Curso de Inteligencia Artificial para la Educación Introducción
Fechas. Apertura a partir del 26 de septiembre y cierre del curso el día 24 de octubre.
Importante: Esta actividad está financiada por la Conselleria de Innovación, Universidades, Ciencia y Sociedad Digital. (DOCV nº 9855 de 23/05/2024) @gvainnova. Matrícula gratuita
Curso autorizado por el Servicio de Entidades de Formación del Profesorado de la Conselleria de Educación y certificado para profesorado en ejercicio o en bolsa de trabajo.
El avance de la inteligencia artificial (IA) está revolucionando diversos campos, incluida la educación. Este curso de formación de 30 horas está diseñado para el profesorado, con el objetivo de proporcionarles las herramientas y conocimientos necesarios para integrar la IA en sus prácticas educativas. A través de grabaciones, actividades prácticas y una tutoría colectiva final, los participantes adquirirán una comprensión profunda de cómo la IA puede mejorar la enseñanza y el aprendizaje.
Profesorado
Organizador: Valentín Martínez García
Profesores: Francisco José Redondo Sanz y Valentín Martínez García
Objetivos del Curso
1. Comprender los fundamentos de la inteligencia artificial y su aplicación en la educación.
2. Explorar diversas herramientas y aplicaciones de IA útiles para el aula.
3. Desarrollar competencias para implementar proyectos de IA en entornos educativos.
4. Fomentar el pensamiento crítico sobre las implicaciones éticas y sociales de la IA en la educación.
5. Facilitar un espacio para la colaboración y el intercambio de experiencias entre docentes.
Módulo 1: Introducción a la Inteligencia Artificial
- Objetivos:
- Definir la inteligencia artificial y sus componentes básicos.
- Explorar la historia y evolución de la IA.
- Contenidos:
- Conceptos clave de IA.
- Historia y evolución de la IA.
- Principales ramas de la IA.
- Actividades:
- Foro de discusión sobre percepciones iniciales de la IA.
- Cuestionario de autoevaluación.
Módulo 2: IA en la Educación
- Objetivos:
- Identificar aplicaciones actuales de la IA en la educación.
- Analizar casos de éxito y desafíos.
- Contenidos:
- Aplicaciones de IA en la educación (tutorización inteligente, evaluación automatizada,
personalización del aprendizaje).
- Estudios de caso.
- Actividades:
- Análisis de un caso de estudio.
- Debate en línea sobre oportunidades y desafíos.
Módulo 3: Herramientas de IA para la Educación
- Objetivos:
- Familiarizarse con herramientas de IA específicas para el aula.
- Evaluar las ventajas y limitaciones de estas herramientas.
- Contenidos:
- Herramientas de IA para la creación de contenidos educativos.
- Software de tutorización inteligente.
- Plataformas de análisis de datos educativos.
- Actividades:
- Tutorial interactivo sobre el uso de una herramienta de IA.
- Desarrollo de una pequeña actividad utilizando la herramienta.
Módulo 4: Personalización del Aprendizaje con IA
- Objetivos:
- Comprender cómo la IA puede personalizar el aprendizaje.
- Implementar estrategias de personalización en el aula.
- Contenidos:
- Algoritmos de personalización del aprendizaje.
- Plataformas de aprendizaje adaptativo.
- Actividades:
- Diseño de un plan de lección personalizado utilizando IA.
- Reflexión escrita sobre los beneficios de la personalización.
Módulo 5: Evaluación y Retroalimentación con IA
- Objetivos:
- Explorar métodos de evaluación asistidos por IA.
- Analizar la eficacia de la retroalimentación automatizada.
- Contenidos:
- Evaluación automatizada y análisis de rendimiento.
- Retroalimentación en tiempo real y su impacto en el aprendizaje.
- Actividades:
- Creación de una rúbrica de evaluación asistida por IA.
- Simulación de un proceso de evaluación y retroalimentación.
Módulo 6: IA y Análisis de Datos Educativos
- Objetivos:
- Entender el papel del análisis de datos en la educación.
- Aplicar técnicas básicas de análisis de datos educativos.
- Contenidos:
- Introducción al análisis de datos educativos.
- Herramientas de análisis de datos para docentes.
- Actividades:
- Análisis de un conjunto de datos educativos utilizando software de IA.
- Informe de conclusiones y recomendaciones.
Módulo 7: Ética y Consideraciones Sociales de la IA en la Educación
- Objetivos:
- Reflexionar sobre las implicaciones éticas del uso de IA.
- Desarrollar una postura crítica frente a los desafíos sociales.
- Contenidos:
- Ética de la IA en la educación.
- Implicaciones sociales y desafíos.
- Actividades:
- Debate sobre un caso ético relacionado con la IA.
- Ensayo crítico sobre la ética de la IA en la educación.
Módulo 8: Proyectos de IA en el Aula
- Objetivos:
- Diseñar e implementar proyectos educativos utilizando IA.
- Evaluar el impacto de estos proyectos en el aprendizaje.
- Contenidos:
- Metodología de proyectos educativos con IA.
- Ejemplos de proyectos exitosos.
- Actividades:
- Diseño de un proyecto de IA para su implementación en el aula.
- Presentación del proyecto en el foro de discusión.
Módulo 9: Colaboración y Compartición de Recursos
- Objetivos:
- Fomentar la colaboración entre docentes.
- Compartir y acceder a recursos educativos basados en IA.
- Contenidos:
- Plataformas de colaboración para docentes.
- Recursos educativos abiertos y compartición de experiencias.
- Actividades:
- Creación de un repositorio de recursos compartidos.
- Participación en una comunidad de práctica en línea.
Módulo 10: Tutoría Colectiva y Resolución de Dudas
- Objetivos:
- Resolver dudas y consolidar conocimientos adquiridos.
- Facilitar un espacio de reflexión y feedback.
- Contenidos:
- Sesión de tutoría en línea.
- Reflexión sobre el aprendizaje del curso.
- Actividades:
- Participación en la tutoría colectiva.
- Encuesta de satisfacción y retroalimentación del curso.
Evaluación
La evaluación del curso se basará en la participación activa en los módulos, la calidad de las actividades prácticas y la participación en la tutoría colectiva final. Los criterios
específicos de evaluación son:
1. Participación en los Foros de Discusión:
- Calidad y relevancia de las aportaciones (30%).- Frecuencia de participación (10%).
2. Actividades Prácticas:
- Cumplimiento de los objetivos de cada actividad (30%).
- Originalidad y creatividad en las soluciones propuestas (20%).
3. Tutoría Colectiva Final:
- Participación activa y preguntas relevantes durante la tutoría (10%).
Recursos Necesarios
Para el desarrollo del curso se utilizarán los siguientes recursos:
1. Plataforma de Aprendizaje en Línea:
- Alojamiento de vídeos y materiales.
- Foros de discusión y espacios de colaboración.
2. Herramientas de IA:
- Acceso a software de IA y plataformas educativas.
- Tutoriales y guías de uso.
3. Materiales Complementarios:
- Lecturas y estudios de caso.
- Guías de actividades y rúbricas de evaluación.
Plan de Comunicación
Para asegurar una comunicación efectiva con los participantes, se implementará un plan
de comunicación que incluye:
1. Correo Electrónico:
- Notificaciones sobre el inicio del curso y fechas importantes.
- Recordatorios semanales sobre las actividades y plazos.
2. Foros de Discusión:
- Espacios para resolver dudas y compartir experiencias.
- Moderación activa para fomentar la participación.
3. Tutoría Colectiva:
- Coordinación de la sesión final de tutoría.
- Respuesta a preguntas y facilitación de la discusión.
Conclusión
Este curso de 30 horas proporcionará a los docentes una comprensión sólida de la inteligencia artificial y sus aplicaciones en la educación. A través de módulos
estructurados y actividades prácticas, los participantes desarrollarán habilidades para integrar la IA en sus prácticas pedagógicas, fomentando un entorno de aprendizaje más
eficaz y personalizado. La tutoría colectiva final permitirá consolidar conocimientos y resolver cualquier duda, asegurando que los docentes estén bien preparados para utilizar
la IA en sus aulas.
Anexos:
1. Materiales Complementarios:
Lecturas Recomendadas:
- "Inteligencia Artificial en la Educación: Teoría y Práctica" por Jane Doe.
- "Data Mining Techniques in Education" por John Smith.
- Artículos de revistas académicas sobre aplicaciones de IA en la educación.
Recursos Online:
- Tutoriales de YouTube sobre herramientas de IA específicas.
- MOOCs sobre fundamentos de IA (por ejemplo, en Coursera o edX).
Guías y Manuales:
- Manual de uso de herramientas de IA en la educación.
- Guía para la implementación de proyectos de IA en el aula.
3. Lista de Herramientas de IA:
- Herramientas de Creación de Contenidos: Canva, Articulate Storyline, EdPuzzle.
- Software de Tutoría Inteligente: DreamBox, Carnegie Learning.
- Plataformas de Análisis de Datos Educativos: Tableau, Google Data Studio.
4. Plan de Evaluación Detallado:
Participación en Foros:
- Evaluación continua basada en la calidad y frecuencia de las aportaciones.
Actividades Prácticas:
- Cada actividad práctica se evaluará según una rúbrica específica que mide el cumplimiento de objetivos, creatividad y originalidad.
Tutoría Colectiva Final:
- Evaluación basada en la participación activa y las preguntas formuladas durante la tutoría.
Encuesta de Satisfacción:
- Al finalizar el curso, se solicitará a los participantes que completen una encuesta para proporcionar retroalimentación sobre el contenido y la organización del curso.
Este proyecto presenta un plan integral y detallado para un curso de 30 horas sobre inteligencia artificial en la educación, proporcionando un equilibrio entre teoría y práctica, y
fomentando un entorno de aprendizaje colaborativo y reflexivo.
