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Uso de herramientas de ia en la educacion superior

Creado por Mayra L.

Tecnologías Emergentes e Impacto Social Fundamentos de Inteligencia Artificial Publicado en EdutekaLab · términos de origen
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Descripción del Curso

Este curso introductorio de Fundamentos de Inteligencia Artificial está diseñado para estudiantes a partir de 17 años que desean comprender los principios básicos de IA, sus implicaciones éticas y su potencial para transformar el aprendizaje y la vida cotidiana. A lo largo de dos semanas, el curso propone un planteamiento práctico que combina teoría y experiencia aplicada, enfatizando el desarrollo de habilidades para pensar críticamente, diseñar soluciones con IA y evaluar impactos sociales. Las actividades centrales son:
  • Actividad 1: Propuesta de curso con IA – Elaborar una propuesta completa para un curso, con objetivos, actividades, evaluación y consideraciones éticas.
  • Actividad 2: Prototipo de rúbrica de evaluación con IA – Diseñar una rúbrica de evaluación que incorpore IA y explicitar criterios de calidad y transparencia.
  • Actividad 3: Simulación de implementación – Simular un piloto de integración de IA en un curso, identificando recursos, responsables y métricas de éxito.
Objetivo de aprendizaje y evaluación:
  • Proyecto final: Propuesta de integración de IA (50%)
  • Presentación oral de la propuesta (20%)
  • Manual de políticas y gobernanza (15%)
  • Reflexión personal sobre consideraciones éticas (15%)
En este marco, se enfatiza el análisis crítico, la comunicación clara, el trabajo colaborativo y la responsabilidad ética al diseñar e integrar soluciones basadas en IA en entornos educativos y sociales.

Competencias

  • Comprender conceptos y fundamentos de IA (aprendizaje automático, razonamiento, procesamiento de lenguaje natural) y su alcance ético y social.
  • Analizar problemas reales y proponer soluciones basadas en IA de forma crítica y responsable.
  • Diseñar propuestas de curso o proyectos educativos que incorporen IA de manera didáctica y segura.
  • Desarrollar habilidades para la evaluación transparente y equitativa de sistemas y resultados de IA (rúbricas, métricas, gobernanza).
  • Comunicar ideas técnicas de forma clara a audiencias no expertas.
  • Trabajar en equipo multicisciplinario, gestionando roles y responsabilidades.
  • Aplicar pensamiento ético y de regulación para la implementación de IA en distintos contextos.
  • Evaluar impactos sociales, sesgos, privacidad y seguridad en soluciones de IA y proponer mitigaciones.

Requerimientos

  • Edad mínima 17 años; no hay límite superior.
  • Conocimientos básicos de informática y lectura en español (o el idioma del curso).
  • Acceso a una computadora con conexión a internet estable y navegador actualizado.
  • Espacio para trabajo individual y en equipo; uso de herramientas de colaboración en línea.
  • Compromiso de dedicación semanal estimada de 4-6 horas para lecturas, ejercicios y entregas.
  • Capacidad para trabajar con datos y conceptos básicos de IA de forma responsable, respetando políticas de gobernanza y protección de datos.
  • Software u opciones de acceso a plataformas o simuladores educativos de IA cuando corresponda (proporcionaremos alternativas gratuitas o institucionales).

Unidades del Curso

1

Unidad 1: Identificación de herramientas de IA en educación superior

<p>Esta unidad introduce las principales herramientas de IA utilizadas en educación superior. Se explorarán categorías, ejemplos y límites, así como criterios para seleccionar herramientas adecuadas para contextos académicos.</p>

Objetivos de Aprendizaje

  • Distinguir herramientas de IA por su función educativa: tutoría, analítica de aprendizaje, generación de contenidos y evaluación.
  • Diferenciar entre IA centrada en el aprendizaje y en la evaluación, y analizar su impacto potencial.
  • Analizar casos de uso relevantes y recoger ejemplos representativos en contextos universitarios.

Contenidos Temáticos

Tema 1: Panorama general de IA en educación superior

Descripción corta del tema: visión general de qué es IA en el ámbito educativo y qué herramientas se utilizan habitualmente.

  1. Definición y alcance de IA en educación
  2. Categorías de herramientas
  3. Ejemplos actuales y tendencias
  4. Limitaciones, sesgos y riesgos
2

Unidad 2: Aplicar herramientas de IA para personalizar rutas de aprendizaje

<p>Esta unidad aborda la aplicación de IA para personalizar rutas de aprendizaje, diseñar itinerarios adaptativos y seleccionar herramientas compatibles con el plan de estudios, con énfasis en equidad y transparencia.</p>

Objetivos de Aprendizaje

  • Diseñar rutas de aprendizaje personalizadas basadas en perfiles de aprendizaje y datos de progreso.
  • Seleccionar herramientas IA adecuadas para personalización sin sesgos ni exclusiones.
  • Configurar métricas y mecanismos para monitorear, ajustar y evaluar rutas de aprendizaje.

Contenidos Temáticos

Tema 1: Fundamentos de personalización y aprendizaje adaptativo

Descripción corta del tema: principios pedagógicos y conceptos clave de personalización y adaptatividad.

  1. Conceptos de personalización, adaptabilidad y aprendizaje diferencial
  2. Datos necesarios y consideraciones de privacidad
  3. Ética de la personalización: equidad y acceso
3

Unidad 3: Análisis crítico del impacto de las herramientas de IA en el aprendizaje y la evaluación

<p>Esta unidad promueve el análisis crítico del impacto de la IA en el aprendizaje y la evaluación, con enfoque en evidencias, cambios pedagógicos y consideraciones de calidad del aprendizaje.</p>

Objetivos de Aprendizaje

  • Evaluar efectos de la IA en motivación, comprensión, pensamiento crítico y retención.
  • Analizar cómo la IA modifica procesos de evaluación y retroalimentación.
  • Identificar limitaciones, sesgos y vacíos de evidencia en estudios sobre IA educativa.

Contenidos Temáticos

Tema 1: Impacto en aprendizaje y motivación

Descripción corta del tema: cómo IA puede favorecer o entorpecer el aprendizaje y la motivación.

  1. Concentración y autonomía del estudiante
  2. Desarrollo del pensamiento crítico y metacognición
  3. Interacciones humano-IA y experiencia de aprendizaje
4

Unidad 4: Riesgos éticos y de privacidad asociados al uso de IA en educación superior

<p>Esta unidad aborda los riesgos éticos y de privacidad derivados del uso de IA en educación superior, incluyendo datos, consentimiento, sesgos y gobernanza institucional.</p>

Objetivos de Aprendizaje

  • Identificar riesgos de privacidad de datos, consentimiento informado y derechos de los estudiantes.
  • Analizar sesgos, transparencia, responsabilidad y rendición de cuentas en sistemas IA.
  • Proponer prácticas, políticas y marcos de gobernanza para mitigar riesgos.

Contenidos Temáticos

Tema 1: Privacidad, datos y consentimiento

Descripción corta del tema: qué datos se recolectan, cómo se usan y cómo obtener consentimiento informado.

  1. Protección de datos y regulaciones
  2. Consentimiento, minimización de datos y retención
  3. Transparencia y acceso a la información
5

Unidad 5: Diseño de una propuesta de integración de IA en un curso universitario

<p>Esta unidad guía el diseño de una propuesta de integración de IA en un curso universitario, considerando objetivos, actividades, evaluación, gobernanza e implementación.</p>

Objetivos de Aprendizaje

  • Definir objetivos de aprendizaje y roles de IA dentro del curso.
  • Diseñar actividades y evaluaciones que incorporen IA de forma pedagógica.
  • Elaborar un plan de implementación, gobernanza y evaluación del impacto.

Contenidos Temáticos

Tema 1: Marco de diseño para integración de IA

Descripción corta del tema: criterios de diseño, alcance, recursos y roles de actores.

  1. Definición de objetivos de aprendizaje y uso de IA
  2. Infraestructura, capacitación y soporte
  3. Roles del docente, tutores IA y estudiantes

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