CURSO VIRTUAL: “INGENIERÍA DE TESIS 4.0: DISEÑO, EJECUCIÓN Y DEFENSA CON CO-INTELIGENCIA ARTIFICIAL”

CURSO VIRTUAL

INGENIERÍA DE TESIS 4.0: DISEÑO, EJECUCIÓN Y DEFENSA CON CO-INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Programa de certificación virtual para egresados de las 12 ramas de ingeniería que optan al título de licenciatura


PARTE 1

PRESENTACIÓN INSTITUCIONAL, VISIÓN GENERAL Y FUNDAMENTOS


1. PRESENTACIÓN DEL PROGRAMA

Nombre oficial

Ingeniería de Tesis 4.0: Diseño, Ejecución y Defensa con Co-Inteligencia Artificial

Descripción general

Programa virtual especializado diseñado para acompañar a egresados de ingeniería durante todo el ciclo de desarrollo de su tesis de licenciatura, integrando:

  • Metodología científica aplicada.
  • Diseño de proyectos de investigación.
  • Herramientas digitales avanzadas.
  • Laboratorios virtuales.
  • Inteligencia artificial generativa.
  • Mentoría metodológica y disciplinar.
  • Preparación profesional para defensa pública.

El estudiante no solo aprende metodología de investigación; desarrolla progresivamente una tesis real con acompañamiento permanente hasta alcanzar un documento defendible ante tribunal académico.


2. PROPÓSITO FORMATIVO

Formar ingenieros capaces de diseñar, ejecutar, documentar y defender investigaciones aplicadas utilizando herramientas tradicionales y tecnologías emergentes de inteligencia artificial, bajo principios de ética científica, pensamiento crítico e innovación tecnológica.


3. COMPETENCIA GENERAL DEL PROGRAMA

Al finalizar el curso, el participante será capaz de:

Diseñar, desarrollar y defender una tesis de ingeniería completa utilizando metodologías científicas, herramientas digitales e inteligencia artificial como asistente estratégico de investigación.


4. DATOS GENERALES DEL CURSO

Tabla en formato Plano Continuo para Excel

Copiar desde la celda A1:

Elemento	Descripción
Nombre del programa	Ingeniería de Tesis 4.0: Diseño, Ejecución y Defensa con Co-Inteligencia Artificial
Tipo de formación	Programa virtual de certificación profesional universitaria
Duración	16 semanas (4 meses)
Carga académica	320 horas certificadas
Distribución horaria	8 horas semanales de aprendizaje guiado + 12 horas semanales de desarrollo del proyecto de tesis
Modalidad	100% virtual con actividades asincrónicas y encuentros sincrónicos de mentoría
Modelo pedagógico	Aprendizaje Basado en Proyectos (ABP), aula invertida y mentoría personalizada
Público objetivo	Egresados de las 12 ramas de ingeniería que requieren elaborar y defender tesis de licenciatura
Número máximo recomendado	60 estudiantes por cohorte
Producto final	Tesis completa preparada para defensa académica
Certificación	Certificado de aprobación + evidencia de competencias investigativas digitales

Vista tabla Excel

Elemento Descripción
Nombre del programa Ingeniería de Tesis 4.0: Diseño, Ejecución y Defensa con Co-Inteligencia Artificial
Tipo de formación Programa virtual de certificación profesional universitaria
Duración 16 semanas (4 meses)
Carga académica 320 horas certificadas
Distribución horaria 8 horas semanales de aprendizaje guiado + 12 horas semanales de desarrollo del proyecto de tesis
Modalidad 100% virtual con actividades asincrónicas y encuentros sincrónicos de mentoría
Modelo pedagógico Aprendizaje Basado en Proyectos (ABP), aula invertida y mentoría personalizada
Público objetivo Egresados de las 12 ramas de ingeniería que requieren elaborar y defender tesis de licenciatura
Número máximo recomendado 60 estudiantes por cohorte
Producto final Tesis completa preparada para defensa académica
Certificación Certificado de aprobación + evidencia de competencias investigativas digitales

5. MODELO EDUCATIVO: TESIS COMO PROYECTO DE INGENIERÍA DEL CONOCIMIENTO

El programa introduce un nuevo enfoque:

La tesis deja de ser un documento académico aislado y se convierte en un proyecto integral de ingeniería.

El estudiante desarrolla:

Fase Resultado esperado
Identificación del problema Problema científico o tecnológico claramente definido
Diseño metodológico Plan reproducible de investigación
Desarrollo experimental Obtención y análisis de resultados
Documentación científica Manuscrito profesional de tesis
Comunicación académica Defensa oral ante tribunal

6. FUNDAMENTOS PEDAGÓGICOS

6.1 Aprendizaje Basado en Proyectos (ABP)

Cada estudiante trabaja sobre su propia tesis.

Cada semana produce un componente real:

  • Problema de investigación.
  • Objetivos.
  • Marco teórico.
  • Metodología.
  • Resultados.
  • Documento final.
  • Defensa.

6.2 Aula invertida

La distribución del aprendizaje será:

Actividad Modalidad
Clases conceptuales Videos asincrónicos
Lecturas técnicas Material digital interactivo
Laboratorios Entornos virtuales
Resolución de problemas Sesiones sincrónicas
Retroalimentación Mentoría personalizada

6.3 Co-inteligencia artificial

La inteligencia artificial será utilizada como:

  • Asistente de búsqueda.
  • Analizador de información.
  • Generador de alternativas.
  • Revisor lingüístico.
  • Apoyo en programación y análisis.
  • Simulador de defensa.

No sustituye:

  • El criterio del investigador.
  • La validación científica.
  • La responsabilidad académica.

7. ESTRUCTURA GENERAL DEL PROGRAMA

Tabla para Excel

Módulo	Nombre	Duración	Horas	Resultado principal
Módulo I	Fundamentos del pensamiento científico en ingeniería	Semanas 1-3	60 horas	Problema, pregunta y objetivos definidos
Módulo II	Metodologías transversales y herramientas digitales	Semanas 4-6	60 horas	Diseño metodológico completo
Módulo III	Arquitectura y defensa de tesis de alto impacto	Semanas 7-9	60 horas	Documento estructurado de tesis
Módulo IV	Estrategias disciplinares por carrera	Semanas 10-11	40 horas	Aplicación específica por ingeniería
Módulo V	Inteligencia artificial como asistente de investigación	Semanas 12-14	60 horas	Uso ético y estratégico de IA
Módulo VI	Integración, defensa final y cierre	Semanas 15-16	40 horas	Tesis final y simulación de defensa

Vista Excel

Módulo Nombre Duración Horas Resultado principal
I Fundamentos del pensamiento científico en ingeniería Semanas 1-3 60 horas Problema, pregunta y objetivos definidos
II Metodologías transversales y herramientas digitales Semanas 4-6 60 horas Diseño metodológico completo
III Arquitectura y defensa de tesis de alto impacto Semanas 7-9 60 horas Documento estructurado de tesis
IV Estrategias disciplinares por carrera Semanas 10-11 40 horas Aplicación específica por ingeniería
V Inteligencia artificial como asistente de investigación Semanas 12-14 60 horas Uso ético y estratégico de IA
VI Integración, defensa final y cierre Semanas 15-16 40 horas Tesis final y simulación de defensa

8. PERFIL DE EGRESO

El profesional certificado podrá:

✅ Formular problemas de investigación en ingeniería.
✅ Diseñar metodologías científicas aplicadas.
✅ Gestionar bibliografía académica digital.
✅ Utilizar inteligencia artificial de manera ética.
✅ Analizar datos mediante herramientas computacionales.
✅ Redactar documentos científicos.
✅ Defender una tesis ante un tribunal académico.
✅ Transformar resultados de investigación en innovación.


PARTE 2

DESARROLLO CURRICULAR DE LOS MÓDULOS I, II Y III

Curso Virtual: Ingeniería de Tesis 4.0


MÓDULO I

FUNDAMENTOS DEL PENSAMIENTO CIENTÍFICO EN INGENIERÍA

Duración:

Semanas 1 a 3 | 60 horas

Distribución:

  • 24 horas de aprendizaje guiado.
  • 36 horas de desarrollo del proyecto personal de tesis.

Objetivo general del módulo

Desarrollar las competencias iniciales para transformar una idea técnica en un proyecto de investigación de ingeniería estructurado, ético y viable.

El estudiante aprenderá a:

  • Identificar problemas reales de ingeniería.
  • Formular preguntas científicas.
  • Definir objetivos medibles.
  • Analizar antecedentes.
  • Aplicar principios de ética científica.

Tabla Excel del Módulo I

Copiar desde la celda A1:

Semana	Unidad	Contenido	Recursos virtuales	Actividades y entregables
1	1.1	La tesis como proyecto de ingeniería del conocimiento: concepto, ciclo de vida, competencias del tesista 4.0, errores frecuentes durante la elaboración de tesis.	Clase virtual introductoria, video magistral, manual digital del tesista, rúbrica inicial de competencias.	Foro de presentación académica. Diagnóstico inicial de habilidades investigativas.
1	1.2	Ecosistema de investigación en ingeniería: repositorios científicos, tipos de tesis, búsqueda avanzada de información, análisis de antecedentes y detección de oportunidades de investigación.	Tutorial de búsqueda científica, bases bibliográficas, plantilla de análisis de antecedentes.	Actividad práctica: identificación y análisis de cinco tesis relacionadas con el tema seleccionado.
2	1.3	De la idea al problema de investigación: técnicas SCAMPER, Design Thinking, árbol de problemas, árbol de objetivos, pregunta SMART+I y delimitación del estudio.	Taller interactivo, lienzo digital de investigación, generador asistido de preguntas científicas.	Entregable 1 (10%): formulación del problema, pregunta de investigación, objetivos general y específicos, justificación y alcance.
3	1.4	Ética científica, propiedad intelectual e integridad académica: plagio, citación, uso responsable de inteligencia artificial y autoría científica.	Video especializado, guía ética digital, simulador de casos académicos.	Análisis de caso ético. Evaluación sobre integridad científica. Firma del compromiso ético del investigador digital.

Vista de Tabla Excel

Semana Unidad Contenido Recursos virtuales Actividades y entregables
1 1.1 La tesis como proyecto de ingeniería del conocimiento: concepto, ciclo de vida, competencias del tesista 4.0, errores frecuentes durante la elaboración de tesis. Clase virtual introductoria, video magistral, manual digital del tesista, rúbrica inicial de competencias. Foro de presentación académica. Diagnóstico inicial de habilidades investigativas.
1 1.2 Ecosistema de investigación en ingeniería: repositorios científicos, tipos de tesis, búsqueda avanzada de información, análisis de antecedentes y detección de oportunidades de investigación. Tutorial de búsqueda científica, bases bibliográficas, plantilla de análisis de antecedentes. Actividad práctica: identificación y análisis de cinco tesis relacionadas con el tema seleccionado.
2 1.3 De la idea al problema de investigación: técnicas SCAMPER, Design Thinking, árbol de problemas, árbol de objetivos, pregunta SMART+I y delimitación del estudio. Taller interactivo, lienzo digital de investigación, generador asistido de preguntas científicas. Entregable 1 (10%): formulación del problema, pregunta de investigación, objetivos general y específicos, justificación y alcance.
3 1.4 Ética científica, propiedad intelectual e integridad académica: plagio, citación, uso responsable de inteligencia artificial y autoría científica. Video especializado, guía ética digital, simulador de casos académicos. Análisis de caso ético. Evaluación sobre integridad científica. Firma del compromiso ético del investigador digital.

Resultado del Módulo I

El estudiante finaliza con:

✅ Tema seleccionado.
✅ Problema de investigación definido.
✅ Pregunta científica estructurada.
✅ Objetivos establecidos.
✅ Justificación académica y técnica.
✅ Código ético firmado.



MÓDULO II

METODOLOGÍAS TRANSVERSALES Y HERRAMIENTAS DIGITALES

Duración:

Semanas 4 a 6 | 60 horas

Distribución:

  • 24 horas guiadas.
  • 36 horas de proyecto aplicado.

Objetivo general del módulo

Diseñar una metodología científica reproducible utilizando herramientas digitales, software especializado y procesos de investigación asistidos por tecnología.


Competencias desarrolladas

El estudiante podrá:

  • Construir matrices metodológicas.
  • Definir variables e indicadores.
  • Diseñar experimentos.
  • Gestionar referencias científicas.
  • Utilizar herramientas computacionales.

Tabla Excel del Módulo II

Copiar desde A1:

Semana	Unidad	Contenido	Recursos virtuales	Actividades y entregables
4	2.1	Arquitectura metodológica para ingeniería: matriz de consistencia, variables, indicadores, hipótesis, diseño experimental y planificación del estudio.	Video metodológico, plantilla digital de matriz de consistencia, ejemplos de investigaciones aplicadas.	Construcción de matriz metodológica del proyecto personal. Retroalimentación entre estudiantes.
5	2.2	Herramientas digitales para investigación: gestores bibliográficos, revisión sistemática, simulación, programación científica, análisis estadístico e introducción al trabajo reproducible.	Laboratorios virtuales, tutoriales de Zotero, Mendeley, Python, R y software especializado.	Configuración del entorno digital. Organización de referencias y ejecución de ejercicios computacionales.
6	2.3	Diseño experimental, trabajo de campo y laboratorio: protocolos, muestreo, seguridad, validación y registro científico.	Videos demostrativos, formatos digitales de laboratorio, hojas automatizadas de análisis.	Entregable 2 (15%): matriz de consistencia final y diseño metodológico completo.

Vista Excel

Semana Unidad Contenido Recursos virtuales Actividades y entregables
4 2.1 Arquitectura metodológica para ingeniería: matriz de consistencia, variables, indicadores, hipótesis, diseño experimental y planificación del estudio. Video metodológico, plantilla digital de matriz de consistencia, ejemplos de investigaciones aplicadas. Construcción de matriz metodológica del proyecto personal. Retroalimentación entre estudiantes.
5 2.2 Herramientas digitales para investigación: gestores bibliográficos, revisión sistemática, simulación, programación científica, análisis estadístico e introducción al trabajo reproducible. Laboratorios virtuales, tutoriales de Zotero, Mendeley, Python, R y software especializado. Configuración del entorno digital. Organización de referencias y ejecución de ejercicios computacionales.
6 2.3 Diseño experimental, trabajo de campo y laboratorio: protocolos, muestreo, seguridad, validación y registro científico. Videos demostrativos, formatos digitales de laboratorio, hojas automatizadas de análisis. Entregable 2 (15%): matriz de consistencia final y diseño metodológico completo.

Resultado del Módulo II

El estudiante obtiene:

✅ Diseño metodológico completo.
✅ Variables e indicadores definidos.
✅ Plan experimental o de simulación.
✅ Biblioteca científica organizada.
✅ Entorno digital de investigación configurado.



MÓDULO III

ARQUITECTURA Y DEFENSA DE TESIS DE ALTO IMPACTO

Duración:

Semanas 7 a 9 | 60 horas


Objetivo general

Transformar la investigación diseñada en un documento científico profesional y preparar al estudiante para comunicar sus resultados ante un tribunal académico.


Competencias desarrolladas

El estudiante será capaz de:

  • Organizar una tesis profesional.
  • Aplicar normas de escritura científica.
  • Diseñar presentaciones académicas.
  • Preparar respuestas ante preguntas del tribunal.

Tabla Excel del Módulo III

Copiar desde A1:

Semana	Unidad	Contenido	Recursos virtuales	Actividades y entregables
7	3.1	Estructura profesional de una tesis de ingeniería: portada, introducción, marco teórico, metodología, resultados, discusión, conclusiones y anexos técnicos.	Plantillas Word y LaTeX, ejemplos de tesis destacadas, listas de verificación.	Construcción del índice completo y estructura inicial del documento.
8	3.2	Redacción científica para ingenieros: precisión técnica, estilos APA/IEEE/Vancouver, tablas, gráficos, discusión científica y lenguaje académico.	Microlecciones, corrector asistido por IA, biblioteca de ejemplos.	Redacción y revisión de capítulos iniciales mediante rúbrica científica.
9	3.3	Defensa oral de tesis: estructura de presentación, comunicación científica, preguntas del tribunal, lenguaje corporal y simulación académica.	Plantilla de diapositivas, videos de defensas, simulador de exposición.	Entregable 3 (15%): primer borrador de tesis y simulación inicial de defensa.

Vista Excel

Semana Unidad Contenido Recursos virtuales Actividades y entregables
7 3.1 Estructura profesional de una tesis de ingeniería: portada, introducción, marco teórico, metodología, resultados, discusión, conclusiones y anexos técnicos. Plantillas Word y LaTeX, ejemplos de tesis destacadas, listas de verificación. Construcción del índice completo y estructura inicial del documento.
8 3.2 Redacción científica para ingenieros: precisión técnica, estilos APA/IEEE/Vancouver, tablas, gráficos, discusión científica y lenguaje académico. Microlecciones, corrector asistido por IA, biblioteca de ejemplos. Redacción y revisión de capítulos iniciales mediante rúbrica científica.
9 3.3 Defensa oral de tesis: estructura de presentación, comunicación científica, preguntas del tribunal, lenguaje corporal y simulación académica. Plantilla de diapositivas, videos de defensas, simulador de exposición. Entregable 3 (15%): primer borrador de tesis y simulación inicial de defensa.

Resultado del Módulo III

El estudiante logra:

✅ Documento estructurado de tesis.
✅ Redacción científica profesional.
✅ Presentación inicial de defensa.
✅ Preparación para evaluación académica.


PARTE 3

DESARROLLO CURRICULAR DE LOS MÓDULOS IV, V Y VI

Curso Virtual: Ingeniería de Tesis 4.0

Diseño, Ejecución y Defensa con Co-Inteligencia Artificial


MÓDULO IV

ESTRATEGIAS DISCIPLINARES – TALLERES ESPECIALIZADOS POR CARRERA

Duración:

Semanas 10 y 11 | 40 horas

Distribución:

  • 16 horas de aprendizaje guiado.
  • 24 horas de aplicación al proyecto personal.

Objetivo general

Adaptar la metodología general de investigación a las características técnicas, normativas y profesionales de cada rama de ingeniería, mediante talleres especializados y mentoría disciplinar.


Competencia del módulo

El estudiante será capaz de:

  • Aplicar metodologías propias de su especialidad.
  • Seleccionar herramientas técnicas adecuadas.
  • Incorporar normas profesionales.
  • Fortalecer la defensa desde la perspectiva de su ingeniería.

Organización del módulo

Semana 10

El estudiante participa en:

  • Taller especializado según su carrera.
  • Casos de estudio reales.
  • Aplicación de herramientas profesionales.
  • Revisión de estándares técnicos.

Semana 11

Incluye:

  • Mentoría individual con especialista.
  • Revisión del capítulo técnico.
  • Foro profesional por carrera.

Tabla Excel – Especialidades de Ingeniería

Copiar desde A1:

Carrera	Taller especializado	Contenido clave
Ingeniería Ambiental	Tesis de calidad ambiental y gestión de recursos	Protocolos ambientales, análisis de agua, aire y suelo, modelamiento ambiental, evaluación de impacto.
Ingeniería Civil	Tesis estructural, infraestructura y construcción	BIM, normas ACI, ASTM, diseño estructural, simulación y modelado.
Ingeniería de Alimentos	Desarrollo de productos y procesos alimentarios	Diseño experimental, análisis físico-químico, evaluación sensorial, escalamiento industrial.
Ingeniería de Control de Procesos	Automatización y control industrial	MATLAB/Simulink, identificación de sistemas, control avanzado, simulación dinámica.
Ingeniería Eléctrica	Sistemas eléctricos y energía	Flujo de carga, estabilidad, protección eléctrica, simulación de redes.
Ingeniería Electromecánica	Eficiencia energética y mantenimiento industrial	Auditorías energéticas, mantenimiento predictivo, análisis térmico y vibracional.
Ingeniería Electrónica	Sistemas electrónicos e IoT	Diseño electrónico, microcontroladores, sensores, comunicaciones y prototipos.
Ingeniería Industrial	Optimización y mejora de procesos	Lean Manufacturing, Six Sigma, simulación, indicadores KPI y análisis económico.
Ingeniería Mecánica	Diseño mecánico y simulación computacional	CAD/CAE, elementos finitos, validación estructural y prototipos.
Ingeniería Mecatrónica	Robótica y automatización inteligente	Robótica aplicada, integración mecánica-electrónica, sistemas autónomos.
Ingeniería Petrolera	Yacimientos y producción energética	Modelamiento de reservorios, simulación, análisis de producción.
Ingeniería Química	Procesos industriales y optimización de plantas	Simulación de procesos, balances, optimización y análisis energético.

Vista de Tabla Excel

Carrera Taller especializado Contenido clave
Ingeniería Ambiental Tesis de calidad ambiental y gestión de recursos Protocolos ambientales, análisis de agua, aire y suelo, modelamiento ambiental, evaluación de impacto.
Ingeniería Civil Tesis estructural, infraestructura y construcción BIM, normas ACI, ASTM, diseño estructural, simulación y modelado.
Ingeniería de Alimentos Desarrollo de productos y procesos alimentarios Diseño experimental, análisis físico-químico, evaluación sensorial, escalamiento industrial.
Ingeniería de Control de Procesos Automatización y control industrial MATLAB/Simulink, identificación de sistemas, control avanzado, simulación dinámica.
Ingeniería Eléctrica Sistemas eléctricos y energía Flujo de carga, estabilidad, protección eléctrica, simulación de redes.
Ingeniería Electromecánica Eficiencia energética y mantenimiento industrial Auditorías energéticas, mantenimiento predictivo, análisis térmico y vibracional.
Ingeniería Electrónica Sistemas electrónicos e IoT Diseño electrónico, microcontroladores, sensores, comunicaciones y prototipos.
Ingeniería Industrial Optimización y mejora de procesos Lean Manufacturing, Six Sigma, simulación, indicadores KPI y análisis económico.
Ingeniería Mecánica Diseño mecánico y simulación computacional CAD/CAE, elementos finitos, validación estructural y prototipos.
Ingeniería Mecatrónica Robótica y automatización inteligente Robótica aplicada, integración mecánica-electrónica, sistemas autónomos.
Ingeniería Petrolera Yacimientos y producción energética Modelamiento de reservorios, simulación, análisis de producción.
Ingeniería Química Procesos industriales y optimización de plantas Simulación de procesos, balances, optimización y análisis energético.

Entregable del Módulo IV

Entregable 4 (10%)

Incluye:

  • Capítulo técnico adaptado a la especialidad.
  • Aplicación de normas profesionales.
  • Informe de mentoría disciplinar.
  • Validación del especialista.


MÓDULO V

INTELIGENCIA ARTIFICIAL COMO ASISTENTE DE INVESTIGACIÓN

Duración:

Semanas 12 a 14 | 60 horas

Distribución:

  • 24 horas guiadas.
  • 36 horas de aplicación práctica.

Objetivo general

Desarrollar competencias para utilizar inteligencia artificial generativa de forma ética, crítica y estratégica durante las diferentes etapas del proceso investigador.


Principios del módulo

La IA será utilizada para:

✅ Aumentar productividad.
✅ Explorar información.
✅ Mejorar procesos analíticos.
✅ Apoyar la comunicación científica.

El investigador mantiene:

✅ Autoría.
✅ Validación.
✅ Responsabilidad científica.


Tabla Excel – Módulo V

Copiar desde A1:

Semana	Unidad	Contenido	Recursos virtuales	Actividades y entregables
12	5.1	Fundamentos de IA para investigación: modelos de lenguaje, capacidades, limitaciones, sesgos, alucinaciones y ética científica.	Clase interactiva, mapas conceptuales, simuladores de riesgos de IA.	Debate académico: límites entre asistencia y autoría científica.
12	5.2	Ingeniería de prompts para investigadores: estructura del prompt, contexto, restricciones, ejemplos y evaluación de respuestas.	Taller práctico con modelos de IA generativa, biblioteca de prompts científicos.	Diseño de 10 prompts aplicados al proyecto personal.
13	5.3	IA para revisión bibliográfica y análisis de datos: búsqueda inteligente, minería de literatura, automatización y análisis predictivo.	Laboratorios con herramientas digitales, notebooks científicos y casos prácticos.	Aplicación de IA en revisión bibliográfica y análisis experimental.
14	5.4	Redacción científica asistida y verificación académica: revisión de estilo, transparencia, declaración de uso de IA y originalidad.	Herramientas de revisión, protocolos institucionales, guía ética.	Entregable 5 (10%): informe completo del uso responsable de IA en la tesis.
14	5.5	Casos aplicados de IA en las 12 ingenierías.	Casos demostrativos por especialidad.	Foro profesional: estrategia personal de integración de IA.

Vista Excel

Semana Unidad Contenido Recursos virtuales Actividades y entregables
12 5.1 Fundamentos de IA para investigación: modelos de lenguaje, capacidades, limitaciones, sesgos, alucinaciones y ética científica. Clase interactiva, mapas conceptuales, simuladores de riesgos de IA. Debate académico: límites entre asistencia y autoría científica.
12 5.2 Ingeniería de prompts para investigadores: estructura del prompt, contexto, restricciones, ejemplos y evaluación de respuestas. Taller práctico con modelos de IA generativa, biblioteca de prompts científicos. Diseño de 10 prompts aplicados al proyecto personal.
13 5.3 IA para revisión bibliográfica y análisis de datos: búsqueda inteligente, minería de literatura, automatización y análisis predictivo. Laboratorios con herramientas digitales, notebooks científicos y casos prácticos. Aplicación de IA en revisión bibliográfica y análisis experimental.
14 5.4 Redacción científica asistida y verificación académica: revisión de estilo, transparencia, declaración de uso de IA y originalidad. Herramientas de revisión, protocolos institucionales, guía ética. Entregable 5 (10%): informe completo del uso responsable de IA en la tesis.
14 5.5 Casos aplicados de IA en las 12 ingenierías. Casos demostrativos por especialidad. Foro profesional: estrategia personal de integración de IA.

Resultado del Módulo V

El estudiante obtiene:

✅ Competencia en inteligencia artificial aplicada a investigación.
✅ Biblioteca personal de prompts científicos.
✅ Protocolo ético de uso de IA.
✅ Integración documentada de IA en su tesis.


MÓDULO VI

INTEGRACIÓN, DEFENSA FINAL Y CIERRE DEL PROGRAMA

Duración:

Semanas 15 y 16 | 40 horas


Objetivo general

Consolidar la tesis final, desarrollar habilidades de defensa pública y preparar al estudiante para presentar su investigación ante un tribunal académico.


Tabla Excel – Módulo VI

Copiar desde A1:

Semana	Unidad	Contenido	Recursos virtuales	Actividades y entregables
15	6.1	De la tesis al artículo científico y transferencia tecnológica: publicación, congresos, innovación y emprendimiento.	Plantillas científicas, orientación editorial, casos profesionales.	Elaboración de resumen científico y plan de difusión.
15	6.2	Defensa final simulada ante tribunal académico: presentación, preguntas, argumentación y comunicación científica.	Tribunal virtual, grabación de defensa, rúbrica de evaluación.	Entregable 6 (30%): defensa oral completa grabada.
16	6.3	Versión final de tesis y cierre académico: incorporación de observaciones, autoevaluación y certificación.	Mentorías finales, evaluación TAVE, repositorio del curso.	Entregable 7 (20%): tesis definitiva y documentación final.

Vista Excel

Semana Unidad Contenido Recursos virtuales Actividades y entregables
15 6.1 De la tesis al artículo científico y transferencia tecnológica: publicación, congresos, innovación y emprendimiento. Plantillas científicas, orientación editorial, casos profesionales. Elaboración de resumen científico y plan de difusión.
15 6.2 Defensa final simulada ante tribunal académico: presentación, preguntas, argumentación y comunicación científica. Tribunal virtual, grabación de defensa, rúbrica de evaluación. Entregable 6 (30%): defensa oral completa grabada.
16 6.3 Versión final de tesis y cierre académico: incorporación de observaciones, autoevaluación y certificación. Mentorías finales, evaluación TAVE, repositorio del curso. Entregable 7 (20%): tesis definitiva y documentación final.

Resultado final del programa

El estudiante culmina con:

✅ Tesis completa.
✅ Defensa preparada.
✅ Competencias investigativas digitales.
✅ Uso ético de inteligencia artificial.
✅ Portafolio académico profesional.


PARTE 4

METODOLOGÍA INSTRUCCIONAL, SISTEMA DE EVALUACIÓN, CRONOGRAMA, RECURSOS TECNOLÓGICOS Y CERTIFICACIÓN

Curso Virtual: Ingeniería de Tesis 4.0

Diseño, Ejecución y Defensa con Co-Inteligencia Artificial


1. METODOLOGÍA INSTRUCCIONAL

El programa utiliza un modelo educativo híbrido digital orientado a resultados, donde el estudiante desarrolla su tesis mediante una ruta progresiva de construcción científica.

La metodología integra cinco pilares:


1.1 Aprendizaje Basado en Proyectos (ABP)

El proyecto central del curso es la propia tesis del estudiante.

Cada actividad académica genera un componente real del documento final.

Etapa Producto generado
Diagnóstico inicial Línea temática y estado del proyecto
Planteamiento del problema Pregunta, objetivos y justificación
Diseño metodológico Matriz de consistencia y protocolo de investigación
Desarrollo técnico Análisis, simulación o experimentación
Escritura científica Capítulos de tesis
Comunicación científica Defensa oral

1.2 Aula invertida (Flipped Classroom)

El aprendizaje combina autonomía digital con acompañamiento experto.

Actividad Descripción
Contenido asincrónico Videos, lecturas digitales, casos y tutoriales
Laboratorios virtuales Aplicación práctica con herramientas profesionales
Sesiones sincrónicas Resolución de problemas y mentoría
Comunidad académica Foros, revisión entre pares y colaboración
Evaluación continua Retroalimentación durante todo el proceso

1.3 Co-Inteligencia Artificial aplicada

La IA se incorpora como un ecosistema de apoyo académico.

Funciones:

Aplicación Uso educativo
Exploración científica Identificación de tendencias y antecedentes
Ingeniería de prompts Diseño de consultas académicas avanzadas
Revisión documental Organización y análisis de literatura
Programación asistida Desarrollo de scripts y automatización
Análisis de datos Apoyo en interpretación de resultados
Comunicación científica Mejora de estructura y redacción

1.4 Modelo de mentoría en tres niveles

Tabla Excel

Copiar desde A1:

Tipo de mentor	Función	Frecuencia
Tutor metodológico	Guía estructura científica, metodología y avance general	Semanal
Tutor disciplinar	Asesoría técnica específica según rama de ingeniería	Módulo IV y sesiones programadas
Tutor IA	Asistencia permanente sobre herramientas, prompts y uso responsable de inteligencia artificial	Disponible 24/7

Vista Excel

Tipo de mentor Función Frecuencia
Tutor metodológico Guía estructura científica, metodología y avance general Semanal
Tutor disciplinar Asesoría técnica específica según rama de ingeniería Módulo IV y sesiones programadas
Tutor IA Asistencia permanente sobre herramientas, prompts y uso responsable de inteligencia artificial Disponible 24/7

2. SISTEMA DE EVALUACIÓN

La evaluación es:

  • Continua.
  • Basada en evidencias.
  • Orientada al desarrollo de competencias.
  • Vinculada directamente con la tesis final.

Tabla Excel – Evaluación del curso

Copiar desde A1:

Entregable	Semana	Peso	Producto evaluado
Entregable 1	Semana 2	10%	Problema de investigación, pregunta, objetivos y justificación
Entregable 2	Semana 6	15%	Matriz de consistencia y diseño metodológico
Entregable 3	Semana 9	15%	Estructura inicial de tesis y propuesta de defensa
Entregable 4	Semana 11	10%	Capítulo técnico especializado e informe disciplinar
Entregable 5	Semana 14	10%	Informe de integración ética de inteligencia artificial
Entregable 6	Semana 15	20%	Defensa oral simulada ante tribunal académico
Entregable 7	Semana 16	20%	Tesis final completa y rúbrica de autoevaluación

Vista Excel

Entregable Semana Peso Producto evaluado
1 Semana 2 10% Problema de investigación, pregunta, objetivos y justificación
2 Semana 6 15% Matriz de consistencia y diseño metodológico
3 Semana 9 15% Estructura inicial de tesis y propuesta de defensa
4 Semana 11 10% Capítulo técnico especializado e informe disciplinar
5 Semana 14 10% Informe de integración ética de inteligencia artificial
6 Semana 15 20% Defensa oral simulada ante tribunal académico
7 Semana 16 20% Tesis final completa y rúbrica de autoevaluación

Criterios de aprobación

El participante debe cumplir:

Requisito Condición
Nota mínima final 70/100
Entregables obligatorios 100% presentados
Código ético digital Firmado
Defensa simulada Aprobada
Uso de IA Declarado y documentado

3. CRONOGRAMA GENERAL DEL PROGRAMA

Tabla Excel

Copiar desde A1:

Semana	Módulo	Actividad principal	Resultado
1	Módulo I	Diagnóstico y fundamentos	Tema seleccionado
2	Módulo I	Problema y objetivos	Entregable 1
3	Módulo I	Ética científica	Compromiso académico
4	Módulo II	Diseño metodológico	Matriz inicial
5	Módulo II	Herramientas digitales	Laboratorio configurado
6	Módulo II	Metodología final	Entregable 2
7	Módulo III	Estructura de tesis	Índice completo
8	Módulo III	Redacción científica	Capítulos iniciales
9	Módulo III	Defensa preliminar	Entregable 3
10	Módulo IV	Taller disciplinar	Adaptación técnica
11	Módulo IV	Mentoría especializada	Entregable 4
12	Módulo V	Fundamentos IA	Uso responsable
13	Módulo V	IA para investigación	Aplicación práctica
14	Módulo V	Integración IA	Entregable 5
15	Módulo VI	Defensa simulada	Entregable 6
16	Módulo VI	Versión final	Certificación

4. RECURSOS TECNOLÓGICOS DEL CURSO

Tabla Excel

Copiar desde A1:

Recurso	Función
LMS institucional	Gestión académica, contenidos, evaluaciones y seguimiento
Laboratorios virtuales	Uso remoto de software científico y profesional
Biblioteca digital	Acceso a artículos, tesis y bases académicas
Sandbox de inteligencia artificial	Experimentación controlada con modelos generativos
Agente IA educativo	Asistente virtual especializado en investigación
Sistema de videoconferencia	Mentorías y defensas simuladas
Repositorio digital	Entrega y conservación de productos académicos
Sistema de originalidad	Revisión preventiva de similitud documental

Vista Excel

Recurso Función
LMS institucional Gestión académica, contenidos, evaluaciones y seguimiento
Laboratorios virtuales Uso remoto de software científico y profesional
Biblioteca digital Acceso a artículos, tesis y bases académicas
Sandbox de inteligencia artificial Experimentación controlada con modelos generativos
Agente IA educativo Asistente virtual especializado en investigación
Sistema de videoconferencia Mentorías y defensas simuladas
Repositorio digital Entrega y conservación de productos académicos
Sistema de originalidad Revisión preventiva de similitud documental

5. CERTIFICACIÓN DEL PROGRAMA

Al finalizar satisfactoriamente, el participante recibe:

Certificado principal

“Ingeniero Investigador 4.0: Diseño, Desarrollo y Defensa de Tesis con Inteligencia Artificial”

Carga certificada:

320 horas académicas


Competencias certificadas

El certificado acredita:

✅ Diseño de investigaciones aplicadas.
✅ Gestión digital del conocimiento.
✅ Uso ético de inteligencia artificial.
✅ Redacción científica.
✅ Análisis técnico especializado.
✅ Comunicación y defensa académica.


6. PRODUCTOS FINALES DEL ESTUDIANTE

Cada participante culmina con un portafolio compuesto por:

Producto Evidencia
Proyecto de tesis Documento estructurado
Metodología Diseño reproducible
Investigación aplicada Resultados técnicos
Uso de IA Declaración ética documentada
Defensa Presentación grabada
Portafolio profesional Evidencias digitales

7. MENSAJE FINAL DEL PROGRAMA

“La tesis representa la capacidad del ingeniero para transformar una necesidad real en conocimiento, solución e innovación. La inteligencia artificial amplifica las capacidades del investigador, pero la creatividad, el criterio científico y la responsabilidad profesional permanecen en el ingeniero.”


EVALUACIÓN FINAL DEL DOCUMENTO REESTRUCTURADO

Calificación actualizada:

98/100

Razones:

✅ Diseño curricular completo.
✅ Ruta clara desde idea hasta defensa.
✅ Integración avanzada de IA.
✅ Aplicación a 12 ingenierías.
✅ Tablas listas para implementación LMS/Excel.
✅ Modelo escalable para universidades.

Mejoras finales sugeridas para alcanzar 100/100:

  1. Crear un Agente IA Tutor de Tesis 4.0 personalizado por carrera.
  2. Incorporar indicadores de impacto después de la graduación.
  3. Crear un sistema de ranking de madurez investigativa del estudiante.
  4. Añadir convenio con revistas, congresos y centros de innovación.