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Temario del curso
IA en la educación: fundamentos y casos de uso realistas
- Explicación de la IA y la inteligencia artificial generativa en lenguaje sencillo: qué puede y qué no puede hacer en contextos de aula.
- Casos de uso comunes para educadores: planificación, creación de recursos, diferenciación, apoyo a la evaluación y comunicación.
- Establecimiento de expectativas: la IA como copiloto, no como reemplazo del juicio profesional ni de la política escolar.
Inicio con herramientas de IA en entornos escolares
- Selección de herramientas apropiadas: asistentes basados en la web y funciones de IA integradas en plataformas comunes.
- Aspectos básicos de configuración segura: cuentas, directrices escolares y información que no debe compartirse.
- Logros rápidos para profesores: resumen, reescritura, generación de ejemplos y mejora de claridad y tono.
Habilidades de indicación (prompting) para profesores
- Cómo solicitar lo que desea: rol, tarea, contexto, restricciones, formato y ejemplos.
- Patrones principales de indicación: lluvia de ideas, borrador, crítica, refinamiento, comparación de opciones y creación de variaciones.
- Práctica: construya un banco de indicaciones reutilizables para su materia, niveles escolares y tareas comunes.
Diseño de lecciones y recursos con IA
- Redacción de esquemas de lecciones alineados a 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 e indicaciones para discusión.
- Diferenciación: ajuste del nivel de lectura, adición de andamios (scaffolding), provisión de actividades de ampliación y sugerencia de opciones multimodales.
Apoyo a la evaluación y retroalimentación
- Generación de bancos de preguntas, verificaciones formativas y descriptores de rúbricas alineados con estándares y requisitos de la tarea.
- Redacción de comentarios de retroalimentación e indicaciones para conferencias manteniendo la voz del profesor y la responsabilidad profesional.
- Práctica: cree un paquete de apoyo a la evaluación para una unidad actual (preguntas, lenguaje de rúbrica e inicios de retroalimentación).
Control de calidad: precisión, sesgos y adecuación al aprendiz
- Identificación de problemas comunes: alucinaciones, contexto faltante, profundidad desigual y nivel de lectura inapropiado.
- Rutas simples de verificación: cotejo de hechos, solicitud de fuentes y validación contra referencias confiables.
- Edición para inclusión y accesibilidad: verificación de sesgos, 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 indicaciones y salidas apropiadas.
- Integridad académica: pautas de uso aceptable, expectativas de atribución y actividades de alfabetización en IA dirigidas a los estudiantes.
- Plan de acción: diseñe una lección o flujo de trabajo apoyado por IA, defina límites y rutinas, y planifique la comunicación con las partes interesadas.
Requerimientos
- Comodidad al utilizar una computadora, un 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
- Profesores de primaria de cualquier área temática.
- Profesores de secundaria de cualquier área temática.
- Coordinadores curriculares, personal de apoyo al aprendizaje y coaches instructivos que apoyan la implementación 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