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

  1. Orígenes de la IA y cómo funciona
  2. Qué es y qué NO es la IA
  3. Cómo aprende la IA
  4. Mitos y futuro de la IA
  5. Ejemplos concretos de IA en educación
  6. El rol de la IA y del docente
  7. Uso de la IA por niveles educativos
  8. Retos, riesgos, límites y oportunidades
  9. Uso adecuado por estudiantes y docentes
  10. Ética y responsabilidad
  11. Consideraciones pedagógicas
  12. 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.