Diplomado en Inteligencia Artificial aplicada a la Educación

Diplomado en Inteligencia Artificial aplicada a la Educación

Módulo 1. Fundamentos, posibilidades y desafíos de la Inteligencia Artificial Generativa en educación (10 horas)

Este módulo introduce a los participantes en la comprensión crítica de la Inteligencia Artificial Generativa —IAG—, sus fundamentos, posibilidades de uso, límites, riesgos y principales implicaciones educativas. Se busca que profesores, orientadores y directivos reconozcan la IAG como una tecnología emergente que puede actuar como asistente para potenciar procesos pedagógicos, didácticos, evaluativos e institucionales, siempre desde criterios éticos, humanistas y profesionales.

Contenidos:

• Fundamentos conceptuales, técnicos y prácticos de la Inteligencia Artificial Generativa. 
• Tipos de herramientas de IAG y sus principales usos en contextos educativos. 
• Potencial, límites, riesgos y desafíos éticos del uso de la IAG en educación. 
• Rasgos de la persona humana frente a la IAG: autonomía, criterio, responsabilidad y discernimiento. 
• Cointeligencia e inteligencia híbrida: interacción entre inteligencia humana e inteligencia artificial. 
• Implicaciones pedagógicas, didácticas, evaluativas e institucionales de la IAG. 
• Criterios para el uso eficaz, seguro y responsable de asistentes de IAG en el aula y en otros ambientes de aprendizaje. 

Módulo 2. Diseño de experiencias de aprendizaje mediadas por Inteligencia Artificial Generativa (20 horas)

Este módulo se orienta al diseño de experiencias de aprendizaje apoyadas en IAG, articulando resultados de aprendizaje, estrategias didácticas, recursos educativos, criterios de inclusión y personalización. Los participantes explorarán cómo la IAG puede apoyar la macroplaneación, la planeación microcurricular y la toma de decisiones pedagógicas, sin sustituir el juicio profesional del educador.

Contenidos:

• Diseño pedagógico de experiencias de aprendizaje en ecosistemas educativos mediados por IA. 
• Macroplaneación educativa: propósitos formativos, resultados de aprendizaje, competencias y rutas de formación. 
• Planeación microcurricular de aula con apoyo de IAG. 
• Formulación de objetivos, desempeños, actividades y recursos educativos asistidos por IA. 
• Diseño de estrategias didácticas para la personalización, inclusión y acompañamiento del aprendizaje. 
• Uso de asistentes de IAG para la creación, adaptación y curaduría de materiales educativos. 
• Analítica de datos aplicada al seguimiento de procesos educativos e institucionales. 
• Potenciación de competencias pedagógicas y didácticas mediante el uso crítico de la IAG. 

Módulo 3. Evaluación institucional y evaluación del aprendizaje con apoyo de Inteligencia Artificial Generativa (20 horas)

Este módulo aborda el uso de la IAG como apoyo para el diseño, implementación y mejora de procesos de evaluación del aprendizaje e institucional. Se enfatiza la necesidad de construir evaluaciones válidas, pertinentes, transparentes y éticamente responsables, que permitan generar evidencias, ofrecer retroalimentación y orientar decisiones de mejoramiento.

Contenidos:

• Fundamentos de la evaluación educativa, pedagógica e institucional en contextos mediados por IA. 
• Tipos, propósitos y características de la evaluación según niveles, ámbitos y actores educativos. 
• Diseño de sistemas de evaluación del aprendizaje con apoyo de IAG. 
• Construcción de criterios, rúbricas, instrumentos y evidencias de evaluación asistidas por IA. 
• Retroalimentación formativa y seguimiento al aprendizaje con apoyo de asistentes de IAG. 
• Uso de IAG para el análisis de evidencias, identificación de brechas y toma de decisiones pedagógicas. 
• Evaluación institucional, procesos de mejoramiento, certificación y acreditación. 
• Consideraciones éticas en la evaluación con IA: transparencia, sesgos, protección de datos, equidad e integridad académica.

Módulo 4. Neuroaprendizaje, personalización y nuevos actores en ecosistemas educativos con Inteligencia Artificial Generativa (20 horas)

Este módulo permite comprender aportes fundamentales de la neurociencia y el neuroaprendizaje para el diseño de experiencias educativas más pertinentes, inclusivas y personalizadas. Se explora el papel de la IAG como asistente en la comprensión de los procesos de aprendizaje, la adaptación de estrategias pedagógicas y la emergencia de nuevos actores y mediaciones en los ecosistemas educativos.

Contenidos:

• Fundamentos de neurociencia aplicados a la educación. 
• Principios del neuroaprendizaje y su relación con la enseñanza, la motivación, la memoria, la atención y la emoción. 
• ¿Cómo aprendemos los seres humanos? Implicaciones para el diseño pedagógico y didáctico. 
• Personalización del aprendizaje con apoyo de IAG. 
• Diseño de estrategias para atender ritmos, estilos, necesidades e intereses de los estudiantes. 
• La IAG como asistente para fortalecer procesos de acompañamiento, orientación y seguimiento. 
• Nuevos actores y mediaciones en el proceso educativo: asistentes de IAG, actantes tecnológicos y entornos híbridos de aprendizaje. 
• Retos éticos, pedagógicos y relacionales del uso de IA en procesos de aprendizaje y acompañamiento estudiantil. 

Módulo 5. Innovación, creatividad educativa y planeación institucional mediadas por Inteligencia Artificial Generativa (10 horas)

Este módulo integra los aprendizajes del diplomado en la formulación de propuestas de innovación educativa e institucional apoyadas en IAG. Se busca que los participantes diseñen proyectos de aula, estrategias de mejora o iniciativas institucionales que respondan a necesidades reales del contexto educativo, promoviendo una incorporación responsable, sostenible y pertinente de la IA.

Contenidos:

• Conceptos y enfoques de innovación educativa: qué es innovar, por qué innovar y cómo innovar en educación. 
• Creatividad pedagógica y generación de soluciones educativas con apoyo de IAG. 
• Uso de la IAG por parte de los estudiantes: oportunidades, riesgos y orientaciones institucionales. 
• Diseño de proyectos de aula mediados por IAG. 
• Formulación de propuestas de innovación educativa basadas en necesidades, evidencias y contexto. 
• Planeación institucional para la incorporación responsable de la IA. 
• Gestión del cambio, cultura digital y acompañamiento a comunidades educativas. 
• Innovación educativa frente al modelo pedagógico, los procesos institucionales y los nuevos ecosistemas de aprendizaje.