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2️⃣ Desafío #1: Cita esto correctamente

Consigna:
"Citen fuentes en APA 7ª edición de un articulo de su preferencia usando:

Una cita textual (40+ palabras). o

Una paráfrasis. o

Una cita de ChatGPT."

Material proporcionado:

Un fragmento de un artículo científico (texto para citar textual/parafrasear).

Una respuesta generada por ChatGPT (ej.: "La IA revoluciona la educación según OpenAI (2023)...").

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Desafío 1: Cita esto correctamente

Gómez, L., & Rivera, M. (2022). Optimización de procesos en sistemas productivos modernos. Journal Latinoamericano de Ingeniería Industrial, 15(2), 45–60.

1. Cita textual larga (40+ palabras) en APA 7

“La integración de herramientas de automatización y análisis de datos en las plantas industriales ha permitido reducir desperdicios en más del 25%, mejorar la eficiencia operativa y fortalecer la toma de decisiones basada en evidencia. Estas tecnologías se han convertido en elementos clave para generar ventajas competitivas dentro del sector manufacturero moderno.” (p. 52)

2. Paráfrasis en APA 7

Gómez y Rivera (2022) explican que la automatización combinada con análisis de datos ha contribuido a disminuir desperdicios, aumentar la eficiencia de las operaciones y mejorar las decisiones estratégicas en la industria manufacturera.

3. Cita de ChatGPT en APA 7

(ChatGPT, comunicación personal, 17 de noviembre de 2025)

Referencia final (APA 7)

Gómez, L., & Rivera, M. (2022). Optimización de procesos en sistemas productivos modernos. Journal Latinoamericano de Ingeniería Industrial, 15(2), 45–60.

# data[].attributes.headline
DUBAL RODRIGO VELASQUEZ ORIHUELA y INGA CASTRO KAREN ANGELA 

# data[].attributes.subject
DUBAL RODRIGO VELASQUEZ ORIHUELA y INGA CASTRO KAREN ANGELA 

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CITA:

" Entre sus múltiples ventajas podemosmencionar la precisión y exactitud de los trabajos,el ahorro de tiempo, mayor confort tanto para el pa-ciente como para el profesional, mejor comunicacióndel profesional con el laboratorio/paciente y sesio-nes más cortas, entre otras tantas." (Mouriño, 2021, pág. 57)

REFERENCIA:

Mouriño. G. ( 2021). ODONTOLOGÍA DIGITAL EN LA CLÍNICA DIARIA. Revista Ateneo Argentino de Odontología. VOL (65). pág. 57. https://www.ateneo-odontologia.org.ar/articulos/lxv01/articulo06.pdf

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1. Cita textual (40+ palabras)

Suposición del artículo científico: Imagina que el fragmento proporcionado es del artículo "El impacto de los algoritmos de aprendizaje automático en el diagnóstico médico temprano" de Pérez y García (2022).

Ejemplo de cita:

Según Pérez y García (2022), en su estudio sobre la aplicación de la inteligencia artificial en medicina, se concluye que:
"Los modelos predictivos basados en aprendizaje profundo han demostrado una precisión superior al 95% en la identificación de patrones tempranos de enfermedades degenerativas en imágenes de resonancia magnética, lo que sugiere un cambio paradigmático en los protocolos de screening convencionales y una reducción significativa en los tiempos de diagnóstico" (p. 45).

Referencia en la lista final:
Pérez, J. y García, L. (2022). El impacto de los algoritmos de aprendizaje automático en el diagnóstico médico temprano. Revista de Innovación Sanitaria, 15(3), 40-52.

2. Paráfrasis

Ejemplo de paráfrasis:

La integración de la inteligencia artificial en el ámbito educativo está transformando los métodos de enseñanza y personalizando el aprendizaje, lo que permite adaptar los contenidos a las necesidades individuales de cada estudiante (Rodríguez, 2021).

Referencia en la lista final:
Rodríguez, M. (2021). Educación 4.0: La intersección entre la pedagogía y la tecnología. Editorial TecnoEduca.

3. Cita de ChatGPT

Ejemplo de cita (basado en el material proporcionado):

OpenAI (2023) señala que "la inteligencia artificial está revolucionando la educación al facilitar herramientas de aprendizaje adaptativo y automatizar tareas administrativas, lo que permite a los educadores concentrarse en una enseñanza más personalizada y efectiva" (ChatGPT, versión de marzo 25).

Referencia en la lista final (formato APA para modelos de lenguaje generativo como ChatGPT):
OpenAI. (2023). ChatGPT (Versión de marzo 25) [Modelo de lenguaje grande]. https://chat.openai.com

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NRC: 77017

1.    Cita textual larga (40+ palabras)

En el texto (cita directa larga):

Según Pérez y Gómez (2022): La telemedicina ha demostrado ser una herramienta eficaz para reducir barreras geográficas, optimizar los tiempos de espera y mejorar la continuidad del cuidado en pacientes con enfermedades crónicas. Su implementación adecuada exige capacitación del personal de salud, infraestructura tecnológica estable y protocolos claros de seguridad y confidencialidad de la información. (pp. 45–46)

2.     Paráfrasis del mismo artículo

En el texto (cita indirecta / paráfrasis):

La telemedicina puede disminuir las barreras de acceso, agilizar la atención y fortalecer el seguimiento de pacientes con patologías crónicas, siempre que se cuente con personal capacitado, buena infraestructura digital y normas de seguridad para los datos clínicos (Pérez & Gómez, 2022).

3.     Cita de ChatGPT en APA 7

Ejemplo de idea producida por ChatGPT:

Los modelos de inteligencia artificial como ChatGPT pueden servir de apoyo al aprendizaje, siempre que el estudiante contraste la información con fuentes académicas confiables y no delegue completamente su pensamiento crítico al sistema.

En el texto (cita de IA):

OpenAI (2023) señala que los modelos de lenguaje como ChatGPT pueden apoyar el aprendizaje del estudiante, siempre que este contraste la información con fuentes académicas confiables y mantenga su propio juicio crítico.

O en forma parentética:

Los modelos de IA pueden apoyar el estudio, pero requieren un uso responsable y contrastado con bibliografía científica (OpenAI, 2023).

4.     Referencias en la lista final

OpenAI. (2023). ChatGPT [Modelo de lenguaje grande]. https://chat.openai.com/

Pérez, L., & Gómez, R. (2022). Impacto de la telemedicina en la atención primaria de salud. Revista Latinoamericana de Salud Pública, 14(2), 40–60.

Integrantes:

-       Palomino Ramírez, Ruddy

-       Bruno Orihuela, Cristhian

-       Pillco Campos, Mell

-       Salvador Ojeda, Emy

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1. Paráfrasis de un artículo científico

Artículo utilizado :

Dunlosky, Rawson, Marsh, Nathan y Willingham (2013) publicaron un análisis exhaustivo de técnicas de estudio en Psychological Science in the Public Interest.

Paráfrasis (APA 7):

Dunlosky et al. (2013) concluyen que, aunque muchas estrategias de estudio populares —como subrayar o volver a leer— son ampliamente utilizadas por estudiantes, su efectividad es limitada. En cambio, técnicas como la práctica distribuida y la recuperación activa muestran beneficios sólidos, consistentes y comprobados en distintos niveles educativos.

2. Cita de ChatGPT en APA7:

Según ChatGPT, “la inteligencia artificial puede apoyar el aprendizaje al ofrecer retroalimentación inmediata y adaptada al progreso del estudiante” (OpenAI, 2023).

3. Referencias en APA 7ª edición

Dunlosky, J., Rawson, K. A., Marsh, E. J., Nathan, M. J., & Willingham, D. T. (2013).

Improving students’ learning with effective learning techniques: Promising directions from cognitive and educational psychology. Psychological Science in the Public Interest, 14(1), 4–58. https://doi.org/10.1177/1529100612453266

OpenAI. (2023). ChatGPT (GPT-5.1) [Modelo de lenguaje grande]. https://chat.openai.com/

Integrantes:

-Vargas taipe david alex

-Camasca Cauchos Xiomara Jhudith

-Steven Minaya Lovaton

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ARTÍCULO: INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN EL DIAGNÓSTICO MÉDICO: UN ENFOQUE BASADO EN APRENDIZAJE PROFUNDO

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ARTÍCULO: INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN EL DIAGNÓSTICO MÉDICO: UN ENFOQUE BASADO EN APRENDIZAJE PROFUNDO

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Integrantes:

-Fidel Antezana Luis Jhonatan

-Unocc Sedano Huxley

-Laureano Cordova Alvaro Elias

-Manyari Ramirez Raquel Elizabeth

NRC: 77017

1. Cita textual:

Según Saavedra (2023):

“La inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta de apoyo fundamental en la educación actual, pues permite optimizar tareas, mejorar la interacción con los estudiantes y generar recursos personalizados que favorecen el aprendizaje autónomo y significativo en diversos contextos educativos” (p. 4).

2. Paráfrasis:

La autora resalta que la inteligencia artificial está transformando la educación porque facilita la automatización de tareas, la creación de materiales personalizados y el fortalecimiento del aprendizaje autónomo, convirtiéndose en un recurso clave dentro del entorno académico moderno (Saavedra, 2023).

3. Cita de ChatGPT:

ChatGPT sostiene que “la IA educativa puede apoyar al docente en la creación de materiales, retroalimentación y planificación, permitiendo usar más tiempo en actividades pedagógicas de alto valor” (ChatGPT, comunicación personal, 20 de noviembre de 2025).

Referencia:

Saavedra Saavedra, Y. C. (2023). El impacto de la inteligencia artificial en los procesos educativos. Society & Technology, 6(2), 1–9. https://sociencytec.com/index.php/sct/article/view/18

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Vista de INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN EL DIAGNÓSTICO MÉDICO: UN ENFOQUE BASADO EN APRENDIZAJE PROFUNDO

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Artículo utilizado:

Bastidas, C., Gómez, A., & Rojas, M. (2021). Impacto del monitoreo remoto en pacientes con enfermedades crónicas durante la pandemia por COVID-19. Revista Médica de Chile, 149(7), 985–993. https://doi.org/10.4067/S0034-98872021000700985

Paráfrasis (APA 7):

Bastidas et al. (2021) señalan que el monitoreo remoto aplicado a pacientes con enfermedades crónicas permitió asegurar la continuidad del tratamiento durante la pandemia, disminuyendo complicaciones clínicas y reduciendo los ingresos hospitalarios innecesarios. Los autores destacan que esta modalidad fortaleció el seguimiento médico, promovió la adherencia terapéutica y optimizó la comunicación entre el personal de salud y los pacientes, demostrando ser una estrategia eficaz en contextos sanitarios de alta demanda.

2. Cita de ChatGPT en APA 7

Según ChatGPT, “la telemedicina ha cambiado el modelo tradicional de atención al facilitar diagnósticos más rápidos, mejorar el acceso a especialistas y reducir las brechas geográficas en la atención sanitaria” (OpenAI, 2023).

3. Referencias en APA 7 edición

Bastidas, C., Gómez, A., & Rojas, M. (2021). Impacto del monitoreo remoto en pacientes con enfermedades crónicas durante la pandemia por COVID-19. Revista Médica de Chile, 149(7), 985–993. https://doi.org/10.4067/S0034-98872021000700985

OpenAI. (2023). ChatGPT (GPT-5.1) [Modelo de lenguaje de gran tamaño]. https://chat.openai.com/

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Nombre: Rojas Juica Kaite Crisel

Nrc: 77017

1. Cita textual larga

“La insuficiencia cardíaca es un síndrome clínico complejo que resulta de cualquier alteración estructural o funcional del corazón, lo que impide su capacidad para llenarse o eyectar sangre adecuadamente. Su progresión se ve influenciada por factores hemodinámicos, neurohormonales y genéticos que modifican la función del miocardio” (Pérez et al., 2022, p. 214).

2. Paráfrasis del artículo

La insuficiencia cardíaca se origina cuando el corazón pierde su capacidad para bombear sangre de manera eficiente. De acuerdo con Pérez y colaboradores (2022), múltiples factores fisiológicos y genéticos contribuyen a su progresión y deterioro funcional.

3. Cita de ChatGPT

Según ChatGPT, la medicina cardiovascular está experimentando avances rápidos gracias al uso de IA, especialmente en el diagnóstico temprano y la predicción de riesgos clínicos (OpenAI, 2024).

REFERENCIAS:

Pérez, L., Martínez, R., & Gómez, A. (2022). Mecanismos fisiopatológicos de la insuficiencia cardíaca y sus implicancias clínicas. Revista Peruana de Cardiología, 18(3), 210–225.

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NRC: 77017

INTEGRANTES:

Valentina Espinoza Quispe

Axl Yenery Esteban Solis

Daleska Aliaga Mitterhofer

Matías Vilcahuaman Quilca

https://www.redalyc.org/journal/773/77369238006/77369238006.pdf

CITA TEXTUAL:

La ausencia paterna durante la infancia genera en los participantes sentimientos de estigmatización, soledad profunda y una percepción de abandono constante que se relaciona directamente con su actual estado de vulnerabilidad psíquica, dificultando tanto sus relaciones interpersonales como su bienestar emocional” (Rendón-Quintero & Rodríguez, 2021, p. 130)

UNA PARAFRASIS:

Según Quintero y Rodríguez (2021), el estudio analiza cómo viven adultos con enfermedad mental la ausencia de su padre durante la infancia. Mediante entrevistas, se encontró que esta ausencia genera sentimientos de soledad, miedo, tristeza y desprotección, además de idealizar la figura paterna o buscar un sustituto. Los autores concluyen que este vacío emocional tiene efectos profundos que deben considerarse en la atención terapéutica.

CITA DE CHATGPT:

Mendoza Sierra,N. E., Franco Chóez. X.E., Verdesoto Galeas, J. del R., & Pazmiño Ramírez, P. F. (2022). La ausencia paterna y el estado emocional depresivo en los hijos. Estudios de casos y propuesta. Journal of Science and Research, 7(CININGEC I), 1140-1162.

REFERENCIAS:

- Rendón-Quintero, E., & Rodríguez-Gómez, R. (2021). Ausencia paterna en la infancia: vivencias en personas con enfermedad mental Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales, Niñez y Juventud, 19(2), 121-145. https://doi.org/10.11600/rlcsnj.19 .2.4453

- OpenAI. (2023). ChatGPT (GPT-5.1) [Modelo de lenguaje grande]. https://chat.openai.com/

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NRC:77017

INTEGRANTES:

Gamion Chero Juan Diego

Quispe Ponce Jorge Eduardo

Chacon Baltazar Mariana Isabella

Landeo Matamoros Cristofer Jhordan

1. Cita textual larga (40+ palabras)

Según Aparicio-Montenegro, Narro-Andrade, León-Velarde, Morales-Romero y Fernández-Flores (2025): “El artículo tuvo como objetivo desarrollar una aplicación basada en la inteligencia artificial, cuya finalidad es la detección y atención temprana de la diabetes mellitus tipo 2, una enfermedad que afecta al 9.3 % de los adultos a nivel global. Metodológicamente, se empleó un enfoque cuantitativo no experimental, haciendo uso de un conjunto de datos de 800 pacientes, de los que se seleccionaron 160 para entrenar un modelo predictivo, implementando algoritmos de machine learning, tales como K-Nearest Neighbors (KNN) y Random Forest (RF), que facilitaron el análisis de datos clínicos y biométricos. Entre los principales resultados se destaca que el modelo KNN evidenció una precisión del 95,5 %, mientras que RF demostró un 92,16 % de precisión. Asimismo, la regresión logística alcanzó una precisión del 79,33 %. Estos modelos identificaron la glucosa como el factor predictivo más significativo, con una correlación de 0,49 respecto a la diabetes. Se concluyó que el uso de modelos de Inteligencia Artificial constituye una forma eficaz, accesible, no intrusiva y económica para facilitar la detección y atención temprana de la diabetes, mejorando la calidad en la atención personalizada, demostrando los beneficios que se pueden alcanzar en materia de salud pública.” (Aparicio-Montenegro et al., 2025, pp. 91-92)

2. Paráfrasis (cita indirecta)

Los autores muestran que los modelos de inteligencia artificial aplicados al diagnóstico de diabetes tipo 2 (como KNN y Random Forest) lograron altos niveles de precisión y permitieron identificar el nivel de glucosa como el predictor más relevante. También indican que estas tecnologías representan una alternativa accesible, eficaz y económica para mejorar la detección temprana y la atención personalizada dentro de la salud pública (Aparicio-Montenegro et al., 2025).

3. Cita de ChatGPT:

OpenAI (2023) explica que los modelos de lenguaje como ChatGPT pueden apoyar el aprendizaje académico, siempre que los estudiantes contrasten la información con fuentes científicas y mantengan un pensamiento crítico activo.

4. Referencias en APA 7

Aparicio-Montenegro, P. R., Narro-Andrade, M. G., León-Velarde, C. G., Morales-Romero, G. P., & Fernández-Flores, S. M. (2025). Modelos predictivos en la Salud Pública: El abordaje de la diabetes mediante la Inteligencia Artificial. Cuestiones Políticas

OpenAI. (2023). ChatGPT [Modelo de lenguaje grande].