Transformación Educativa: IA en el Aula

Trainers
Bibiana Boccolini |

La capacitación propuesta aspira a catalizar una transformación integral en la práctica profesional de los docentes y en el funcionamiento de las escuelas, promoviendo un enfoque educativo más avanzado, adaptado y alineado con las necesidades de la sociedad digital actual, ya que:

- Los docentes participantes adquirirán las habilidades y conocimientos necesarios para integrar la inteligencia artificial de manera efectiva en sus planes de estudio, permitiéndoles diseñar experiencias de aprendizaje más enriquecedoras y alineadas con las demandas tecnológicas,

- proporcionará a los docentes participantes las herramientas prácticas para implementar la inteligencia artificial en el aula de manera inmediata, fomentando la innovación y la mejora continua en sus métodos de enseñanza,

- Los docentes participantes serán capaces de crear recursos educativos personalizados, adaptados a las necesidades específicas de sus estudiantes y enriquecidos con aplicaciones de IA, para promover un aprendizaje más participativo y significativo,

- La capacitación se enfocará en cómo utilizar la IA para mejorar los procesos de evaluación y retroalimentación, facilitando el progreso académico individual de los estudiantes,

- La propuesta fomentará la colaboración entre docentes al proporcionar una plataforma para compartir mejores prácticas en la integración de la IA,

- A nivel institucional, se anticipa que las escuelas que adopten y fomenten la capacitación en IA verán un impacto positivo en su posicionamiento social.

Course Information

Objetivos Generales

Introducir a los docentes participantes en la Inteligencia Artificial, como campo de la Informática Educativa
Proporcionar conocimientos básicos y aplicaciones prácticas con perspectivas éticas.
Facilitar la adquisición de habilidades para gestionar proyectos educativos que utilicen IA
Interactuar con herramientas digitales para el uso de IA
Trabajar colaborativamente en proyectos que apliquen IA

Módulos de Aprendizaje

Módulo 1: Introducción a la Inteligencia Artificial (IA)

- Definición de IA: qué es la inteligencia artificial.

- Historia de la IA. Reseña de los hitos clave en el desarrollo de la IA.

- Tipos de IA en el ecosistema digital: Ciencia de datos, Big Data, Data mining (minería de datos), Computer visio (visión artificial), Procesamiento del Lenguaje Natural, Deep Fake, Transformación digital, Industria 4.0, Internet de las cosas.

Módulo 2: Principios Básicos de la IA

- Principios de IA: equidad, inclusión, confiabilidad, privacidad, transparencia.

- Aprendizaje de Máquinas (ML): Conceptos fundamentales de ML y cómo las máquinas aprenden de los datos. Datos y predicciones.

- Redes Neuronales como método de IA: estructura y el funcionamiento básico.

Módulo 3: Aplicaciones Prácticas de la IA

- Descripción y diferencias entre la IA débil y fuerte, IA estrecha y general. Conocer el Aprendizaje profundo (Deep Learning)

- IA de uso diario: motores de búsqueda, asistentes virtuales por reconocimiento de voz, chatbots (Siri de Apple, Alexa de Amazon, Cortana), vehículos de conducción autómata (Tesla), seguridad perimetral de videovigilancia (Yolo).

- Proyectos de IA: asistentes virtuales, sistemas de recomendación, juegos (AlphaGo, Deep Blue, Halo), las emociones (Philia), prevención del delito (S4AllCities), monitorización de pacientes (SORAIA), control de producción agrícola (NASA Harvest), conservación de la biodiversidad (NatureAlpha Biodiversity & Nature Metrics Platform), educativos (TOMi, SIMA, FlexFlix).

Módulo 4: Ética y Responsabilidad en la IA

- Desafíos Éticos: Discusión de los dilemas éticos relacionados con la IA, como la toma de decisiones y la privacidad.

- Ética de la IA y los derechos humanos: seguridad jurídica, gobernanza, desarrollo de mercado.

- Etica y responsabilidad en el uso de la IA en Educación: Privacidad y consentimiento, Equidad y Justicia, Reflexión y práctica responsable.

- Retos fronterizos: ética de la neurotecnología, la ingeniería climática y el Internet de las cosas.

Módulo 5: Recursos y Herramientas

- Herramientas de IA para docentes, para generar: textos ( ChatGPT, Writersonic, Jasper), resúmenes (Resoomer, Summarizer, Humata), presentaciones dinámicas (Beautiful, SlidesAI, Gamma), audio (Podcastle, Play.HT, Otter.AI), videos (Vidyo.AI, Fliki, Synthesia), imágenes (Craiyon, Scribble Diffusion), cuestionarios y evaluaciones (Gradescope, Quizgecko, Questgen), traducciones (Deepl, Reverso, Translator), ortografía y gramática (Grammarly, Hemingway Editor, Language Tool), identificar de plagio (Copyleaks, ZeroGPT, Turmitin, Writer).

- Chat GPT: guía UNESCO sobre su funcionamiento, principios y debates éticos.

- Proyectos Educativos con IA: Idea inicial – Descripción del proyecto – Actividades y Planificación - Recursos necesarios – Evaluación

Metodología

Se lleva a cabo a través de módulos interactivos, talleres prácticos y debates, organizados en portafolios virtuales, asegurando el acceso a los contenidos y a las actividades para que puedan adquirir habilidades tangibles y estén preparados para liderar la integración de la IA en sus prácticas educativas.

Bibliografía General

La Inteligencia Artificial (IA) emerge como una herramienta transformadora, capaz de potenciar el proceso de aprendizaje. Diversos autores han abordado este tema desde diferentes perspectivas, brindando aportes valiosos que enriquecen la comprensión y aplicación de la IA en entornos educativos. A continuación, se destacan las contribuciones de algunos de estos autores.