Curso Inteligencia artificial aplicada a la docencia

Fundamentación

La inteligencia artificial (IA) está remodelando el panorama educativo, ofreciendo oportunidades sin precedentes para personalizar y mejorar los procesos de enseñanza y aprendizaje. El curso «Inteligencia artificial aplicada a la docencia» está diseñado para empoderar a los educadores, permitiéndoles integrar herramientas de IA en sus prácticas pedagógicas.

Al entender cómo la IA puede analizar tendencias, adaptarse a las necesidades de los estudiantes, y crear entornos de aprendizaje más dinámicos, los docentes pueden mejorar significativamente la experiencia educativa. Este curso abordará los conceptos básicos de la IA, sus aplicaciones prácticas en la enseñanza, y cómo se puede utilizar para crear experiencias de aprendizaje más inclusivas y personalizadas. A través de un enfoque práctico y basado en ejemplos reales, los participantes desarrollarán habilidades para implementar soluciones de IA en sus entornos educativos, mejorando así la eficacia y la eficiencia de sus métodos de enseñanza.

Público objetivo:

  • El curso está dirigido a educadores de todos los niveles, incluyendo maestros de primaria, secundaria, y educación superior. También es relevante para diseñadores instruccionales, administradores educativos, y tecnólogos educativos interesados en aplicar la IA en la educación.

Objetivo del curso

Capacitar a los educadores en el uso eficiente de la inteligencia artificial en sus prácticas de enseñanza, fomentando el desarrollo de entornos de aprendizaje innovadores y personalizados que mejoren la experiencia educativa de los estudiantes.

Clases digitales

  1. Fundamentos de la Inteligencia Artificial en la educación
  2. Herramientas de IA para la personalización del aprendizaje
  3. IA y análisis de datos para informar la práctica docente
  4. Estrategias innovadoras de IA para la inclusión y diversidad en el aula

Metodología de trabajo

Este curso destaca por su flexibilidad: no tiene una fecha de inicio ni de finalización fija, lo que te permite acceder a él en cualquier momento, adaptándose perfectamente a tu ritmo de vida y compromisos.

El enfoque autodirigido del curso pone énfasis en tu autonomía y proactividad en el aprendizaje. Serás tú quien controle y gestione tu proceso educativo. Al iniciar, es crucial que dediques tiempo a comprender a fondo el objetivo del curso y familiarizarte con los apartados que lo conforman.

A medida que avances, se te invita a realizar una lectura crítica y reflexiva de cada clase digital. Posteriormente, deberás completar una serie de actividades y ejercicios prácticos diseñados para reforzar tu comprensión y aplicabilidad de los conocimientos adquiridos. Estas actividades son fundamentales para tu progreso y son requisitos obligatorios para la culminación exitosa del curso.

Una vez hayas completado satisfactoriamente todos los componentes y hayas demostrado tu dominio del tema, recibirás una constancia digital de participación. 

Criterios de evaluación

Para garantizar una experiencia de aprendizaje completa y adaptable, este curso ofrece los siguientes criterios de evaluación, con la ventaja de intentos ilimitados para cada actividad:

  • Lectura reflexiva de las clases digitales. Es fundamental dedicar tiempo a una lectura detenida y reflexiva de cada clase digital. Esta práctica asegura una comprensión profunda de los conceptos y teorías presentados.
  • Participación activa. Deberás completar y aprobar todas las actividades especificadas, diseñadas para evaluar tu comprensión y aplicación práctica de los contenidos del curso. Con intentos ilimitados, tienes la libertad de aprender a tu propio ritmo, asegurando una comprensión completa antes de avanzar.
  • Dominio de conceptos. Para demostrar tu comprensión de los temas, deberás resolver y aprobar las pruebas teóricas que se presenten. Gracias a los intentos ilimitados, puedes retomar estas evaluaciones hasta alcanzar el éxito, lo que te brinda una oportunidad única de aprendizaje y mejora continua.

Fuentes de consulta

  • Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Inteligencia artificial en la educación: Promesas y consecuencias. EdTech Books. https://edtechbooks.org/ai
  • Luckin, R. (2018). Machine Learning and Human Intelligence: The future of education for the 21st century. UCL Press.