<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><?xml-stylesheet type="text/xsl" href="static/style.xsl"?><OAI-PMH xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/OAI-PMH.xsd"><responseDate>2026-04-27T20:22:30Z</responseDate><request verb="GetRecord" identifier="oai:uvadoc.uva.es:10324/77275" metadataPrefix="dim">https://uvadoc.uva.es/oai/request</request><GetRecord><record><header><identifier>oai:uvadoc.uva.es:10324/77275</identifier><datestamp>2025-08-28T19:03:56Z</datestamp><setSpec>com_10324_38</setSpec><setSpec>col_10324_852</setSpec></header><metadata><dim:dim xmlns:dim="http://www.dspace.org/xmlns/dspace/dim" xmlns:doc="http://www.lyncode.com/xoai" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.dspace.org/xmlns/dspace/dim http://www.dspace.org/schema/dim.xsd">
<dim:field mdschema="dc" element="contributor" qualifier="advisor" lang="es" authority="7d9a5f6b0565a059" confidence="600" orcid_id="0000-0002-9305-802X">Álvarez Álvarez, Susana</dim:field>
<dim:field mdschema="dc" element="contributor" qualifier="author" authority="3032f792-e9fa-43cb-b020-940f276a8690" confidence="600" orcid_id="">Turza Lacruz, Alba</dim:field>
<dim:field mdschema="dc" element="contributor" qualifier="editor" lang="es" authority="EDUVA61" confidence="600" orcid_id="">Universidad de Valladolid. Facultad de Traducción e Interpretación</dim:field>
<dim:field mdschema="dc" element="date" qualifier="accessioned">2025-08-28T11:12:20Z</dim:field>
<dim:field mdschema="dc" element="date" qualifier="available">2025-08-28T11:12:20Z</dim:field>
<dim:field mdschema="dc" element="date" qualifier="issued">2025</dim:field>
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<dim:field mdschema="dc" element="description" qualifier="abstract" lang="es">Los avances en inteligencia artificial (IA) están redefiniendo la industria de la traducción y la interpretación a un ritmo sin precedentes. El objetivo principal del presente Trabajo Fin de Grado es examinar de forma exhaustiva el grado de integración de la IA en los planes de estudios de los másteres para la formación en traducción e interpretación en el contexto español. En este sentido, se pretenden conocer las percepciones de los estudiantes sobre la integración de la IA en los programas formativos. Para ello, se plantea un doble enfoque: por un lado, realizar un análisis detallado de los planes de estudios de los másteres en TeI ofrecidos por diversas universidades españolas, con el propósito de identificar si incluyen competencias relacionadas con la IA. Por otro lado, emplear un cuestionario dirigido a los estudiantes de dichos másteres para recopilar sus percepciones y actitudes hacia la incorporación de la IA en su formación académica y su futura práctica profesional. En última instancia, se analizará la posible discrepancia existente entre la oferta formativa y las demandas actuales del sector, con el fin de garantizar que las nuevas promociones de traductores e intérpretes estén bien formadas para desenvolverse y sobresalir en un panorama profesional potenciado por la IA.</dim:field>
<dim:field mdschema="dc" element="description" qualifier="degree" lang="es">Grado en Traducción e Interpretación</dim:field>
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<dim:field mdschema="dc" element="rights" lang="*">Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional</dim:field>
<dim:field mdschema="dc" element="subject" qualifier="classification" lang="es">Traducción con Inteligencia artificial</dim:field>
<dim:field mdschema="dc" element="title" lang="es">La inteligencia artificial en la formación de traductores e intérpretes: el caso de los másteres en traducción e interpretación</dim:field>
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