Fases para el diseño y validación de instrumentos de investigación: alcance de la inteligencia artificial

• Manrique Rodríguez, Ángela María ^[1] ; Jiménez González, Ana Emilce ^[1] ; Gómez-Velasco, Nubia Yaneth ^[1]
  1. [1] Pedagogical and Technological University of Colombia
• Localización: Ciencia en Desarollo, ISSN-e 2462-7658, ISSN 0121-7488, Nº. 1, 2025, 109 págs.
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Phases for the design and validation of research instruments: the scope of artificial intelligence
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• Resumen
  • español

    Contar con instrumentos confiables para la recopilación de datos en la investigación educativa es esencial para obtener conclusiones válidas. Conocer los elementos claves de su diseño resulta útil para los investigadores de diferentes áreas que requieran desarrollar instrumentos confiables con apoyo de tecnologías, optimizando la precisión y objetividad del proceso. Así, el objetivo de este artículo es establecer un marco metodológico de cinco fases para el diseño y validación de instrumentos. La elaboración de la propuesta es resultados de lo aplicado en el diseño y validación de un test para medir hábitos de estudio en estudiantes universitarios. La metodología incluye una revisión de literatura con categorías de búsqueda enfocadas en diseño, validación de instrumentos, y herramientas de IA. Los resultados destacan la incorporación de IA en las fases: definición del constructo;

    diseño preliminar del instrumento; validación inicial; diseño final y análisis de las propiedades psicométricas. Las conclusiones apuntan a que el uso de IA en psicometría aún es limitado, pero con potencial creciente.

  • English

    Reliable instruments for data collection in educational research are essential to obtain valid conclusions. Knowing the key elements of their design is useful for researchers in different areas who need to develop reliable instruments with the support of technologies, optimizing the accuracy and objectivity of the process. Thus, the objective of this article is to establish a five-phase methodological framework for instrument design and validation. The elaboration of the proposal is the result of what was applied in the design and validation of a test to measure study habits in university students. The methodology includes a literature review with search categories focused on design, instrument validation, and AI tools. The results highlight the incorporation of AI in the phases: construct definition; preliminary instrument design; initial validation; final design; and analysis of psychometric properties.

    The conclusions point out that the use of AI in psychometrics is still limited, but with growing potential.