Lunes, 6 de julio de 2026
TALLER 1 de 09:00 a 12:00 hrs
Título: "Optimización de Análisis de Datos con IA en Investigación aplicada: Agentes, Algoritmos y Flujos de Trabajo Automatizados"
En este curso se propone utilizar herramientas de análisis de datos con inteligencia artificial para diseñar, refinar y analizar instrumentos de evaluación, aplicando algoritmos matemáticos, sustituyendo procesos manuales por flujos de trabajo automatizados. La formación comienza con una introducción al prompt engineering, necesaria para traducir criterios de investigación en comandos precisos para la IA. Posteriormente, profundizamos en la Arquitectura de Agentes, donde se configuran asistentes con roles específicos (como el “Auditor de contenido" o el "Analista de Datos") capaces de ejecutar código, evaluar la validez y coherencia de ítems, o realizar análisis de datos en tiempo real. Finalmente, se culmina con el diseño de un Workflow Automatizado que integra estos procesos en una secuencia lógica para la validación integral del instrumento bajo supervisión experta.
Profesorado: Antonio Jesús González Alves. Dpto. de Matemáticas. Universidad de Almería.
TALLER 2 de 12:00 a 15:00 hrs
Título: "Uso de la IA generativa para obtener evidencias de validez sobre los procesos de respuesta: Análisis automático de respuestas mediante "prompts" contrastados"
Este curso guía, de principio a fin, sobre cómo mejorar preguntas e ítems de cuestionarios y escalas a partir de las evidencias de validez sobre los procesos de respuesta, mediante el uso de la IA Generativa. Comienza contextualizando el marco referencial donde los contenidos se encuadran, es decir, el campo del pretesting cognitivo y sus métodos principales: la entrevista cognitiva y el “web probing”. Continúa con la contextualización de los análisis cualitativos, donde se verán los dos enfoques principales utilizado en el campo: el análisis temático (inductivo) y el análisis de contenido (deductivo). Después, el curso contextualiza y desarrolla con detalle el estado actual del campo de las herramientas de IA generativa: distintos modelos (LLMs, LRMs e Híbridos), y sus características, flujos de trabajo con agentes de IA generativos en casos de uso específicos y las herramientas necesarias para desarrollarlos, estudios y guías de “prompt engineering” y algoritmos de optimización de prompts etc. Por último, el curso cierra con casos prácticos basados en estudios de validación y de la generación, adaptación y selección de ítems a partir de las evidencias analizadas sobre los procesos de respuesta.
Profesorado: David Sánchez Casasola, Jose Luis Padilla. Universidad de Granada.
TALLER 3 de 16:00 a 19:00 hrs
Título: Investigación cualitativa en tiempos de IA: Desafíos prácticos y éticos desde la producción al análisis de datos.
El curso tiene por finalidad presentar de forma estilizada la estructuralógica y de sentido de los métodos de investigación cualitativa, con independencia de las diferentes tradiciones y escuelas reconocidas en Ciencias Sociales, y considerando desde su fundamento epistemológico (esencia de lo cualitativo) hasta la validación de los resultados. Se pone especial énfasis en los desafíos actuales que significa la introducción de Inteligencia Artificial en las distintas etapas de producción y procesamiento de datos. Contenidos:
(I) Sentido de lo cualitativo en la investigación con personas
(II)estructura del método cualitativo
(III) elección de participantes
(IV) producción de datos
(V) generación de resultados
(VI) usos de IA en investigación cualitativa.
Profesorado: Ricardo Xavier Pérez-Luco Arenas. Universidad de la Frontera.
NOTA
Para aquellas personas que se matriculen conjuntamente en los tres talleres, se está gestionando una microcredencial de la Universidad de Almería.
En breve se informará con más detalle.