Toda integración pedagógica de la Inteligencia Artificial requiere, en primer lugar, comprender qué es realmente esta tecnología, cómo funciona y cuáles son sus alcances. Este módulo ofrece una aproximación accesible y rigurosa a los conceptos fundamentales de la IA, los modelos de lenguaje y las estrategias de prompting, permitiendo a los participantes interactuar de manera efectiva con estas herramientas y comprender sus posibilidades para la enseñanza, el aprendizaje y la investigación.

A través de actividades prácticas y experiencias de laboratorio, los participantes explorarán herramientas de generación de texto e imágenes, desarrollando competencias iniciales para su implementación en el aula.

Objetivos

• Introducción clara, accesible y crítica a los distintos tipos de Inteligencia Artificial.
• Comprensión de cómo funcionan los modelos de lenguaje y por qué es importante conocer sus fundamentos.
• Desarrollo de habilidades básicas de prompting.
• Aplicación inicial de herramientas de IA en contextos educativos.
• Comprensión de los alcances y limitaciones de la IA.

• Definición de IA: de la IA simbólica al machine learning.
• Cómo aprenden las máquinas: datos, patrones y predicción.
• Tipos de IA: estrecha vs. general; supervisada vs. no supervisada.
• Mitos y realidades: lo que la IA puede y no puede hacer.
• ¿Qué es un prompt?
• Anatomía de una buena instrucción.
• Principios básicos para interactuar con modelos de IA.

• Componentes de un prompt efectivo.
• Técnicas de prompting: rol, contexto, formato y ejemplos.
• Comparación de respuestas entre diferentes modelos de IA.
• Diseño de prompts para:
  planificación;
  evaluación;
  creatividad.

• Introducción a herramientas de generación de texto, imágenes.
• Alucinaciones: cómo detectarlas y corregirlas.

• Actividad práctica: Kit personalizado de prompts para el docente.

El crecimiento acelerado de la Inteligencia Artificial plantea interrogantes que trascienden lo tecnológico. ¿Cómo afectan los sesgos presentes en los datos a las decisiones que toman los sistemas inteligentes? ¿Qué ocurre con la privacidad de la información que compartimos? ¿Cómo distinguir entre contenidos auténticos y contenidos generados artificialmente?

Este módulo invita a desarrollar una mirada crítica sobre los impactos sociales, educativos y culturales de la IA. A través de experiencias prácticas vinculadas a la creación de contenidos de audio y video, los participantes analizarán fenómenos como la desinformación, los deepfakes, la brecha digital y los desafíos para la autenticidad del aprendizaje.

La propuesta busca formar profesionales capaces de utilizar la IA de manera ética, responsable y consciente, promoviendo el desarrollo del pensamiento crítico frente a los nuevos escenarios digitales.

Objetivos

• Analizar críticamente el impacto de la IA en la educación, la investigación y la sociedad.
• Reconocer riesgos, sesgos y limitaciones de los sistemas inteligentes.
• Comprender los desafíos asociados a la privacidad y protección de datos.
• Desarrollar criterios para el uso responsable de herramientas de IA.
• Aplicar herramientas de generación de audio y video en contextos educativos.

• Sesgos en datos y modelos.
• Privacidad y protección de datos.
• Plagio, deepfakes y desinformación.
• Brecha digital y acceso equitativo.
• Alfabetización en IA.
• Transparencia algorítmica.
• Propiedad intelectual.
• Uso responsable en instituciones educativas.
• Historia de la IA y evolución de los modelos generativos.
• Qué ocurre cuando un modelo responde.
• Diferencia entre información, conocimiento y comprensión.
• Limitaciones actuales de los modelos de lenguaje.

• Uso de IA en las clases.
• Generación de audio con IA.
• Podcast y resúmenes automáticos.
• Herramientas de IA
• Creación de materiales accesibles.
• Narrativas sonoras.

• Uso de IA en las clases.
• Generación de video con IA.
• Podcast y resúmenes automáticos.
• Herramientas de IA
• Videos educativos.
• Avatares y presentadores virtuales.
• Storytelling visual.
• Deepfakes y verificación audiovisual.

• Realizar un protocolo del buen uso de IA para sus instituciones y aulas.

Una vez comprendidos los fundamentos tecnológicos y los desafíos éticos de la Inteligencia Artificial, el siguiente paso consiste en transformar ese conocimiento en propuestas educativas concretas. Este módulo aborda el diseño de experiencias de aprendizaje enriquecidas con IA desde una perspectiva neuroeducativa, considerando cómo aprende el cerebro, cuáles son los riesgos de la dependencia tecnológica y cómo construir entornos que favorezcan el aprendizaje profundo y significativo.

Los participantes explorarán el rol del docente como diseñador de experiencias, mediador pedagógico y curador de recursos digitales. Además, trabajarán en el diseño de proyectos auténticos que integren Inteligencia Artificial de manera estratégica, potenciando la creatividad, la resolución de problemas y el pensamiento crítico.

El recorrido culmina con la elaboración de una propuesta de implementación aplicable a sus propios contextos educativos.

Objetivos

• Comprender los principios neurocientíficos que sustentan el aprendizaje en entornos mediados por tecnología.
• Analizar el impacto de la IA en los procesos cognitivos y en la construcción del conocimiento.
• Diseñar proyectos auténticos enriquecidos con Inteligencia Artificial.
• Desarrollar estrategias de evaluación que promuevan la autoría y el pensamiento genuino.
• Fortalecer el rol docente como diseñador de experiencias de aprendizaje en entornos aumentados.

• Regulaciones vigentes y marcos éticos internacionales (UNESCO, UE, APA)
• Aprendizaje y deuda cognitiva.
• Diseño de entornos emocionalmente seguros.
• Ética de la IA en educación. 
• IA y evaluación: ¿cómo sabemos si el trabajo es del estudiante?
• Evaluación auténtica.
• Aprendizaje profundo vs. automatización.

• IA como andamiaje.
• Fases de un proyecto SMART:
• Diseño de proyectos auténticos.
• Casos y ejemplos de implementación.
• IA como andamiaje.
• Investigación asistida.
• Producción creativa.
• Reflexión metacognitiva.

• Ejemplos prácticos para el aula de cuando utilizar IA y para qué hacerlo.
• Presentaciones y páginas web usando IA
• Rúbricas.
• Portafolios.
• Evidencias de proceso.
• Conversaciones de aprendizaje.
• Evaluación auténtica.

Trabajo final integrador: elaboración de una propuesta de evaluación vinculada al proyecto desarrollado, que permita verificar el aprendizaje genuino de los estudiantes y evitar que la actividad pueda resolverse únicamente mediante el uso de IA.

El horario de los encuentros es de 21:00 hs (UTC-3). De todos modos, siempre quedarán grabados y se te compartirá el acceso para que puedas verlos cuando quieras.

Módulo I

• Clase 1: martes 23 de febrero.
  Docente: Dra. Alejandra Calero.
• Clase 2: martes 2 de marzo.
  Docente: Lic. Sofia Lorenzo.
• Clase 3: martes 9 de marzo.
  Docente: Lic. Sofia Lorenzo.
• Clase 4: martes 16 de marzo.
  Actividad asincrónica en campus virtual. 

Módulo II

• Clase 1: martes 23 de marzo.
  Docente: Dra. Alejandra Calero.
• Clase 2: martes 30 de marzo.
  Docente: Lic. Sofia Lorenzo.
• Clase 3: martes 6 de abril.
  Docente: Lic. Sofia Lorenzo.
  
• Clase 4: martes 13 de abril.
  Actividad asincrónica en campus virtual.
  

Módulo III

• Clase 1: martes 20 de abril.
  Docente: Dra. Alejandra Calero.
  Clase 2: martes 27 de abril.
  Docente: Lic. Sofia Lorenzo.
  Clase 3: martes 4 de mayo.
  Docente: Lic. Sofia Lorenzo.
  Clase 4: martes 11 de mayo.
  Trabajo final de cierre: diseño de un proyecto utilizando la IA.