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La investigación se centra en la intersección de la inteligencia artificial, la innovación educativa y la metodología cualitativa rigurosa. Una parte significativa del trabajo explora la integración de modelos de lenguaje extensos (LLM) y chatbots generativos en entornos académicos, evaluando específicamente su desempeño en la educación de ingeniería a través de modelos de aula invertida y herramientas de evaluación automatizada. Esta investigación destaca la importancia de la ingeniería de prompts, la retroalimentación en tiempo real y la evaluación crítica del comportamiento de la IA en entornos pedagógicos. Como complemento, el trabajo avanza en las metodologías de investigación al formalizar la integración de la Teoría Fundamentada de Glaser con estudios de mapeo sistemático, proporcionando marcos robustos para la saturación de datos y el análisis cualitativo en la ingeniería de software. Además, la investigación aborda desafíos complejos de toma de decisiones y accesibilidad, utilizando redes bayesianas y toma de decisiones multicriterio para la evaluación de riesgos de seguridad en IoT, así como análisis geoespacial para evaluar la accesibilidad educativa y la desigualdad. Finalmente, el trabajo explora la ciberseguridad cognitiva, proponiendo modelos que vinculan la ciencia cognitiva y la IA para mejorar la protección institucional.

Temas Clave:

• IA Generativa y LLMs en la Educación
• Metodología de Investigación Cualitativa (Teoría Fundamentada)
• Educación en Ingeniería y Aprendizaje Activo
• Análisis Geoespacial y Accesibilidad Educativa
• Evaluación de Riesgos de Ciberseguridad y Modelado Cognitivo