Temario del curso
La IA en la educación: fundamentos y casos de uso realistas
- Explicación de la IA y la IA generativa en un lenguaje claro: qué puede y no puede hacer en contextos educativos.
- 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 o de las políticas escolares.
Iniciación al uso de herramientas de IA en entornos escolares
- Selección de herramientas apropiadas: asistentes basados en la web y funciones de IA integradas en plataformas comunes.
- Fundamentos 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 formulación de instrucciones (prompting) para educadores
- Cómo solicitar lo que desea: rol, tarea, contexto, restricciones, formato y ejemplos.
- Patrones centrales de instrucción: lluvia de ideas, redacción inicial, crítica, refinamiento, comparación de opciones y creación de variaciones.
- Práctica: construir un banco de instrucciones reutilizables para su asignatura, niveles académicos y tareas comunes.
Diseño de lecciones y recursos con IA
- Redacción de esquemas de lecciones alineados con las 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 y preguntas para el debate.
- Diferenciación: ajustar el nivel de lectura, añadir andamiajes, ofrecer extensiones y sugerir opciones multimodales.
Apoyo a la evaluación y retroalimentación
- Generación de bancos de preguntas, pruebas formativas y descriptores de rúbricas alineados con los estándares y requisitos de las tareas.
- Redacción de comentarios de retroalimentación y plantillas para reuniones individuales, manteniendo la voz del docente y la responsabilidad profesional.
- Práctica: crear un paquete de apoyo a la evaluación para una unidad actual (preguntas, lenguaje de rúbrica y frases guía para retroalimentación).
Garantía de calidad: precisión, sesgos y adecuación al estudiante
- Detección de problemas comunes: alucinaciones, falta de contexto, profundidad desigual y nivel de lectura inapropiado.
- Rutinas simples de verificación: cotejo de hechos, solicitud de fuentes y validación contra referencias confiables.
- Edición para inclusión y accesibilidad: chequeo 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, y prompts y resultados apropiados.
- Integridad académica: pautas de uso aceptable, expectativas de atribución y actividades de alfabetización en IA dirigidas a los estudiantes.
- Plan de acción: diseñar una lección 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 planificando lecciones y creando recursos de aprendizaje para estudiantes de primaria o secundaria.
- No se requiere experiencia en programación.
Público objetivo
- Docentes de primaria de cualquier área temática.
- Docentes de secundaria de cualquier área temática.
- Líderes curriculares, personal de apoyo al aprendizaje y coaches instructivos que respaldan la enseñanza en el aula.
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