UNA REVISIÓN SOBRE LOS ESTILOS DE CRIANZA 2020-2024, APLICANDO INTELIGENCIA ARTIFICIAL CON ATLAS.TI V.24
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Resumo
Los Estilos de Crianza (EC), se han investigado en su mayoría desde el enfoque cuantitativo; asimismo, el uso de la Inteligencia Artificial (IA) de ATLAS.ti, en el análisis de artículos, puede ser una herramienta importante para los investigadores. Introducción. El estudio de los EC sigue en evolución, por lo cual, un estudio de revisión puede darnos más información sobre este constructo. Objetivos. Como primer objetivo, conocer que metodología es más frecuente en las investigaciones sobre los EC. Como segundo objetivo, que conceptos son más considerados por los investigadores de los EC. Como tercer objetivo, que códigos emergentes son los más frecuentes en el análisis de los artículos seleccionados; finalmente como cuarto objetivo, que ventajas otorga el uso de la IA de ATLAS.ti, para el análisis de artículos. Métodos. Se ha optado por la revisión sistemática de diez artículos sobre EC, desde la base de datos Web of Science, publicados entre los años 2020 – 2024; empleando la IA de ATLAS.ti para el análisis de los artículos seleccionados. Resultados. La mayoría de las investigaciones sobre los EC, han sido abordados desde el enfoque cuantitativo. Los conceptos más utilizados por los investigadores son estilos de crianza, conducta, familia, hijos, entre otros. Los códigos emergentes más frecuentes son: estilos de crianza, inteligencia emocional, adolescentes y autoestima. La IA de ATLAS.ti, ayuda en gran medida, el análisis y síntesis de los artículos seleccionados. Conclusiones. Se precisan más investigaciones sobre los estilos de crianza, bajo el enfoque cualitativo. Los EC cumplen un rol influyente en el desarrollo integral de los hijos. El uso de la IA, de ATLAS.ti, puede presentar algunos errores como repetición, no discriminación entre los idiomas, errores de sintaxis y de semántica en los resúmenes, sin embargo, con la verificación necesaria, se convierte en una herramienta sumamente interesante.
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https://orcid.org/0000-0003-3635-0371