Marco teórico en tesis de inteligencia artificial

El marco teórico es una parte fundamental de cualquier tesis de investigación, incluyendo aquellas relacionadas con la inteligencia artificial. En este artículo, exploraremos en detalle qué es el marco teórico, su importancia y qué elementos deben incluirse en él.

Índice
  1. ¿Qué es el marco teórico?
  2. Importancia del marco teórico
  3. Contenido del marco teórico
    1. Revisión de literatura
    2. Marco de referencia
    3. Preguntas de investigación
    4. Hipótesis

¿Qué es el marco teórico?

El marco teórico es una parte esencial de una tesis de investigación, ya que proporciona el contexto teórico necesario para comprender el problema que se está investigando. Consiste en analizar y presentar las teorías existentes sobre el tema de estudio, así como los trabajos e investigaciones previas relacionadas con el mismo.

En el caso de una tesis de inteligencia artificial, el marco teórico se refiere a todas las fuentes de consulta teórica disponibles sobre el tema. Esto incluye teorías y conceptos fundamentales de la inteligencia artificial, así como investigaciones y avances tecnológicos relevantes en el campo.

Importancia del marco teórico

El marco teórico cumple varias funciones importantes en una tesis de inteligencia artificial:

  • Evitar errores: Al analizar las teorías existentes y los trabajos previos, el marco teórico ayuda a evitar cometer errores en el estudio o a prevenirlos en la medida de lo posible.
  • Tutorial de investigación: Proporciona orientación sobre cómo realizar el estudio y hacia dónde dirigirlo. Sirve como una referencia clave para interpretar los resultados obtenidos en la investigación.
  • Centrarse en el problema: Ayuda a mantener el enfoque en el problema de estudio y evitar desviarse de él. Esto es especialmente importante en el campo de la inteligencia artificial, donde las posibilidades de investigación son amplias y diversas.
  • Elaboración de hipótesis: El marco teórico proporciona las bases para formular hipótesis que puedan ser probadas y validadas durante el desarrollo de la investigación.
  • Descubrimiento de conocimiento: Al revisar las teorías existentes y los trabajos previos, el investigador puede descubrir nuevo conocimiento científico o identificar lagunas en el campo que puedan ser abordadas en la tesis.

Contenido del marco teórico

El contenido del marco teórico puede variar dependiendo del tema de investigación y los objetivos de la tesis de inteligencia artificial. Sin embargo, generalmente se incluyen los siguientes elementos:

Revisión de literatura

En esta sección se revisan y analizan las teorías, conceptos y trabajos previos relevantes para el tema de estudio. Se deben seleccionar cuidadosamente las fuentes de información más importantes y actualizadas, y se deben extraer las referencias que sean de utilidad para los objetivos de la investigación.

Marco de referencia

El marco de referencia proporciona un contexto más amplio para el estudio de la inteligencia artificial. Puede incluir conceptos teóricos, modelos y enfoques metodológicos utilizados en el campo. Este marco de referencia ayuda al investigador a situar su estudio dentro del contexto existente y a comprender cómo se relaciona con otros trabajos previos.

Preguntas de investigación

Las preguntas de investigación son fundamentales para orientar el estudio y establecer los objetivos de la tesis. Estas preguntas deben surgir del análisis de la literatura existente y deben ser lo suficientemente específicas como para guiar la investigación de manera efectiva.

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Hipótesis

Basándose en el análisis de la literatura y las preguntas de investigación, el investigador puede formular hipótesis que serán probadas y evaluadas durante el desarrollo de la investigación. Estas hipótesis deben ser claras, específicas y estar respaldadas por la evidencia existente en el campo de la inteligencia artificial.

El marco teórico es una parte esencial de una tesis de inteligencia artificial, ya que proporciona el contexto teórico necesario para comprender el problema de estudio. Al analizar las teorías existentes, los trabajos previos y formular hipótesis, el investigador puede avanzar en su estudio y contribuir al conocimiento científico en el campo de la inteligencia artificial.

Referencia bibliográfica:

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SAMPIERI, Hernández Roberto (et.al.) (2008). Metodología de la Investigación. Mc.Graw-Hill: México.

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