Ofrecer una base sólida de conocimientos para la toma de decisiones en el uso e incorporación de Inteligencia en el Aula.

Estructura General

El curso estará organizado en 6 módulos principales, diseñados para ser completados en aproximadamente 4-6 semanas, con una carga de trabajo semanal de 3-4 horas.

Módulo 1: Fundamentos de la IA en Educación

1. Introducción a la IA: Conceptos básicos y evolución histórica
2. Tipos de IA relevantes para educación: Machine Learning, Procesamiento de Lenguaje Natural, Sistemas de Recomendación
3. Panorama actual de la IA en entornos educativos: Casos de éxito internacionales
4. Actividad práctica: Análisis de una experiencia de uso de IA en tu institución o entorno cercano

Módulo 2: Herramientas de IA para Planificación Docente

1. Asistentes de diseño curricular: Planificación de clases y unidades didácticas
2. Herramientas para creación de contenidos: Generación de materiales didácticos
3. Sistemas de evaluación automatizada: Creación de evaluaciones personalizadas
4. Actividad práctica: Diseñar una unidad didáctica utilizando herramientas de IA

Módulo 3: IA para Personalización del Aprendizaje

1. Sistemas adaptativos de aprendizaje: Plataformas que se ajustan al ritmo del estudiante
2. Herramientas de tutorización virtual: Asistentes para dudas y refuerzo
3. Análisis de datos educativos: Interpretación de patrones de aprendizaje
4. Actividad práctica: Implementar una estrategia de personalización con IA para un grupo específico

Módulo 4: IA para la Colaboración y Comunicación

1. Herramientas colaborativas potenciadas por IA: Entornos de trabajo en equipo
2. Asistentes de conversación educativos: Implementación en el aula (incluyendo Claude)
3. Traducción y accesibilidad: Eliminación de barreras lingüísticas y de acceso
4. Actividad práctica: Diseñar una actividad colaborativa apoyada en IA

Módulo 5: Consideraciones Éticas y Críticas

1. Privacidad y protección de datos: Marco legal y buenas prácticas
2. Sesgos en los sistemas de IA: Identificación y mitigación
3. Alfabetización en IA para estudiantes: Pensamiento crítico y evaluación de contenidos
4. Dependencia tecnológica vs. autonomía docente: Balances necesarios
5. Actividad práctica: Desarrollo de un código ético para el uso de IA en tu aula

Módulo 6: Implementación y Proyecto Final

1. Estrategias de adopción gradual: Pasos para implementar IA en el aula
2. Evaluación de impacto: Medición de resultados y ajustes
3. Tendencias futuras: Hacia dónde va la IA en educación
4. Proyecto final: Diseño e implementación de un plan de integración de IA para un contexto educativo específico

• Microlecciones en video (5-10 minutos)
• Lecturas complementarias actualizadas
• Talleres prácticos con herramientas reales
• Foros de discusión guiados
• Proyectos incrementales que culminan en el trabajo final

Tu computadora

Una conexión a internet

Acceso a las herramientas que se explicarán en el curso

Este es un curso de calidad, no solo brinda información para que la guardes. Nuestro propósito en esta propuesta es preparar docentes en el área de IA con herramientas sólidas y prácticas comprobables. La evaluación se basa tanto en la participación como en la producción siguiendo este criterio.

• Participación en foros (20%)
• Actividades prácticas de cada módulo (40%)
• Proyecto final de implementación (40%)