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Tema 2. Ciencia y método científico

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UNIR Business School

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ciencia y método científico

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11. Otro - Tema 2. ciencia y método científico
12. Otro - Tema 1. origen y evolución de la inteligencia artificial
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UNIVERSIDAD DE LA RIOJA
Postgrado al que pertenece: Máster Universitario en Inteligencia Artificial
Denominación de la asignatura: Investigación y Gestión de Proyectos en Inteligencia Artificial
Contenido: BLOQUE 1. Investigación y método científico
Guía de Estudio: Tema 2. Ciencia y método científico

Introducción
La ciencia y el método científico son pilares fundamentales en la investigación, proporcionando
una estructura sistemática y objetiva para la adquisición de conocimiento. En el ámbito de la
inteligencia artificial (IA), la aplicación de metodologías científicas es crucial para el desarrollo y la
validación de nuevas tecnologías. Esta guía de estudio examina detalladamente la ciencia y su
método, las metodologías de investigación en IA y las metodologías empíricas tanto cuantitativas
como cualitativas.

La Ciencia y su Método
Definición
La ciencia se define como un conjunto de conocimientos obtenidos mediante la observación y el
razonamiento, estructurados sistemáticamente y de los que se deducen principios y leyes
generales. El método científico es el proceso mediante el cual los científicos, colectivamente y
con el paso del tiempo, intentan construir una representación precisa y fidedigna del mundo.
Características
El método científico se caracteriza por ser:
1. Empírico: Basado en la observación y experimentación.
2. Sistemático: Sigue un conjunto ordenado de procedimientos.
3. Objetivo: Busca eliminar sesgos y subjetividades.
4. Reproducible: Los experimentos y observaciones deben poder replicarse por otros
investigadores.
Ventajas y Desventajas
Ventajas
 Precisión: Permite obtener datos precisos y verificables.
 Confiabilidad: Proporciona resultados consistentes y reproducibles.
 Objetividad: Minimiza la influencia de opiniones personales.
Desventajas
 Complejidad: Requiere un alto nivel de rigor y detalle.
 Tiempo: Los procesos pueden ser largos y laboriosos.
 Costos: Puede implicar elevados recursos financieros y tecnológicos.

, Metodologías de Investigación en Inteligencia Artificial
Definición
Las metodologías de investigación en IA son enfoques sistemáticos utilizados para investigar,
desarrollar y evaluar sistemas de IA. Estas metodologías pueden ser clasificadas en empíricas
cuantitativas y cualitativas.
Características
1. Empíricas: Basadas en la evidencia y la observación.
2. Cuantitativas: Enfocadas en la medición y análisis numérico.
3. Cualitativas: Centran en la comprensión y descripción de fenómenos.

Metodología Empírica Cuantitativa
Definición
La metodología empírica cuantitativa en IA implica la recolección y análisis de datos numéricos
para identificar patrones y probar hipótesis.
Características
1. Medición: Utiliza instrumentos para cuantificar variables.
2. Análisis Estadístico: Emplea técnicas estadísticas para interpretar datos.
3. Generalización: Busca extrapolar los resultados a poblaciones amplias.
Ventajas y Desventajas
Ventajas
 Precisión: Ofrece resultados exactos y medibles.
 Objetividad: Minimiza la influencia de sesgos personales.
 Repetibilidad: Permite replicar estudios para validar resultados.
Desventajas
 Limitación de Contexto: Puede ignorar la riqueza del contexto.
 Rigidez: Menos flexible para adaptarse a nuevas preguntas de investigación.
 Costos y Recursos: Requiere herramientas y software especializados.

Metodología Empírica Cualitativa
Definición
La metodología empírica cualitativa en IA se enfoca en la exploración y comprensión de
fenómenos complejos a través de la recolección de datos no numéricos, como entrevistas y
observaciones.
Características
1. Explorativa: Ideal para estudios donde se conoce poco del fenómeno.

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