Descripción

Este taller ofrece una introducción práctica al uso de modelos de IA generativa (como ChatGPT, Gemini, Copilot, Claude, etc.) en la docencia universitaria. Se mostrarán estrategias concretas para diseñar materiales didácticos, actividades y sistemas de evaluación asistidos por IA generativa, siempre desde un enfoque crítico y pedagógicamente sólido.

A lo largo de las sesiones, el profesorado participante experimentará con los modelos de IA generativa para:

• Crear y adaptar recursos educativos.
• Apoyar la docencia (explicaciones, ejemplos, rúbricas, actividades).
• Diseñar propuestas de evaluación con realimentación automatizada.
• Analizar riesgos, límites y cuestiones éticas (sesgos, privacidad, uso responsable).
• El taller culmina con el diseño de un proyecto aplicable a la propia asignatura del participante (plan docente, actividad, evaluación o recurso apoyado en algún modelo de IA generativa), que servirá como producto final transferible a su práctica docente.

Competencias

• C1. Utilizar modelos de IA generativa para diseñar y adaptar materiales didácticos personalizados en el contexto de la educación superior.
• C2. Integrar modelos de IA generativa en estrategias de enseñanza (explicaciones, actividades, tutoría, apoyo al aprendizaje autónomo) de forma alineada con los resultados de aprendizaje.
• C3. Diseñar propuestas de evaluación asistidas por IA generativa (bancos de preguntas, rúbricas, feedback automatizado) manteniendo criterios de validez y fiabilidad.
• C4. Analizar críticamente las implicaciones éticas, legales y pedagógicas del uso de IA generativa en la docencia universitaria (sesgos, honestidad académica, protección de datos, transparencia).
• C5. Desarrollar un mini-proyecto, aplicando modelos de IA generativa en una asignatura concreta de su propia práctica.

Metodología

La modalidad prevista es virtual asíncrona, apoyada en el campus virtual institucional. El taller combina:

• Exposiciones para presentar conceptos clave sobre IA generativa, buenas prácticas de “prompting” y usos docentes.

• Demostraciones guiadas de casos de uso reales en docencia universitaria (diseño de actividades, elaboración de materiales, evaluación).

• Trabajo práctico individual, en el que el profesorado experimentará con el modelo de IA generativa de su elección, para crear recursos y actividades adaptados a sus asignaturas.

• Foros de discusión y reflexión crítica sobre límites, riesgos y oportunidades de la IA en educación.

• Acompañamiento en el diseño de un proyecto final, que deberá ser transferible a la práctica docente concreta de cada participante

Evaluación

La superación del taller requerirá:

1. Participación activa en las actividades propuestas (exposiciones, foros, prácticas breves).

2. Elaboración de un proyecto final aplicado, que integre un modelo de IA generativa en un aspecto concreto de la docencia del participante (por ejemplo, un plan docente, una actividad de aula, un conjunto de recursos o una propuesta de evaluación asistida por IA).

Observaciones

Se pretende que el taller sea totalmente adaptable a distintas áreas de conocimiento, con ejemplos específicos que se ajusten al perfil del profesorado participante.