar Skills y fuentes conectadas.

MCP para interoperabilidad con herramientas externas compatibles.

Diseño de un workspace de investigación colaborativo y gobernado.

NOTA: Projects permite mantener juntos chats, archivos e instrucciones y compartir ese contexto con otros investigadores; Work puede investigar, analizar información y crear documentos, hojas de cálculo, presentaciones e informes. Las Skills permiten encapsular instrucciones, ejemplos, recursos y pasos reutilizables.

Integridad académica aplicada al uso de IA generativa.

Diferencia entre asistencia, coedición y generación sustantiva.

Políticas institucionales sobre uso de IA.

Políticas específicas de revistas y congresos.

Declaración transparente del uso de ChatGPT.

Responsabilidad del autor sobre el contenido final.

Plagio y paráfrasis inapropiada.

Propiedad intelectual.

Manuscritos confidenciales o bajo revisión.

Datos personales y categorías sensibles.

Anonimización y seudonimización.

Consentimiento y aprobación ética.

Información sometida a embargo.

Clasificación de datos y selección del entorno de trabajo.

Creación de un protocolo de uso responsable de IA para un grupo de investigación.

Selección de una pregunta de investigación.

Creación de un Project específico.

Configuración de instrucciones, alcance y criterios de calidad.

Construcción de estrategia de búsqueda bibliográfica.

Ejecución de una investigación documentada con fuentes verificables.

Creación de matriz de literatura.

Identificación de consensos, controversias y research gaps.

Formulación de pregunta e hipótesis cuando corresponda.

Diseño de metodología y plan de análisis.

Análisis de un dataset cuantitativo o corpus cualitativo.

Creación de tablas, gráficos o matriz temática.

Preparación de referencias verificadas mediante gestor bibliográfico.

Redacción de un informe o manuscrito académico estructurado.

Registro de prompts, decisiones, transformaciones y controles de revisión.

Presentación final justificando fuentes, método, uso de IA, limitaciones, reproducibilidad e integridad académica.