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CURSO: METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA CON DEEPSEEK AI
Subtítulo: Aprende a diseñar investigaciones rigurosas, a recoger y analizar datos con criterio y a comunicar tus resultados con integridad, usando la IA como tu asistente de protocolo sin que sustituya tu juicio científico
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FICHA TÉCNICA
Campo Descripción
Código UNI-MET-001
Carga horaria total 45 horas (recomendado: 3 horas por semana durante 15 semanas)
Modalidad 100% textual guiada por DeepSeek AI
Nivel educativo 3.º y 4.º de Grado en Ciencias, Ingeniería, Ciencias de la Salud y disciplinas afines. Adaptable a Máster y Doctorado.
Riesgo Medio (sesgo en la selección de diseños sugeridos por la IA, simplificación de métodos estadísticos complejos, falsa sensación de validez metodológica si no se contrasta con el tutor humano, alucinación de referencias metodológicas inexistentes). La IA sugiere; el tutor humano o director de TFG/TFM valida.
Dirigido a Estudiantes de grado y máster que inician su primer proyecto de investigación, que preparan su TFG/TFM experimental u observacional, o que necesitan reforzar sus fundamentos metodológicos para solicitar becas de investigación.
Prerrequisito Estar cursando una titulación de Ciencias, Ingeniería o Ciencias de la Salud. Tener un tema de investigación definido o en fase avanzada de definición (al menos una pregunta inicial y un área de interés).
Corpus obligatorio cargado en DeepSeek Manual de metodología de la investigación (Sampieri, Creswell o similar), Guías de diseño experimental y cuasiexperimental, Normas de buenas prácticas científicas (código de integridad en la investigación), Guías de ética de la investigación con seres humanos (Declaración de Helsinki) y animales, Manual de estadística básica aplicada, Lista de verificación de sesgos metodológicos
Certificación Diploma de aprovechamiento en Metodología de la Investigación Científica con IA. NO sustituye la aprobación de un comité de ética ni la validación del director de TFG/TFM.
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AVISO PARA EL ESTUDIANTE (LECTURA OBLIGATORIA)
La metodología no es un trámite. Es la garantía de que lo que afirmas se sostiene.
DeepSeek te ayudará a formular tu pregunta, a elegir un diseño, a analizar datos y a redactar tu protocolo. Pero:
· La IA no diseña por ti. Te sugerirá opciones, te señalará inconsistencias y te ayudará a anticipar problemas. Pero la decisión final sobre el diseño, las variables y los instrumentos es tuya y de tu director/a.
· Cada prueba estadística debe ser comprendida, no solo aplicada. Si no sabes explicar por qué usaste una prueba y no otra, tu tribunal lo notará.
· La ética no es un apartado decorativo. Si tu investigación involucra personas, animales o datos sensibles, necesitas la aprobación de un comité de ética antes de empezar. La IA te ayudará a preparar la solicitud, pero no sustituye al comité.
· Los números no hablan solos. Un p-valor < 0.05 no significa que tu hipótesis sea cierta. Significa que los resultados son poco probables bajo la hipótesis nula. Aprenderás a interpretar, no solo a calcular.
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MAPA GENERAL DEL CURSO
Fase Título Horas Enfoque
1 El método científico y la pregunta de investigación 9 h Epistemología, tipos de investigación, formulación de hipótesis, variables
2 Diseño de la investigación 12 h Diseños experimentales, observacionales, cualitativos, muestreo, sesgos
3 Recogida y análisis de datos 12 h Instrumentos, estadística descriptiva, estadística inferencial, software
4 Ética, integridad y comunicación científica 9 h Comités de ética, consentimiento informado, publicación, difusión
5 Proyecto integrador: tu protocolo de investigación 3 h Diseño completo de un protocolo para tu TFG/TFM
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FASE 1: EL MÉTODO CIENTÍFICO Y LA PREGUNTA DE INVESTIGACIÓN
(9 horas)
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Capítulo 1. ¿Qué es investigar? Fundamentos y actitud científica
(3 horas)
· Inciso 1.1. La ciencia como forma de conocimiento: empirismo, racionalismo y método hipotético-deductivo. Rasgos distintivos del conocimiento científico frente a otras formas de saber.
· Inciso 1.2. Breve historia de la filosofía de la ciencia para investigadores: falsacionismo (Popper) aplicado a tu TFG, paradigmas (Kuhn) y cómo afectan a qué se investiga, y programas de investigación (Lakatos) como blindaje frente a anomalías.
· Subinciso 1.2.1. Reflexión guiada: «DeepSeek, ¿cómo afectaría el falsacionismo de Popper a la forma en que debo plantear mi hipótesis?»
· Inciso 1.3. Tipos de investigación: básica vs. aplicada, cuantitativa vs. cualitativa vs. mixta, experimental vs. observacional, transversal vs. longitudinal, retrospectiva vs. prospectiva.
· Subinciso 1.3.1. Ejercicio práctico: «DeepSeek, estoy interesado/a en investigar sobre [tema amplio]. Clasifica mi posible investigación según estas tipologías y dime qué implicaciones prácticas tiene cada clasificación para mi diseño.»
· Inciso 1.4. La actitud científica: provisionalidad del conocimiento, escepticismo organizado, universalismo y comunalidad (Merton). Integridad intelectual como pilar.
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Capítulo 2. La pregunta de investigación: El motor de todo el proceso
(3 horas)
· Inciso 2.1. Criterios FINER para formular una buena pregunta de investigación: Factible, Interesante, Novedosa, Ética y Relevante.
· Subinciso 2.1.1. «DeepSeek, voy a describirte mi idea inicial. Evalúa si cumple los criterios FINER y dime, con honestidad, cuál es su punto más débil.»
· Inciso 2.2. Hipótesis, objetivos y variables: diferencia y relación jerárquica. Hipótesis conceptual vs. hipótesis operativa.
· Subinciso 2.2.1. Tipos de variables: dependiente, independiente, de control, extrañas, moderadoras y mediadoras. Operacionalización de cada variable: convertir conceptos abstractos en mediciones concretas.
· Subinciso 2.2.2. Ejercicio práctico: «DeepSeek, mi pregunta es [la describe]. Ayúdame a identificar mis variables y a definir cómo podría medir cada una. No me des la solución; hazme preguntas para que yo llegue a mi propia operacionalización.»
· Inciso 2.3. El esquema de la investigación: objetivo general, objetivos específicos e hipótesis asociadas. Coherencia entre todos los elementos.
· Subinciso 2.3.1. Taller práctico: el estudiante redacta el esquema completo. DeepSeek lo revisa buscando contradicciones o saltos lógicos, sin imponer alternativa.
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Capítulo 3. Marco teórico y estado del arte: Situarse en el mapa del conocimiento
(3 horas)
· Inciso 3.1. Funciones del marco teórico: no es un resumen de todo lo leído. Es el andamio conceptual que sostiene tu estudio, define tus variables y justifica tus hipótesis.
· Inciso 3.2. Cómo identificar las teorías y modelos relevantes para tu investigación. Búsqueda en bases de datos con DeepSeek como sparring terminológico, no como fuente de referencias.
· Subinciso 3.2.1. «DeepSeek, te describo mi pregunta de investigación. Sugiéreme 5 teorías, modelos o marcos conceptuales que podrían servirme. Explícame brevemente cada uno y cómo se relacionaría con mi pregunta. No cites autores concretos; solo conceptos y escuelas de pensamiento.»
· Inciso 3.3. Cómo organizar las lecturas en un esquema argumental. El mapa mental del marco teórico. Herramientas para conectar autores sin caer en la acumulación de citas inconexas.
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FASE 2: DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN
(12 horas)
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Capítulo 4. Diseños experimentales: El patrón oro y sus limitaciones
(4 horas)
· Inciso 4.1. El experimento como diseño paradigmático: manipulación de la variable independiente, control de variables extrañas, asignación aleatoria de los sujetos a los grupos.
· Inciso 4.2. Tipología de diseños experimentales: pre-experimentales (un solo grupo con pre y post test), cuasiexperimentales (grupo control no equivalente) y experimentales puros (grupo control con asignación aleatoria). ¿Qué hacer cuando no se puede aleatorizar?
· Subinciso 4.2.1. Estudio de caso guiado: «DeepSeek, estoy investigando el efecto de una nueva metodología docente en el aula. No puedo asignar aleatoriamente a los estudiantes. ¿Qué diseño cuasiexperimental me sugieres? ¿Qué amenazas a la validez interna debo anticipar?»
· Inciso 4.3. Validez interna y externa del experimento: amenazas de Campbell y Stanley (historia, maduración, instrumentación, mortalidad experimental, sesgo de selección, efecto Hawthorne, etc.). Cómo controlarlas en el diseño o en el análisis.
· Inciso 4.4. Cegamiento y enmascaramiento: simple ciego, doble ciego, triple ciego. Efecto placebo y su control ético.
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Capítulo 5. Diseños observacionales y estudios de caso
(4 horas)
· Inciso 5.1. Estudios de cohortes (prospectivos y retrospectivos). Ventaja: puedes calcular incidencia y riesgo relativo. Desventaja: coste y tiempo.
· Inciso 5.2. Estudios de casos y controles. Ventaja: eficientes para enfermedades raras. Desventaja: sesgo de memoria y de selección. Odds ratio.
· Inciso 5.3. Estudios transversales (de prevalencia). Útiles para describir, limitados para establecer causalidad. Criterios de Bradford Hill para inferir causalidad desde estudios observacionales.
· Inciso 5.4. Estudios de caso único y series de casos: su papel en las fases iniciales de la investigación y en la descripción de fenómenos nuevos.
· Inciso 5.5. Investigación cualitativa: cuando los números no bastan. Etnografía, fenomenología, teoría fundamentada, estudio de caso cualitativo. Criterios de calidad (Lincoln y Guba): credibilidad, transferibilidad, dependencia y confirmabilidad.
· Subinciso 5.5.1. «DeepSeek, compárame un enfoque cuantitativo y uno cualitativo para mi pregunta de investigación. ¿Qué aspectos de mi problema capta mejor cada uno?»
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Capítulo 6. Muestreo y control de sesgos
(4 horas)
· Inciso 6.1. Población diana, población accesible y muestra. Diferencia entre muestra representativa y muestra suficiente.
· Inciso 6.2. Tipos de muestreo probabilístico: aleatorio simple, sistemático, estratificado (proporcional y no proporcional), por conglomerados (monoetápico y bietápico).
· Inciso 6.3. Tipos de muestreo no probabilístico: por conveniencia, intencional o por juicio, por cuotas, bola de nieve. Cuándo se justifica cada uno en la práctica investigadora real.
· Inciso 6.4. Cálculo del tamaño muestral. Conceptos previos: nivel de confianza (α), potencia estadística (1-β), tamaño del efecto esperado (d de Cohen, f de Cohen, odds ratio), variabilidad de la población.
· Subinciso 6.4.1. Ejercicio guiado: «DeepSeek, necesito calcular el tamaño muestral para un estudio con α=0.05, β=0.20 y un tamaño del efecto esperado de 0.5. Guíame paso a paso, preguntándome qué tipo de estudio es y qué prueba usaré, sin darme el resultado final hasta que yo lo calcule.»
· Inciso 6.5. Principales sesgos en investigación y estrategias de control:
· Sesgo de selección → aleatorización, matching.
· Sesgo de información → enmascaramiento, instrumentos validados.
· Sesgo de confusión → aleatorización, análisis multivariante, estratificación.
· Sesgo de publicación → registro previo del protocolo.
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FASE 3: RECOGIDA Y ANÁLISIS DE DATOS
(12 horas)
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Capítulo 7. Instrumentos de recogida de datos
(4 horas)
· Inciso 7.1. Tipos de instrumentos y su selección: cuestionarios, tests estandarizados, entrevistas (estructuradas, semi-estructuradas, abiertas), guías de observación sistemática, registros fisiológicos, mediciones de laboratorio, escalas validadas.
· Inciso 7.2. Diseño de cuestionarios: redacción de ítems (evitar dobles preguntas, sesgo de aquiescencia, redacción negativa), orden de las preguntas, pilotaje cognitivo.
· Inciso 7.3. Escalas de medición: nominal, ordinal, de intervalo y de razón. Escalas tipo Likert, diferencial semántico de Osgood, escalas de Thurstone, escalas de Guttman.
· Inciso 7.4. Propiedades psicométricas de los instrumentos:
· Fiabilidad: consistencia interna (alfa de Cronbach, ω de McDonald), test-retest (coeficiente de correlación intraclase), acuerdo interjueces (kappa de Cohen, kappa de Fleiss).
· Validez: de contenido (juicio de expertos, razón de validez de contenido de Lawshe), de criterio (concurrente y predictiva), de constructo (análisis factorial exploratorio y confirmatorio, validez convergente y discriminante).
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Capítulo 8. Estadística descriptiva e inferencial básica
(5 horas)
· Inciso 8.1. Preparación de los datos: codificación, limpieza de datos perdidos y atípicos, imputación simple.
· Inciso 8.2. Estadística descriptiva univariante: medidas de tendencia central (media, mediana, moda), de posición (percentiles, cuartiles), de dispersión (desviación típica, varianza, rango intercuartílico, coeficiente de variación), de forma (asimetría y curtosis).
· Subinciso 8.2.1. Ejercicio práctico: «DeepSeek, te paso estos datos simulados. Calcúlame todas las medidas descriptivas e interprétamelas en lenguaje sencillo.»
· Inciso 8.3. Normalidad: inspección visual (histograma, gráfico Q-Q), pruebas de normalidad (Shapiro-Wilk para muestras pequeñas, Kolmogorov-Smirnov con corrección de Lilliefors para muestras grandes), alternativas no paramétricas cuando no se cumple.
· Inciso 8.4. Pruebas de hipótesis: lógica de la prueba de significación de la hipótesis nula (NHST) de Fisher, p-valor y regla de decisión, error tipo I (α) y error tipo II (β), potencia estadística.
· Inciso 8.5. Pruebas paramétricas y sus supuestos:
· t de Student para una muestra, para muestras independientes (varianzas iguales y distintas, prueba de Levene) y para muestras apareadas.
· ANOVA de un factor (entre-grupos, intra-grupos, post-hoc de Bonferroni, Tukey y Games-Howell).
· Inciso 8.6. Pruebas no paramétricas: U de Mann-Whitney, Wilcoxon, Kruskal-Wallis, Chi-cuadrado de independencia (residuos tipificados corregidos), prueba exacta de Fisher.
· Inciso 8.7. Correlación: Pearson (supuestos), Spearman (alternativa no paramétrica). Regresión lineal simple: ecuación, bondad de ajuste (R²), supuestos de los residuos.
· Subinciso 8.7.1. Ejercicio integrador: «DeepSeek, te paso mis datos simulados (dos grupos, variable dependiente cuantitativa). Quiero comparar sus medias. Guíame para decidir qué prueba usar paso a paso: comprueba la normalidad conmigo, la homocedasticidad, y luego dime cuál es la prueba adecuada y por qué.»
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Capítulo 9. Software de análisis y presentación de resultados
(3 horas)
· Inciso 9.1. Panorama de programas: SPSS (menús y sintaxis), R y RStudio (lógica de paquetes), Jamovi (interfaz amigable basada en R), Python con pandas y scipy. DeepSeek puede ayudarte con la sintaxis y con la interpretación de los outputs, pero no ejecuta el código.
· Inciso 9.2. Cómo presentar resultados en tablas (normas APA 7.ª edición): formato, redondeo, inclusión de tamaños del efecto e intervalos de confianza. Cómo presentar resultados en figuras (gráficos de barras, de caja y bigotes, de dispersión).
· Subinciso 9.2.1. «DeepSeek, voy a describirte una tabla de resultados. Revísame el formato según las normas APA y dime si falta alguna información esencial.»
· Inciso 9.3. Interpretación de resultados más allá del p-valor: significación estadística (α), tamaño del efecto (d de Cohen, η² parcial, V de Cramer, R²), intervalo de confianza, significación clínica o práctica. Un p-valor < 0.05 no significa que tu hipótesis sea cierta; solo que los datos son poco probables bajo la hipótesis nula.
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FASE 4: ÉTICA, INTEGRIDAD Y COMUNICACIÓN CIENTÍFICA
(9 horas)
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Capítulo 10. Ética de la investigación
(3 horas)
· Inciso 10.1. Principios éticos fundamentales: beneficencia y no maleficencia, respeto por la autonomía y justicia distributiva. Informe Belmont e Informe del Consejo de Organizaciones Internacionales de las Ciencias Médicas (CIOMS).
· Inciso 10.2. Consentimiento informado: elementos esenciales que debe contener (objetivo, procedimientos, riesgos, beneficios, voluntariedad, confidencialidad, contacto del investigador). Asentimiento informado en menores de edad o personas con capacidad modificada.
· Inciso 10.3. Protección de datos personales: RGPD en la Unión Europea, leyes equivalentes en América Latina. Anonimización irreversible vs. seudonimización reversible. Datos sensibles (salud, origen étnico, orientación sexual).
· Inciso 10.4. Investigación con animales: principio de las 3R (Reemplazo, Reducción y Refinamiento). Comités de ética de experimentación animal (CEEA).
· Inciso 10.5. Comités de ética de la investigación: cuándo es obligatorio solicitar su aprobación y cómo preparar la documentación.
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Capítulo 11. Integridad científica y prevención del fraude
(3 horas)
· Inciso 11.1. Mala conducta científica: fabricación de datos (inventar resultados), falsificación de datos (manipular, omitir o suprimir resultados) y plagio (apropiarse de ideas, texto o datos de otros sin atribución). Consecuencias legales, profesionales y reputacionales. Casos reales emblemáticos.
· Inciso 11.2. Autoría y contribuciones. Taxonomía CRediT (Contributor Roles Taxonomy): conceptualización, metodología, análisis formal, investigación, escritura (borrador original y revisión), supervisión. Autor fantasma (ghost authorship) y autor invitado (gift authorship).
· Inciso 11.3. Conflicto de intereses: tipos (económico, personal, institucional). Obligación de declararlo en publicaciones, ponencias y solicitudes de financiación.
· Inciso 11.4. Reproducibilidad y datos abiertos: compartir datos, materiales y código en repositorios abiertos. Plan de Gestión de Datos (DMP).
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Capítulo 12. Comunicación y difusión de resultados
(3 horas)
· Inciso 12.1. Estructura del artículo científico: modelo IMRyD (Introducción, Método, Resultados y Discusión), más título, resumen (abstract) estructurado en 250 palabras, palabras clave y referencias. Guías EQUATOR para cada tipo de estudio.
· Inciso 12.2. Selección de revista científica: factor de impacto, cuartil (JCR, SJR), alcance (aim and scope), público objetivo, tiempo medio de revisión. Revistas depredadoras: cómo identificarlas (listas Beall, Directory of Open Access Journals DOAJ, Think. Check. Submit.).
· Inciso 12.3. El proceso de revisión por pares: cómo escribir una carta de presentación al editor, cómo responder a los comentarios de los revisores (tabla punto por punto con cortesía, evidencia y firmeza).
· Subinciso 12.3.1. Ejercicio guiado: «DeepSeek, actúa como un revisor hostil que ha recibido mi artículo. Dame 5 críticas duras pero posibles. Yo practicaré cómo responderías a cada una manteniendo el tono profesional.»
· Inciso 12.4. Divulgación y transferencia del conocimiento: pósteres científicos, comunicaciones orales en congresos, divulgación en redes sociales académicas (ResearchGate, ORCID, Google Scholar), relación con medios de comunicación.
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FASE 5: PROYECTO INTEGRADOR. TU PROTOCOLO DE INVESTIGACIÓN
(3 horas)
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Capítulo 13. Redacción completa del protocolo de investigación
(2 horas)
· Inciso 13.1. Estructura detallada del protocolo siguiendo las guías SPIRIT para ensayos clínicos u otras guías de notificación de protocolos según el tipo de estudio:
1. Título del proyecto (descriptivo, conciso, informativo).
2. Resumen del protocolo (máximo 300 palabras).
3. Introducción y marco teórico (máximo 2 páginas).
4. Objetivos e hipótesis (generales y específicos).
5. Metodología detallada (diseño, población y muestra, criterios de inclusión/exclusión, variables e instrumentos, procedimiento, recogida de datos, análisis estadístico).
6. Aspectos éticos.
7. Cronograma realista.
8. Presupuesto desglosado.
9. Referencias en formato exigido por la titulación.
· Inciso 13.2. Utilización ética de DeepSeek como revisor metodológico: «DeepSeek, te voy a entregar cada sección de mi protocolo por separado. Revísala y dime: ¿hay algún salto lógico?, ¿falta algún elemento metodológico esencial?, ¿la prueba estadística es coherente con los objetivos?, ¿hay algún término ambiguo? No redactes nada. Solo señala y pregunta.»
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Capítulo 14. Revisión por pares simulada y preparación para el comité de ética
(1 hora)
· Inciso 14.1. Intercambio de protocolos entre compañeros de la ruta de investigación (o, en su defecto, el alumno somete su propio protocolo a la IA con instrucciones de «encuentra todos mis puntos débiles»).
· Inciso 14.2. Evaluación con rúbrica de calidad metodológica y de integridad ética proporcionada por el facilitador UNI-AILA.
· Inciso 14.3. Simulación de la respuesta a las objeciones de un comité de ética.
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Capítulo 15. Cierre, reflexión y entrega final
(No presencial, integrado en la sesión final)
· Inciso 15.1. ¿Qué has aprendido sobre el método científico que no supieras antes?
· Inciso 15.2. ¿Cómo ha cambiado tu forma de leer artículos científicos ahora que sabes lo que cuesta diseñar un estudio?
· Inciso 15.3. ¿Cómo integrarás la IA en tu futura vida investigadora, respetando la integridad científica?
· Inciso 15.4. Diploma de aprovechamiento.
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RESUMEN EJECUTIVO DEL CURSO
Dimensión Resumen
Rol de la IA Asistente de protocolo, revisor metodológico, guía de análisis estadístico, entrenador de comunicación científica
Rol del estudiante Investigador/a en formación: formula preguntas, diseña estudios, analiza datos y comunica resultados con rigor e integridad
Rol del facilitador universitario Tutor/a UNI-AILA: valida el diseño final, resuelve dudas metodológicas complejas, garantiza la integridad del proceso
Meta última Que el estudiante entregue un protocolo de investigación riguroso, éticamente sólido y defendible ante un tribunal o un comité de ética
Horas 45
Estructura 5 Fases, 15 Capítulos
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