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Diplomado Diseño de Experiencias de Aprendizaje con Herramientas de Inteligencia Artificial Generativa

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Detalles del programa

*La Universidad se reserva el derecho de cambio en los facilitadores , contenidos y fechas programadas.
*Se dará apertura a la actividad cuando se complete el cupo mínimo.
*El certificado se obtiene con el 80% de asistencia del total de horas del programa académico.

 

¿Por qué tomar el Diplomado?

La IA Generativa en la educación permite la automatización de tareas poco llamativas y repetitivas, lo que permite a los maestros centrarse en casos más complejos y ayudar a capacitar a los estudiantes en los aspectos que más lo requieren, en busca de formar a la fuerza laboral del futuro. El aprendizaje iterativo promovido por el uso de la Inteligencia Artificial generativa, al habilitar la retroalimentación inmediata y personalizada, conduce a ganancias significativas en el aprendizaje.

Este diplomado es una gran oportunidad para reconocer y aplicar herramientas de Inteligencia Artificial Generativa en los procesos formativos de los estudiantes.

Habilidades que vas a adquirir

• Identificar oportunidades de mejora para les experiencias educativas a partir del uso de herramientas de IA Generativa.

• Aplicar la IA Generativa en procesos formativos a nivel de enseñanza básica, media, superior y continua.

• Promover procesos formativos altamente ágiles y adaptables, a partir del uso de IA Generativa.

Metodología

El diplomado se llevará a cabo mediante una metodología mixta, combinando la exposición teórica con actividades prácticas y participativas. Cada módulo iniciará con una introducción a los objetivos y temario, seguida de la presentación de contenidos por parte de los orientadores. Posteriormente, se propiciarán espacios de discusión y taller, donde los participantes aplicarán los conocimientos adquiridos a través de ejercicios, estudios de casos y el desarrollo del proyecto final.

Es importante recalcar que las actividades se desplegarán bajo la presencialidad virtual, combinando sesiones síncronas virtuales con actividades asíncronas de trabajo colaborativo, promoviendo así la accesibilidad y flexibilidad del programa. Este enfoque permitirá a los interesados de diversas ubicaciones participar y colaborar activamente.

COMPONENTE SÍNCRONA VIRTUAL:

Sesiones de clase en las que se realizarán actividades teórico-prácticas que permitan desplegar los contenidos y aplicar lo aprendido.
Presentación y discusión del proyecto de curso.
Socialización de los resultados del proyecto de curso.

COMPONENTE ASÍNCRONA VIRTUAL:

Foros de discusión en línea y actividades colaborativas para fomentar la interacción y la discusión.
Experimentación con tecnologías accesibles desde la web.
Desarrollo del proyecto de curso a través del trabajo colaborativo.

De igual manera, se hará uso del Aprendizaje Basado en Problemas y Aprendizaje Orientado a Proyectos para el despliegue de las actividades del diplomado:

Aprendizaje Basado en Problemas (ABP): Los participantes enfrentarán desafíos reales que requieran la aplicación de los conceptos aprendidos.

Aprendizaje Basado en Casos de Estudio: Análisis y discusión de situaciones reales relacionadas con la integración de IA en la educación.

Aprendizaje Orientado a Proyectos (AOP): Desarrollo del proyecto transversal del curso, fomentando la aplicación de la teoría y la práctica de manera integral.

Proyecto transversal del diplomado:

Como parte central de la metodología, los participantes desarrollarán un proyecto transversal que sintetice todos los aprendizajes del diplomado. El entregable final será una experiencia de aprendizaje para una materia de interés del participante y de su equipo, que incluya: objetivos de aprendizaje, competencias a desarrollar, actividades de enseñanza-aprendizaje y actividades evaluativas. Este proyecto permitirá contextualizar todo el proceso de aprendizaje, asegurando que los conocimientos adquiridos sean directamente aplicables en contextos educativos reales.

Evaluación y Retroalimentación:

Se implementará un sistema de evaluación que incluirá evaluaciones por pares y retroalimentación constructiva por parte de los orientadores, promoviendo así un ciclo de mejora continua.

Requisitos

Equipo:
Computador al menos Doble núcleo de 2GHz o superior con mínimo (4 GB Ram como minimo) (i3/i5/i7 o equivalente AMD) o Dispositivo Móvil (Mínimo: I-Phone 5S / Android 4G de RAM, 32G almacenamiento).
Webcam.
Micrófono.
Parlantes.

Software:
Cisco webex meet(se recomienda descargar e instalar el software en su PC para mejor desempeño). Dependiendo del sistema de su celular descargue la APP desde Android o iOS

Conectividad:
Mínimo 10 Mbps.
Pruébelo con el siguiente test: https://www.testdevelocidad.es/

Es indispensable que cada participante cuente con un computador o tableta con acceso a internet para el despliegue de cada una de las actividades del diplomado.

Docente

Jesús Alfonso López Sotelo.
Ingeniero Electricista, Magíster en Automática y Doctor en Ingeniería.

Leonardo Saavedra Munar.
Ingeniero Electrónico, Especialista en telemática, Magíster en Ingeniería y estudiante del doctorado en Educación en Ingeniería, Ciencias y Tecnología de la Universidad Politécnica de Cataluña.

Paola Andrea Castillo Beltrán.
Es diseñadora Industrial de la Universidad Nacional de Colombia, realizó una maestría en Diseño de la Universidad de Palermo, Argentina y actualmente es estudiante del doctorado en Diseño también de la Universidad de Palermo, Argentina.

Andrés Mauricio González Vargas
Es Profesor Titular de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Autónoma de Occidente, e Investigador Asociado Minciencias.

Andrés Felipe Gallego Aguilar
Magíster en Diseño y Creación Interactiva, con especialización en Educación Vocacional para la formación de profesores, especialización en Mercadeo, y posgrado en Artes Mediales.

Plan de estudios

Módulo I - Introducción a la inteligencia artificial.
  • ¿Qué es Inteligencia Artificial?

  • Breve historia de la Inteligencia Artificial.

  • Inteligencia Artificial discriminativa e Inteligencia Artificial generativa.

  • Riesgos en el uso de Inteligencia Artificial.

  • Principios éticos para el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial.

  • INTELIGENCIA ARTIFICIAL RESPONSABLE.

Módulo II - Innovación educativa y mediación tecnológica.
  • La sociedad del conocimiento y la mediación tecnológica.

  • Impacto de los medios digitales sobre los sistemas educativos.

  • Tecnologías para la educación: procesos formativos mediados por TIC, adopción y uso.

  • Tecnologías emergentes: innovación educativa y potencial de la tecnología en la educación.

Módulo III - Teoría y herramientas para el diseño educativo.
  • Marcos para el diseño de objetivos y resultados de aprendizaje.

  • Diseño en retrospectiva.

  • Alineamiento constructivo.

  • Desarrollo curricular.

  • Diseño instruccional.

  • Evaluación para el aprendizaje.

Módulo IV - Metodologías de aprendizaje activo.
  • Aprendizaje Basado en Problemas.

  • Aprendizaje Basado en Retos.

  • Aprendizaje por Diseño.

  • Aprendizaje Orientado por Proyectos.

  • Gamificación y aprendizaje basado en juegos.

  • Posibilidades de vinculación entre metodologías de aprendizaje activo e Inteligencia Artificial Generativa.

Módulo V - Diseño de experiencias de aprendizaje con IA generativa.
  • Diferencias entre Actividades y Experiencias de Aprendizaje.

  • Fundamentos de la IA Generativa.

  • Herramientas de IA Generativa

  • Casos de Aplicación: Ejemplos reales de cómo la IA generativa está permeando procesos de aprendizaje

Módulo VI - Construcción de recursos haciendo uso de IA generativa para el despliegue de la experiencia de aprendizaje.
  • Construcción de la consigna asociada a una experiencia de aprendizaje.

  • Construcción de material de apoyo para el despliegue de la experiencia de aprendizaje.

  • Construcción de instrumentos de evaluación.

  • Socialización de la experiencia de aprendizaje de cada equipo de trabajo al profesor del curso, sus compañeros de clase e invitados expertos en educación.

  • Discusión y conclusiones.

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