Rigor y reproducibilidad, de serie.
Metodología transparente, citas de fuentes revisables y controles de calidad honestos: nada de cajas negras. Diseñado para investigadores que necesitan que el estudio, los datos y los métodos resistan cualquier revisión.
La mayoría de las herramientas de IA para investigación son cajas negras.
Las herramientas propietarias moderadas por IA prometen rapidez, pero ocultan el método. Los prompts, la lógica de indagación y las reglas de calidad son invisibles, por lo que los estudios no son reproducibles y los revisores no pueden evaluar la metodología.
La investigación académica necesita lo contrario: métodos transparentes, ajustes inspeccionables y datos que pueda defender en la revisión por pares. No la promesa de un proveedor.
“Métodos que puede publicar. Datos que puede defender.”
Por qué los equipos académicos la usan.
Metodología transparente
Cada prompt, regla de indagación y control de calidad es visible y exportable. Estudios reproducibles por diseño, no por casualidad.
Datos de origen revisables
Respuestas en bruto, marcas de atención e informes temáticos se exportan juntos. Los revisores ven la evidencia, no solo la conclusión.
Calidad que puede documentar
Tasas de controles de atención, tiempos de finalización y puntuaciones de calidad de respuesta: todo capturado automáticamente.
Flujos compatibles con el CEI
Anonimato, flujos de consentimiento y controles de residencia de datos integrados. Configure una vez, aplique a cada estudio.
Diseñado para equipos académicos.
Baterías de validación, protocolos cualitativos, evaluaciones de cursos: plantillas con métodos transparentes y ajustes exportables.
Evaluación del Curso: Eficacia de la Enseñanza y Carga de Trabajo
Recopila comentarios estructurados de los estudiantes sobre la eficacia del instructor, los materiales del curso, el equilibrio de la carga de trabajo y los resultados de aprendizaje para orientar las mejoras del curso al final del período académico en el nivel de pregrado o posgrado.
Ver plantillaEncuesta sobre la Experiencia y el Apoyo a Investigadores Académicos
Mide cómo los estudiantes de posgrado, investigadores postdoctorales y profesores dedican realmente su tiempo de investigación, y en qué medida el financiamiento, la mentoría, el tiempo protegido y la colaboración respaldan su trabajo. Una entrevista de seguimiento con IA profundiza en el mayor obstáculo que menciona cada participante, reconstruyendo un ejemplo reciente y concreto en lugar de una queja vaga. Diseñada para oficinas de investigación, decanos e investigadores principales (PIs) que evalúan el apoyo a la investigación.
Ver plantillaEncuesta de Evaluación del Curso de Estudios Sociales
Mide cómo experimentaron los estudiantes un curso de estudios sociales — relevancia del material, claridad de la enseñanza, calidad de las discusiones y qué unidades realmente calaron — para docentes, jefes de departamento y equipos de currículo que revisan un curso tras un periodo. Una entrevista de seguimiento con IA profundiza en el razonamiento detrás de la puntuación de recomendación de los estudiantes y sus preferencias de temas, en lugar de detenerse en el número.
Ver plantillaReproducibilidad en la Investigación Moderada por IA: Una Evaluación de Investigadores
Esta encuesta explora las experiencias de los investigadores con la reproducibilidad, la transparencia y la calidad de los datos en la investigación moderada por IA. Sirve como plantilla de estudio de replicación para comprender las prácticas actuales, identificar barreras y evaluar el papel de la transparencia de las plataformas en la habilitación de estudios reproducibles moderados por IA.
Ver plantillaInvestigación que resiste.
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