H1 · Research Brief v2.0

Hito 1 (15%) — Sprint A · Sesión S03 (mié 13/05)

Autor/a
Afiliación

Juan Carlos Muñoz-Mora, PhD

Universidad EAFIT · Escuela de Finanzas, Economía y Gobierno

Fecha de publicación

25 de mayo de 2026

En una frase

Un Research Brief que demuestra que tú puedes formular un problema investigable, refinarlo con IA crítica, y mantener trazabilidad de tu decisión humana.

Modo AIAS: 3 — Collaboration · Peso: 15% · Entrega: S03 mié 13/05.

Qué es

El Research Brief v2.0 es el primer commit serio de tu propuesta de tesis al repo Quarto público. Demuestra:

  1. Identificación de una situación problemática relevante.
  2. Formulación de una pregunta de investigación investigable.
  3. Filtro ARV (Actores–Relaciones–Variables) → DAG provisional.
  4. Objetivos SMART con correlato metodológico.
  5. COIN integrada: bitácora preliminar de búsqueda de literatura.
  6. Audit log H1 que demuestra trazabilidad de la decisión humana.

Estructura del entregable

En tu repo Quarto, 01-research-brief/index.qmd:

# Research Brief v2.0

## 1. Situación problemática (1 párrafo)
[Descripción de la situación que te intriga, con datos mínimos que demuestran
que el fenómeno existe — brecha empírica, quiebre estructural, contradicción
entre teoría y datos.]

## 2. Pregunta de investigación
**Pregunta v2.0:**
> ¿[Verbo medible] el efecto de [tratamiento] sobre [outcome] en [población]
> durante [período], y bajo qué condiciones se modifica?

**Evolución desde v0:**
- v0 (S01): [pregunta inicial sin IA]
- v1 (S02): [refinada con ARV]
- v2 (S03): [refinada con IA crítica + verificación]

## 3. Filtro ARV → DAG provisional
**Actores:** [3+]
**Relaciones:** [3+]
**Variables:** [3+]
**DAG provisional** (en `dagitty.net` o Mermaid):
[diagrama]

## 4. Objetivos SMART
**OG:** [Verbo medible + objeto + población + período]

**OE:**
1. [...] → método: [...]
2. [...] → método: [...]
3. [...] → método: [...]

## 5. COIN integrada (bitácora preliminar)
**Búsqueda:** [palabras clave + bases consultadas]
**Resultados:** [número de hits]
**Top 5 papers** (verificados con DOI):
1. [@cita] · DOI: [...] · Verificado: ✓

## 6. Audit log
[Ver `audit-logs/H1.md`]

Audit log H1 — formato obligatorio

En /audit-logs/H1.md del repo:

# Audit Log — H1 Research Brief v2.0

- **Entregable:** H1
- **Modo AIAS declarado:** 3 — Collaboration
- **Herramientas usadas:** [Claude X.Y / ChatGPT-5 / Gemini, etc.]
- **Prompts clave:**
  - "Critica esta pregunta de investigación: ¿es identificable causalmente?"
  - "Sugiere 3 reformulaciones con sus tradeoffs."
  - "Lista 5 papers recientes (2020+) sobre [tema], con DOI verificable."

- **Aceptado de la IA:**
  - Reformulación X (especificó delimitación temporal).
  - Sugerencia de incluir actor Z al ARV.

- **Rechazado de la IA:**
  - Sugerencia de cambiar outcome — razón: pierde alineación con literatura.
  - Cita "Acemoglu 2019 AER 109(7) — Labor Market Effects" — verificada como
    INEXISTENTE (alucinación documentada en thread).

- **Verificación humana:**
  - 5 citas verificadas en Scopus + DOI.org → 4 reales, 1 alucinada (rechazada).
  - DAG provisional validado con `dagitty.net`.

- **Decisión final (autoría humana confirmada):**
  La pregunta v2.0 es mía — la IA sugirió 3 reformulaciones, tomé elementos
  de 2 e ignoré 1. El DAG provisional es mío, refinado con feedback de la IA
  pero no copiado. La selección final de 5 papers es mía, basada en
  relevancia teórica.

- **Firma:** [Nombre estudiante] · [Fecha]

Rúbrica (15% del curso · 4 ejes 25% c/u)

Eje Peso intra Qué se evalúa
(i) Adopción de práctica moderna 25% ARV→DAG provisional · Quarto reproducible · GitHub Pages activo · objetivos SMART con verbos medibles
(ii) Honestidad metodológica 25% Límites declarados · pre-DAG honesto · COIN sin sobre-claiming
(iii) Calidad técnica 25% Pregunta investigable · objetivos coherentes · escritura clara · 5 citas verificadas
(iv) Trazabilidad humana aumentada 25% Audit log completo · evolución v0→v1→v2 documentada · al menos 1 sugerencia rechazada con razón

Ver detalle: rubricas/01-research-brief.md.

Política de IA

  • Modo AIAS por default: 3 — Collaboration.
  • Verificación obligatoria de toda cita generada por IA.
  • Audit log obligatorio: la nota no se libera sin él.

Ver Política completa.

Plazos

  • Entrega: S03 (mié 13/05) en aula, antes de las 22:00.
  • Forma: push al repo Quarto público con git tag h1-final.
  • Revisión: S04 (jue 14/05) en aula con feedback formativo.
  • Apelación: 7 días después de la nota.

Conexión con sprint

H1 cierra el Sprint A (Framing). El producto se vuelve insumo directo de Sprint B (Evidence): los 5 papers verificados son la semilla del Evidence Map en H2.


Ver también: Manifiesto IA² · Cronograma · Rúbrica

Volver arriba