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Universidad Autónoma de Madrid (UAM)

Escritura y revisión de textos científicos usando Inteligencia Artificial 

Duración:

Desde el 06/03/2025 hasta el 03/04/2025

Modalidad:

Semipresencial

Precio

150 €

Idioma:

Español

Plazas

20

Créditos

Información no disponible

La producción y revisión de textos es una actividad fundamental en la academia. Los científicos somos evaluados por nuestra productividad y por lo tanto es importante aprender rápidamente principios para la estructuración de textos científicos. Además, dada nuestra labor de revisores de los productos científicos se hace necesario aprender a hacerlo de modo eficaz y ético. El curso se plantea como una guía paso a paso para ayudar a los alumnos durante la escritura y revisión de sus propios trabajos científicos. Además, durante el curso, se revisará el valor de diversas herramientas de última generación para ayudarles a comunicar ciencia de manera más eficiente.

OBJETIVOS

Que los alumnos:

  • Comprendan la estructura de los textos científicos.
  • Revisar técnicas esenciales para sintetizar información referenciada en párrafos bien estructurados y lógicamente conectados.
  • Sean capaces de escribir una “cover letter”.
  • Sean capaces de usar herramientas de inteligencia artificial para facilitar y mejorar tanto la escritura como la revisión de textos científicos.
  • Conozcan y entiendan la importancia de diversos valores éticos aplicables durante la escritura y revisión de textos científicos.

DÍAS, HORARIO Y LUGAR DE CELEBRACIÓN:

  • Días: 
    • 6, 13, 20 y 27 de Marzo de 2025
    • 3 de Abril de 2025
  • Horario: 9:00 – 13:30
  • Lugar de celebración: C006, Facultad de Ciencias Biológicas.

MÓDULO 1. Valores de la escritura y revisión: dos caras de la comunicación científica.

  • Presentación tanto de los profesores como de los alumnos. Se describirán los contenidos del curso.
  • Debate: el problema de la desinformación. Se discutirá sobre las malas técnicas de información que se observan en redes sociales y en la literatura científica. Se presentará el uso de la IA en la obtención de información. Se evaluará la relevancia de la búsqueda de consenso y de la disensión amable.
  • Clase magistral motivacional: necesidad de “peer-review”. Se profundizará sobre la necesidad histórica de un proceso de evaluación de la información estandarizado y de la confianza y escepticismo que puede implicar.
  • Sesión Práctica I/pre-evaluación: Actividad: Un artículo en la cabeza: Preparación y revisión guiada de un guion.

MÓDULO 2. La sección de material y métodos.

  • Sesión Práctica II. Evaluación y “Feedback” sobre las modificaciones realizadas por el alumno sobre la sección de métodos: realizadas usando rúbrica e instrucciones previas.
  • Clase magistral: La sección de material y métodos. Lugar dentro del artículo, contenido, estructura interna y variaciones.
  • Debate estudiado: desafíos éticos de la evaluación/edición de textos científicos.
  • Usando la IA para ayudarnos a escribir un material y métodos. La importancia de los objetivos para estructurar el texto.
  • Clase magistral: la estructura del párrafo metodológico: estructura y flujo de ideas.

MÓDULO 3. El esqueleto de mi artículo: Resultados y discusión.

  • Sesión Práctica III. Evaluación y “Feedback” sobre las modificaciones realizadas por el alumno sobre la sección de resultados: realizadas usando rúbrica e instrucciones previas.
  • Clase magistral: Priorizando la información sobre la estadística sin olvidarnos de la segunda.
  • Sesión Práctica IV. Evaluación y “Feedback” sobre las modificaciones realizadas por el alumno en la sección de discusión: realizadas usando rúbrica e instrucciones previas.
  • Sesión Práctica V: Análisis y comparación de resultados y discusiones de artículos de diferentes revistas usando IA.
  • Debate estudiado: Ética de la citación.
  • Clase magistral: Estructura de un párrafo: mensaje, desarrollo y conclusión.

MÓDULO 4. Una portada para mi artículo: escribiendo la introducción y el resumen. Elección del título.

  • Sesión Práctica VI. Evaluación y “Feedback” sobre las modificaciones realizadas por el alumno sobre la sección de introducción: realizadas usando rúbrica e instrucciones previas.
  • Debate estudiado: Diferencias entre hipótesis, premisa y previsión como objetivos de un artículo. Cuestiones éticas en la elección del título.
  • Clase magistral: elementos fundamentales de una introducción: Correspondencia de la introducción con las secciones de métodos, resultados y discusión.
  • Ejercicio guiado: Usando la IA para ayudarnos a escribir nuestra introducción.

MÓDULO 5. Últimos retoques: como se lee nuestro artículo. Redactar una “cover letter”.

  • Sesión Práctica VII. Evaluación y “Feedback” sobre las modificaciones realizadas por el alumno. Revisión guiada general del artículo realizado por los alumnos usando instrucciones previas y usando una “check-list”.
  • Ejercicio guiado usando IA: Cerrando el proceso. Se incidirá en la minuciosidad para la revisión del artículo. Relaciones lógicas, errores tipográficos y de escritura, citas, flujo de ideas, y lectura.
  • Ejercicio guiado usando IA: Como escribir una “cover letter”.
  • Requisitos previos: Nivel B1 de inglés. Haber concertado con su orientador/coautores, si los tuviera, el tema y metodología de su propio texto científico y que requiera ser redactado para su publicación como trabajo de final de grado, tesis, o artículo científico. Haber leído la literatura necesaria para escribir su artículo. Será muy útil para los estudiantes preparar con antelación un guion (“outline”) de su artículo, realizado por los solicitantes en solitario o en colaboración con sus supervisores/ coautores, si los tuvieran. De todos modos, será generado durante el primer día de aula.
    Se respetará la confidencialidad de los textos presentados por cada estudiante. La fecha límite para confirmar la matriculación será 15 días antes del inicio del curso.

 

  • Criterios de evaluación: En cuanto a la escritura, se evaluará si los estudiantes aplicaron los principios aprendidos en cada clase sobre su propio texto. Esto quiere decir que realizarán 5 eventos de evaluación formativa (dos por clase), donde podrán aplicar el “feedback” recibido en cada sucesiva evaluación. El aprendizaje de revisión del texto científico seguirá la misma estructura. Los propios alumnos realizarán las revisiones, que serán guiadas e intervenidas por los profesores. Los eventos de evaluación incluirán: el resumen, la introducción, la metodología, los resultados, la discusión, la carta de presentación y el informe de revisión del manuscrito científico.
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