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IA en la investigación de eventos laborales
Curso: Investigación de eventos laborales
Propósito del curso: Aplicar herramientas técnicas y metodológicas del proceso de investigación y análisis de los incidentes y accidentes laborales que lleven a prevenir la ocurrencia de nuevos eventos en el lugar de trabajo.
RAC.1 Interpreta el proceso de investigación de un accidente de trabajo y una enfermedad laboral con base en la normatividad legal vigente
RAC.2 Emplea una metodología de análisis causal para la identificación de las causas generadoras de un accidente de trabajo
RAC.3 Construye planes de acción a partir de la intervención objetiva en un evento laboral
Problemática identificada: falta de conocimiento para aplicación de la metodología de análisis de causa
La IA puede transformar radicalmente el proceso de enseñanza-aprendizaje en la investigación de eventos laborales, ayudando a los estudiantes a superar las dificultades relacionadas con el análisis de causas, proporcionando una retroalimentación constante y personalizada, y simulando situaciones que refuercen la comprensión teórica y práctica. Además, puede integrarse a las normativas legales vigentes y permitir que los estudiantes se enfrenten a desafíos reales de forma segura, mejorando la calidad de la capacitación y la toma de decisiones.
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1 Reply
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Hola estimada Yohanna,
Gracias por compartir una propuesta tan relevante y bien estructurada. Me parece muy acertado que hayas enfocado el diseño de la IA personalizada en uno de los aspectos más críticos de tu curso: el análisis de causas en incidentes laborales. Coincido contigo en que este es un punto donde los estudiantes suelen presentar mayores dificultades, especialmente por el nivel de detalle y rigurosidad que exige la aplicación de metodologías como el árbol de causas o el análisis de Ishikawa.
Me parece interesante la posibilidad de integrar la IA a simulaciones de eventos laborales. Quizás podrías considerar que, además de simular situaciones, la IA también actúe como guía durante el proceso de investigación, haciendo preguntas clave en tiempo real (por ejemplo: ¿qué evidencia fue recolectada?, ¿qué condición subyacente podría estar involucrada?, etc.). Esto ayudaría a fortalecer el razonamiento causal y no solo la memorización de pasos.
Por último, sería valioso que la IA también incorporara criterios de la normatividad legal vigente en Colombia (como el Decreto 1072 de 2015), para validar si los planes de acción propuestos por los estudiantes están alineados con el marco regulatorio. Esto les permitiría consolidar competencias aplicadas con una base legal sólida.
Saludos cordiales,<br data-start=”1476″ data-end=”1479″> James Mauricio Enríquez Rodríguez
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