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Temario del curso

Introducción a los Modelos de Lenguaje Grande (LLM)

  • Visión general de los LLM.
  • Evolución de los LLM en la tecnología educativa.
  • Comprensión de la arquitectura de los LLM.

Personalización en la Educación

  • La necesidad del aprendizaje personalizado.
  • Enfoques actuales de personalización.
  • Desafíos y oportunidades.

LLM y Adaptación de Contenido

  • LLM en la creación y curación de contenido.
  • Adaptación del contenido a estilos y niveles de aprendizaje.
  • Gestión multitarea con LLM para la adaptación del contenido.

LLM en la Práctica

  • Casos de estudio: Aplicaciones exitosas de LLM en educación.
  • Sesión interactiva: LLM en acción.

Diseño de Plataformas de Aprendizaje Adaptativo

  • Principios del diseño de plataformas de aprendizaje adaptativo.
  • Incorporación de LLM en la arquitectura de la plataforma.
  • Consideraciones sobre la experiencia de usuario y la interfaz.

Implementación y Pruebas

  • Desarrollo de un prototipo de plataforma de aprendizaje adaptativo.
  • Pruebas e iteración.
  • Recopilación y análisis de comentarios de los usuarios.

Evaluación de la Eficacia del LLM

  • Métricas para medir el impacto de los LLM en el aprendizaje.
  • Métodos de investigación para la tecnología educativa.
  • Análisis y discusión de casos de estudio.

Consideraciones Éticas y Futuras Directrices

  • Implicaciones éticas de los LLM en la educación.
  • Garantizar la inclusión y la equidad.
  • Predicciones sobre el futuro de los LLM en el aprendizaje personalizado.

Proyecto y Evaluación

  • Diseño y presentación de una propuesta para una plataforma de aprendizaje adaptativo basada en LLM.
  • Revisiones entre pares y discusiones grupales.
  • Evaluación final y retroalimentación.

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de conceptos básicos de aprendizaje automático (machine learning).
  • Se recomienda experiencia en programación con Python, pero no es obligatorio.
  • Conocimientos previos de tecnología educativa son beneficiosos.

Audiencia

  • Educadores.
  • Desarrolladores de EdTech.
  • Investigadores en el campo de la tecnología educativa.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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