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Temario del curso
IA en la Educación: Fundamentos y Casos de Uso Realistas
- Explicación de la IA y la IA generativa en lenguaje sencillo: qué puede y qué 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 las políticas escolares.
Iniciación al Uso de Herramientas de IA en Entornos Escolares
- Selección de herramientas adecuadas: asistentes basados en web y funciones de IA integradas en plataformas comunes.
- Aspectos básicos de una 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 «Prompting» para Docentes
- Cómo solicitar lo que desea: rol, tarea, contexto, restricciones, formato y ejemplos.
- Patrones centrales de «prompt»: lluvia de ideas, borrador, crítica, refinamiento, comparación de opciones y creación de variaciones.
- Práctica: construir un banco de «prompts» reutilizable para su materia, niveles educativos y tareas habituales.
Diseño de Clases y Recursos con IA
- Elaboración de esquemas de clases alineados con intenciones de aprendizaje, criterios de éxito y resultados curriculares.
- Creación de materiales listos para el aula: explicaciones, ejemplos trabajados, hojas de trabajo, esquemas de diapositivas y preguntas para discusión.
- Diferenciación: ajustar el nivel de lectura, agregar andamiajes, proporcionar ampliación y sugerir opciones multimodales.
Soporte en Evaluación y Retroalimentación
- Generación de bancos de preguntas, controles formativos y descriptores de rúbricas alineados con estándares y requisitos de la tarea.
- Redacción de comentarios de retroalimentación y preguntas para conferencias manteniendo la voz docente y la responsabilidad profesional.
- Práctica: crear un paquete de apoyo evaluativo para una unidad actual (preguntas, lenguaje de rúbrica y frases guía de retroalimentación).
Control de Calidad: Precisión, Sesgo y Adecuación al Estudiante
- Identificación de problemas comunes: alucinaciones, falta de contexto, profundidad desigual y nivel de lectura inadecuado.
- Rutinas simples de verificación: cruce de datos, solicitud de fuentes y validación contra referencias confiables.
- Edición para inclusión y accesibilidad: controles de sesgo, lenguaje culturalmente sensible y ajustes para estudiantes diversos.
Uso Responsable en el Aula y Planificación de Implementación
- Privacidad y seguridad: manejo de datos estudiantiles, temas sensibles e indicaciones y salidas apropiadas.
- Integridad académica: pautas de uso aceptable, expectativas de atribución y actividades de alfabetización en IA dirigidas al estudiante.
- Plan de acción: diseñar una clase o flujo de trabajo respaldado por IA, definir límites y rutinas, y planificar la comunicación con las partes interesadas.
Requerimientos
- Comodidad al utilizar una computadora, navegador web y herramientas escolares comunes (Google Workspace o Microsoft 365).
- Experiencia en la planificación de clases y creación de recursos de aprendizaje para estudiantes de primaria o secundaria.
- No se requiere experiencia en programación.
Público Objetivo
- Profesores de Educación Primaria de cualquier área temática.
- Profesores de Educación Secundaria de cualquier área temática.
- Lideres curriculares, personal de apoyo al aprendizaje y asesores instruccionales que respaldan la entrega en el aula.
14 Horas
Testimonios (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