INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA EDUCACIÓN SUPERIOR

Acerca de este curso

Desarrollar competencias para comprender, aplicar y evaluar la inteligencia artificial en la educación superior, promoviendo su uso responsable y ético para mejorar los procesos de enseñanza-aprendizaje.

Contenido del curso

MÓDULO 1: FUNDAMENTOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
En este módulo se brindará una introducción integral a la Inteligencia Artificial, abordando su origen, evolución histórica y relevancia en la actualidad. Los participantes conocerán los conceptos fundamentales de la IA, incluyendo algoritmos, modelos y los principios del aprendizaje automático o machine learning, para comprender cómo las máquinas pueden aprender y tomar decisiones. Asimismo, se analizará la clasificación de la Inteligencia Artificial, diferenciando entre IA débil, IA fuerte e IA generativa, con ejemplos prácticos de su aplicación, especialmente en el ámbito educativo. Finalmente, el módulo incorporará una reflexión sobre la ética y la legislación básica relacionada con el uso de la IA en educación, promoviendo un uso responsable, crítico y alineado con principios legales y valores sociales.

  • TEMA 1: • HISTORIA Y EVOLUCIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
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  • TEMA 2: • CONCEPTOS BÁSICOS: ALGORITMOS, MODELOS, APRENDIZAJE AUTOMÁTICO (MACHINE LEARNING)
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  • TEMA 3: • CLASIFICACIÓN DE LA IA: IA DÉBIL, IA FUERTE, IA GENERATIVA
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  • TEMA 4: • ÉTICA Y LEGISLACIÓN BÁSICA EN IA APLICADA A LA EDUCACIÓN
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  • MODULO 1 – FUNDAMENTOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

MÓDULO 2: HERRAMIENTAS Y TÉCNICAS DE IA EN EDUCACIÓN
En este módulo se explorarán las principales herramientas y técnicas de Inteligencia Artificial aplicadas al ámbito educativo, con énfasis en el uso práctico y pedagógico. Los participantes conocerán el funcionamiento y las posibilidades de los modelos de lenguaje como ChatGPT y otros asistentes inteligentes, comprendiendo cómo pueden apoyar la enseñanza, la planificación académica y el aprendizaje personalizado. Además, se abordarán las técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) y su aplicación en la creación de contenidos, evaluación automatizada y análisis de información educativa. El módulo también introducirá los fundamentos de redes neuronales y algoritmos utilizados en educación, facilitando la comprensión de cómo la IA procesa y genera conocimiento. Finalmente, se revisarán plataformas y software educativos que permiten integrar la IA en el aula, promoviendo experiencias de aprendizaje innovadoras y efectivas.

MÓDULO 3: APLICACIÓN PRÁCTICA DE LA IA EN EL PROCESO EDUCATIVO
Este módulo se centra en la aplicación práctica de la Inteligencia Artificial en el proceso educativo, orientando a los participantes en el diseño e implementación de actividades, recursos y materiales didácticos apoyados por IA. Se analizarán estrategias para utilizar la IA en la personalización del aprendizaje, atendiendo a las necesidades individuales de los estudiantes, así como en la evaluación formativa, facilitando el seguimiento y la mejora continua del desempeño académico. Asimismo, se abordará el uso de la IA para la optimización de procesos docentes, como la gestión educativa, la retroalimentación automatizada y la organización del trabajo pedagógico. Finalmente, el módulo explorará la integración de la IA con metodologías activas, tales como el Aprendizaje Basado en Proyectos (ABP) y la gamificación, promoviendo experiencias de aprendizaje innovadoras, participativas y centradas en el estudiante.

MÓDULO 4: REFLEXIONES ÉTICAS, FUTURO Y MEJORA CONTINUA
Este módulo invita a una reflexión crítica y responsable sobre el uso de la Inteligencia Artificial en el ámbito educativo, abordando los principales desafíos éticos y responsabilidades que implica su aplicación en la docencia. Se analizarán las ventajas y limitaciones de la IA en la educación superior, promoviendo una visión equilibrada que permita tomar decisiones informadas y conscientes. Asimismo, se explorarán las tendencias emergentes y el desarrollo futuro de la IA en entornos educativos, considerando su impacto en los modelos de enseñanza y aprendizaje. Finalmente, el módulo se enfocará en la evaluación y mejora continua de la integración de la IA en la práctica docente, fomentando procesos de innovación sostenibles, éticos y alineados con la calidad educativa.

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