Taller de Introducción al Análisis Social de Datos Cualitativos usando Inteligencia Artificial 2023-03
Inicio:
09 de octubre del 2023
Fin:
20 de octubre del 2023
Duración:
24 horas
Horario:
Lunes, Miércoles, Viernes, Sábado 6:30-9:00 pm
Lugar:
Plataforma Virtual Paideia
Modalidad:
Virtual
Este curso propone una introducción al uso de herramientas avanzadas para completar con eficacia tareas básicas de organización, exploración y análisis de datos cualitativos (entrevistas, grupos focales, discursos, posteos en redes, entre otros). A partir de un marco metodológico sólido (Grounded theory), se enseña un uso pertinente y ético de la inteligencia artificial en procedimientos específicos. A través de contenidos claros y ejercicios de aplicación, el curso introduce al estudiante al uso de ATLAS.ti y ChatGPT para acrecentar la eficiencia y productividad del procesamiento de datos cualitativos apuntando a resultados fiables, creativos y consistentes.
Dirigido a:
Profesionales y estudiantes interesados en aprender a realizar análisis de datos cualitativos (entrevistas, discursos, grupos focales, posteos en redes, entre otros) con eficiencia y validez para múltiples fines: comercial, evaluativo, científico, educativo, entre otros. No se requiere conocimiento previo en inteligencia artificial ni en herramientas informáticas de análisis cualitativo.
Sesión 1
• Fundamentos prácticos de Grounded Theory
• Estrategia AEC
• La especificación de objetivos: un elemento esencial
Sesión 2
• Rol de la IA y consideraciones éticas formales
• Datos y metadatos: sistematizar de forma eficiente el material cualitativo
• Introducción a ATLAS.ti
Sesión 3
• La anotación sistemática: tipos de memos y su finalidad
• Exploración de contenidos 1. Miradas casuísticas Introducción a ChatGPT: circuito y entrenamiento
Sesión 4
• Exploración de contenidos 2. Recurrencia de palabras
• Funcionalidades IA de ATLAS.ti
Sesión 5
• Codificación I. Fundamentos del proceso y tipos de códigos
• Unidad contextual, codificación preestablecida y de primer ciclo
Sesión 6
• Codificación 2. Codificación emergente y de segundo ciclo
• Desafíos y oportunidades en el uso de IA para la codificación
Sesión 7
• Codificación de segundo ciclo: coocurrencia y código-caso
• Reportes informativos automáticos según entidad
-Estudiante Pregrado: S/ 300.00
-Comunidad PUCP:S/340.00
-Público General:S/360.00
Pago regular (A partir del 21 de setiembre)
-Estudiante Pregrado: S/320.00
-Comunidad PUCP: S/360.00
-Público General: S/380.00
Tarifa corporativa
-De 3 a más personas: S/330.00
Manuel Etesse
Doctor en Sociología y Máster en Population Studies por la Universidad Paris-Cité Sorbonne. Es docente universitario, científico social y consultor en generación de conocimiento desde el año 2015, especializado en metodología cualitativa y cuantitativa, técnicas de análisis y protocolos de investigación aplicada. El profesor Etesse ha sido coordinador editorial en la revista indizada Debates en Sociología, supervisor de campo en el Instituto de Opinión Pública (IOP-PUCP) y analista en el Grupo de Análisis para el Desarrollo (GRADE). Posteriormente, se desempeñó como analista senior de datos en los centros de investigación DIAL y CEPED, ambos del Institut de Recherche pour le Développement (IRD), en París. En Francia, ha enseñado en tres universidades: Panthéon-Sorbonne, René Descartes y Paris Est-Créteil. Posteriormente, se desempeñó como Coordinador de Investigación de la Superintendencia Nacional de Educación Universitaria (SUNEDU) y, a continuación, como Asesor de Alta Dirección de la SUNEDU entre los años 2019 y 2022. Actualmente, es profesor en la Facultad de Ciencias Sociales y en la Facultad de Educación de la PUCP, así como en la Escuela de Posgrado de la Universidad de Lima. Asimismo, es investigador asociado del Centro Francés de Población y Desarrollo, e integra el Grupo de investigación Educación y Edades de la vida (EVE-PUCP) y la Red Andino-Amazónica de Estudios de Población.
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