Curso libreInteligencia artificial y datos
Revisión sistemática de literatura asistida por IA
El curso Revisión sistemática de literatura asistida por IA proporciona al estudiante el método para planear y ejecutar revisiones con la guía PRISMA 2020 y herramientas de IA de búsqueda, cribado y extracción, sin perder el rigor metodológico.
A quién va dirigido
Investigadores, docentes y estudiantes de posgrado o de trabajo de grado con experiencia básica en búsqueda académica.
Objetivos
✓Comprender los tipos de revisión de literatura y la formulación de la pregunta de investigación.
✓Analizar estrategias de búsqueda con operadores booleanos y su registro reproducible.
✓Aplicar herramientas de cribado y extracción asistidas por IA con verificación humana.
✓Diseñar el protocolo, la matriz de extracción y el diagrama PRISMA 2020 de una revisión.
✓Evaluar la calidad de los estudios y declarar el uso de IA en el reporte.
Plan de estudios por sesión
1
Tipos de revisión: sistemática, de alcance y narrativaPregunta PICO o PCC · Criterios de inclusión y exclusión; Registro del protocolo
2
Ecuaciones con operadores booleanosBases de datos y gestión con Zotero · Cribado con Rayyan y aprendizaje activo en ASReview; Búsqueda semántica con Elicit y Consensus
3
Matriz de extracción de datosExtracción asistida con verificación humana · Evaluación de calidad de los estudios; Síntesis de resultados
4
ReporteDiagrama PRISMA 2020 · Declaración del uso de IA
Evaluación
Inicial30%Ejercicio de definición de la pregunta, los criterios de inclusión y el registro del protocolo.
Intermedio30%Taller de búsqueda con operadores booleanos, gestión de referencias y cribado asistido.
Final40%Protocolo y avance de una revisión sistemática con búsqueda documentada, cribado y diagrama PRISMA 2020, sustentado.
Proyecto final
Protocolo y avance de una revisión sistemática con búsqueda documentada, cribado y diagrama PRISMA 2020.