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Temario del curso
IA en la Educación: Fundamentos y Casos de Uso Reales
- IA e IA generativa explicadas en lenguaje claro: qué puede y no puede hacer en contextos educativos.
- Casos de uso comunes para educadores: planificación, creación de recursos, diferenciación, apoyo en evaluación y comunicación.
- Establecimiento de expectativas: la IA como copiloto, no como reemplazo del juicio profesional o de las políticas escolares.
Inicio con Herramientas de IA en Entornos Escolares
- Selección de herramientas adecuadas: asistentes basados en web y funciones de IA integradas en plataformas comunes.
- Conceptos básicos de configuración segura: cuentas, directrices escolares e información que no debe compartirse.
- Resultados rápidos para docentes: resumir, reformular, generar ejemplos y mejorar la claridad y el tono.
Habilidades de Instrucción (Prompting) para Docentes
- Cómo pedir lo que desea: rol, tarea, contexto, restricciones, formato y ejemplos.
- Patrones centrales de instrucciones: lluvia de ideas, borrador, crítica, refinamiento, comparación de opciones y creación de variaciones.
- Práctica: construir un banco de instrucciones reutilizables para su materia, grados y tareas comunes.
Diseño de Lecciones y Recursos con IA
- Elaboración de esquemas de lecciones alineados con intenciones de aprendizaje, criterios de éxito y resultados curriculares.
- Creación de materiales listos para el aula: explicaciones, ejemplos resueltos, hojas de trabajo, esquemas de diapositivas y consignas de discusión.
- Diferenciación: ajustar el nivel de lectura, añadir andamiajes, proporcionar extensiones y sugerir opciones multimodales.
Apoyo en Evaluación y Retroalimentación
- Generación de bancos de preguntas, evaluaciones formativas y descriptores de rúbricas alineados con estándares y requisitos de la tarea.
- Redacción de comentarios de retroalimentación y consignas para conferencias, manteniendo la voz del docente y la responsabilidad profesional.
- Práctica: crear un paquete de apoyo en evaluación para una unidad actual (preguntas, lenguaje de rúbrica e inicios de feedback).
Control de Calidad: Precisión, Sesgo y Adecuación al Aprendizaje
- Identificación de problemas comunes: alucinaciones, contexto faltante, profundidad irregular y nivel de lectura inapropiado.
- Rutinas simples de verificación: contrastar hechos, solicitar fuentes y validar contra referencias confiables.
- Edición para inclusión y accesibilidad: verificaciones de sesgo, lenguaje culturalmente sensible y ajustes para estudiantes diversos.
Uso Responsable en el Aula y Planificación de la Implementación
- Privacidad y seguridad: manejo de datos estudiantiles, temas sensibles e instrucciones y salidas apropiadas.
- Integridad académica: directrices de uso aceptable, expectativas de atribución y actividades de alfabetización en IA para los estudiantes.
- Plan de acción: diseñar una lección o flujo de trabajo respaldado por IA, definir límites y rutinas, y planificar la comunicación con las partes interesadas.
Requerimientos
- Comodidad al usar una computadora, navegador web y herramientas escolares comunes (Google Workspace o Microsoft 365).
- Experiencia en la planificación de lecciones y creación de recursos de aprendizaje para estudiantes de primaria o secundaria.
- No se requiere experiencia en programación.
Público objetivo
- Docentes de escuela primaria de cualquier área de contenido.
- Docentes de escuela secundaria de cualquier área de contenido.
- Responsables del currículo, personal de apoyo al aprendizaje y coaches instruccionales que apoyan la implementación en el aula.
14 Horas
Reseñas (2)
El estilo interactivo, los ejercicios
Tamas Tutuntzisz
Curso - Introduction to Prompt Engineering
Traducción Automática
Un excelente repositorio de recursos para futuras consultas, estilo del instructor (lleno de buen sentido del humor y gran nivel de detalle)
Adam - GE Aerospace Poland Sp. z o.o.
Curso - Prompt Engineering for ChatGPT
Traducción Automática