Doctorado en Innovaciones Educativas | Autor: José Zambrano
1. Contexto y Objetivos
Resumen del Contexto: Este documento establece la problemática central de la tesis. Se enfoca en la brecha entre la educación tradicional y la necesidad de sistemas adaptativos. Define la interrogante sobre cómo la inteligencia artificial puede optimizar el aprendizaje y presenta los cuatro objetivos específicos: diagnosticar, analizar, diseñar y evaluar el ecosistema propuesto.
2. Cuadro Sinóptico Referencial
Resumen del Cuadro Sinóptico: Aquí se organizan los antecedentes de la investigación. Se destacan referentes internacionales de España y México, así como estudios nacionales de la UCV y la UPEL. También se sintetizan las bases teóricas de la complejidad y el conectivismo, junto al marco legal que sustenta la soberanía tecnológica venezolana.
3. Trayecto Metodológico
Resumen del Trayecto Metodológico: Se describe la ruta epistémica bajo el paradigma socio-crítico y cualitativo. Se detallan las dimensiones ontológica y epistemológica, enfocando la investigación hacia una transformación humana y soberana de la praxis docente mediante el uso ético de la tecnología.
4. Criterios de Rigor
Resumen de Criterios de Rigor: Este documento explica cómo se valida la investigación. Se utiliza la triangulación múltiple, cruzando datos de informantes clave, métodos de análisis documental y las teorías de base como la complejidad de Morin para asegurar la objetividad y profundidad de los hallazgos.
5. Matriz de Categorización
Resumen de la Matriz: Define las categorías emergentes del estudio. Se centra en tres nodos: el ecosistema adaptativo, la optimización predictiva por inteligencia artificial y la innovación educativa soberana. Es el mapa conceptual que guía la construcción de la arquitectura teórica final.
Video de Exposición Final
Visualice la defensa detallada de la arquitectura teórica propuesta.