Módulo 1
Introducción a la Inteligencia Artificial en Educación
Fundamentos, mitos, realidad y potencial pedagógico. Exploración práctica de cómo se transforma la educación, el rol del docente y la institución educativa.
Contenido del módulo
- Orígenes de la IA y cómo funciona
- Qué es y qué NO es la IA
- Cómo aprende la IA
- Mitos y futuro de la IA
- Ejemplos concretos de IA en educación
- El rol de la IA y del docente
- Uso de la IA por niveles educativos
- Retos, riesgos, límites y oportunidades
- Uso adecuado por estudiantes y docentes
- Ética y responsabilidad
- Consideraciones pedagógicas
- Primeros pasos con IA
Temas
- Orígenes y Cómo Funciona
- Qué es y qué NO es la IA: no es un buscador, no es una base de datos, no es neutral, no siempre tiene razón
- Cómo aprende la IA: entrenamiento, patrones y predicción — por qué predecir no es comprender
- Mitos y el Futuro
- Ejemplos Concretos de IA en Educación
- Rol de la IA y del Docente en Educación
- Uso por Niveles (Primaria, Media, etc.)
- Retos, Riesgos, Límites y Oportunidades
- Uso Adecuado por Estudiantes, Docentes
- Ética y Responsabilidad: privacidad de datos de estudiantes, sesgo algorítmico, autoría y honestidad académica, equidad de acceso, transparencia con familias y el criterio docente como responsable final
- Consideraciones Pedagógicas: Zona de Desarrollo Próximo Infinita, Tutor Personal, Profesor Asistente
- Primeros Pasos con IA: elegir herramienta, la primera tarea segura, qué nunca poner en un prompt, cómo verificar y un plan de primera semana
Competencias del módulo
- Desmitificación Tecnológica: explicar con claridad qué es y qué no es la IA, superando mitos y temores comunes
- Visión Pedagógica de la IA: identificar oportunidades específicas donde la IA potencia objetivos educativos
- Análisis Contextual: evaluar la preparación y necesidades de su contexto educativo para la integración de IA
- Identificación de Herramientas: reconocer y categorizar herramientas de IA según su aplicación pedagógica
- Establecimiento de Límites: definir criterios claros para el uso apropiado de IA por nivel educativo
- Responsabilidad Ética: proteger los datos de sus estudiantes, anticipar el sesgo algorítmico y sostener el criterio docente como responsable final de toda decisión
- Puesta en Marcha: elegir una herramienta, ejecutar una primera tarea segura y verificar críticamente cualquier resultado antes de llevarlo al aula
Aprendizaje integral en IA diseñado para educadores, por educadores. De la concienciación a la maestría.