Herramientas y estrategias para la integración de la IA Generativa en el entorno académico

Área formativa
Materiales y Recursos Educativos Digitales
Universidad organizadora
Universidad de Zaragoza
Profesores para su impartición
Javier Fabra Caro
Fecha
06/05/2024 - 29/05/2024
Duración/horas
37,5 horas
Metodología
Online
Herramientas y estrategias para la integración de la IA Generativa en el entorno académico

Descripción

El curso "Herramientas y estrategias para la integración de la IA Generativa en el entorno académico" está diseñado para equipar a los docentes con las habilidades necesarias para aprovechar las avanzadas capacidades de las Tecnologías de la Información y Comunicación (TIC) y las plataformas de Inteligencia Artificial (IA) generativa, como GPT (Generative Pre-trained Transformer), en la enseñanza y aprendizaje.

Objetivos del Curso:

  • Comprender las bases de la IA generativa: Introducir a los participantes en los conceptos fundamentales de la IA generativa, enfocándose en cómo las redes neuronales y los modelos como GPT funcionan y se pueden aplicar en el contexto académico.
  • Exploración de herramientas TIC y plataformas de IA: Demostrar el uso de herramientas TIC y plataformas basadas en IA generativa disponibles actualmente, proporcionando a los docentes un panorama de las opciones más eficaces para su integración en la educación.
  • Desarrollo de materiales didácticos innovadores: Ofrecer metodologías y técnicas prácticas para la creación y adaptación de materiales docentes utilizando IA, incluyendo la generación de textos, la creación de contenido interactivo y la personalización de materiales de estudio.
  • Metodologías de enseñanza con IA: Examinar cómo la IA generativa puede mejorar las metodologías de enseñanza, desde la personalización del aprendizaje hasta la evaluación automatizada y el feedback en tiempo real.
  • Estrategias de implementación en el aula: Proporcionar estrategias concretas para la implementación eficaz de tecnologías de IA en el aula, asegurando que se complementen los métodos de enseñanza tradicionales y se mejore la experiencia de aprendizaje.
  • Ética y buenas prácticas: Abordar las consideraciones éticas y las buenas prácticas en el uso de IA en educación, incluyendo la privacidad de los datos, la imparcialidad algorítmica y la integridad académica.
  • Proyectos y casos prácticos: Involucrar a los participantes en la creación de proyectos prácticos y el análisis de casos de estudio para consolidar la aplicación de conocimientos en situaciones reales de enseñanza.

Este curso adoptará un enfoque eminentemente práctico, con actividades síncronas que permitirán a los participantes interactuar directamente, practicar con herramientas en tiempo real y recibir feedback inmediato.

Al finalizar, los docentes no solo comprenderán el potencial de las herramientas TIC y la IA generativa, sino que también estarán preparados para integrar estas tecnologías en su práctica docente diaria, enriqueciendo el proceso educativo y estimulando la participación y el interés de los estudiantes.

Metodología

Este curso se plantea con una metodología interactiva, práctica y centrada en el estudiante, con un enfoque en el aprendizaje activo y aplicado. El curso se estructurará mediante sesiones síncronas interactivas, talleres prácticos, estudio de casos y proyectos aplicados, sesiones de retroalimentación y reflexión y evaluaciones formativas.

El curso tiene seis sesiones síncronas:
  • 6/5 - 16 a 17h (Introducción y organización del curso)
  • 9/5 - 16 a 19h
  • 16/5 - 16 a 19h
  • 20/5 - 16 a 19h
  • 22/5 - 16 a 19h
  • 27/5 - 16 a 18h

Evaluación

La evaluación del aprendizaje consistirá en la realización de dos tareas prácticas que implicarán la aplicación de los conceptos y herramientas vistos en las sesiones síncronas.

Se requiere una asistencia al menos al 80% de las sesiones síncronas.

Observaciones

Este curso va dirigido a profesores que quieran explorar y maximizar el potencial de la IA generativa para enriquecer sus prácticas pedagógicas, y que desean integrar tecnologías innovadoras en su metodología docente. No se requieren conocimientos previos.

Objetivos de esta asignatura

  • Competencia técnica en IA generativa: Capacidad para entender y explicar los principios fundamentales de la IA generativa y su aplicación en el entorno educativo.
  • Dominio de herramientas TIC y de IA: Habilidad para manejar diversas herramientas TIC y plataformas de IA generativa, seleccionando las más adecuadas para diferentes contextos y necesidades educativas.
  • Diseño de materiales didácticos con IA: Competencia para diseñar y adaptar materiales educativos innovadores utilizando IA, mejorando la calidad y la interactividad del contenido docente.
  • Implementación de metodologías de IA en el aula: Aptitud para integrar tecnologías de IA en el aula de manera efectiva, complementando y enriqueciendo las estrategias de enseñanza existentes.
  • Capacidad de evaluación y feedback automatizado: Habilidad para implementar sistemas de evaluación y feedback automatizados que apoyen una evaluación objetiva y el desarrollo continuo del estudiante.
  • Gestión ética de la tecnología: Sensibilidad y conocimiento en cuestiones éticas relacionadas con el uso de IA en educación, incluyendo la privacidad de los datos y la equidad algorítmica.
  • Resolución de problemas con IA: Competencia en la aplicación de IA para resolver problemas educativos y mejorar la experiencia de aprendizaje.
  • Innovación y creatividad en la docencia: Capacidad para aplicar conceptos innovadores y creativos en la planificación y ejecución de la enseñanza, utilizando IA para fomentar un entorno de aprendizaje dinámico y atractivo.
  • Colaboración y trabajo en red: Habilidad para colaborar con colegas y participar en redes de aprendizaje para el intercambio de prácticas y experiencias en la implementación de IA en la educación.
  • Desarrollo profesional continuo: Compromiso con el aprendizaje y desarrollo profesional continuo en el campo de la IA y la tecnología educativa, manteniéndose al día con las tendencias y los avances en el sector.
Objetivos de esta asignatura
Universidades participantes