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Temario del curso
IA en la educación: fundamentos y casos de uso realistas
- Explicación de la IA e IA generativa en lenguaje sencillo: qué puede y no puede hacer en el contexto del aula.
- Casos de uso comunes para educadores: planificación, creación de recursos, diferenciación, apoyo en evaluación y comunicación.
- Gestión de expectativas: la IA como copiloto, no como reemplazo del criterio profesional ni de la política escolar.
Primeros pasos con herramientas de IA en entornos escolares
- Selección de herramientas adecuadas: asistentes basados en web y características de IA integradas en plataformas comunes.
- Fundamentos de configuración segura: cuentas, pautas institucionales e información que no debe compartirse.
- Beneficios rápidos para docentes: resumir, reformular, generar ejemplos y mejorar la claridad y el tono.
Habilidades de *prompting* para docentes
- Cómo formular preguntas precisas: rol, tarea, contexto, restricciones, formato y ejemplos.
- Patrones centrales de consignas: lluvia de ideas, borrador, crítica, refinamiento, comparación de opciones y creación de variaciones.
- Práctica: construir un banco de consignas reutilizables para su materia, niveles y tareas comunes.
Diseño de clases y recursos con IA
- Elaboración de esquemas de clase alineados a intenciones de aprendizaje, criterios de éxito y resultados curriculares.
- Creación de materiales listos para el aula: explicaciones, ejemplos resueltos, hojas de trabajo, esqueletos de diapositivas y consignas de discusión.
- Diferenciación: ajustar el nivel de lectura, agregar andamios cognitivos, ofrecer extensiones y sugerir opciones multimodales.
Apoyo en evaluación y retroalimentación
- Generación de bancos de preguntas, checks formativos y descriptores de rúbricas alineados a estándares y requisitos de la tarea.
- Redacción de comentarios de retroalimentación y consignas para conferenciamientos, manteniendo la voz del docente y la responsabilidad profesional.
- Práctica: crear un paquete de apoyo en evaluación para una unidad actual (preguntas, lenguaje de rúbricas e inicios de retroalimentación).
Garantía de calidad: precisión, sesgo y adecuación al aprendizaje
- Identificación de problemas comunes: alucinaciones (inventados), contexto faltante, profundidad despareja y nivel de lectura inapropiado.
- Rutas simples de verificación: contrastar hechos, solicitar fuentes y validar contra referencias confiables.
- Edición para inclusión y accesibilidad: controles de sesgo, lenguaje culturalmente sensible y ajustes para diversos aprendices.
Uso responsable en el aula y planificación de implementación
- Privacidad y seguridad: manejo de datos estudiantiles, temas sensibles y consignas 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: diseñar una clase o flujo de trabajo apoyado 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 planificación de clases y creación de recursos de aprendizaje para estudiantes de primaria o secundaria.
- No se requiere experiencia en programación.
Público objetivo
- Maestros de primaria de cualquier área temática.
- Maestros de secundaria de cualquier área temática.
- Coordinadores curriculares, personal de apoyo al aprendizaje y coaches instruccionales que apoyan la enseñanza 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