Cursos
Cursos para aprender de cero
1. Introducción a la IA pedagógica
2. ¿Qué es un LLM (I)?
3. ¿Qué es un LLM (II)?
4. Fundamentos matemáticos de la IA (III)
5. ¿Qué significa que un modelo sea bueno en matemáticas?
Introducción a la IA pedagógica
Nivel básico.
Duración: 70 minutos
Prompting
Desarrollo de material docente
Adecuaciones curriculares
¿Qué es un LLM (I)? Nivel básico.
Duración: 30 minutos
Desarrollo histórico
Tokenización
Cómo se entrenan y qué significa predecir texto
Limitaciones estructurales y errores típicos
Por qué entender esto cambia cómo usamos IA
¿Qué es un LLM (II)?
Nivel intermedio
Duración: 40 minutos
Arquitectura general de los modelos de lenguaje
Embeddings y espacios vectoriales
Atención y transformadores (intuición conceptual)
Qué significa contexto y ventana de contexto
AGI y el futuro.
Fundamentos matemáticos de la IA (III)
Nivel intermedio
Duración: 60 minutos
Probabilidad y estadística aplicadas a modelos de IA
Optimización y entrenamiento de modelos
Gradientes y su importancia
Qué significa minimizar el error y por qué nunca llega a cero
Límites matemáticos de los modelos actuales... y límites aplicados
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¿Qué significa que un modelo sea bueno en matemáticas?
Duración: 35 minutos
Benchmak para medir que tan bueno son los modelos en matemáticas
Matemáticas detrás de los modelos
Gobernanza, ética y uso responsable
1. Creación de una política para mi establecimiento: lineamientos y buenas prácticas para su desarrollo e implementación
2. Privacidad de Datos y configuración de mi LLM
Creación de una política para mi establecimiento: lineamientos y buenas prácticas para su desarrollo e implementación.
Duración: 60 minutos
Por qué las instituciones necesitan políticas de IA
Elementos mínimos de una buena política
Cómo convertir la política en práctica
Errores comunes en políticas copiadas y pegadas
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Privacidad de Datos y configuración de mi LLM
Duración: 25 minutos
Datos personales y privacidad
Qué se puede y no se puede hacer
Riesgos legales
Criterios de protección
3th Party
Herramientas, flujos de trabajo y productividad docente
1. Brisk
2. Notebook LM
3. Prompting y librerías de prompts
4. Backward design con IA
5. GPTs
6. ¿Donde me mantengo al día en IA?
7. ¿Cómo me certifico?
Brisk
Duración: 25 minutos
Uso pedagógico de Brisk
Planificación y feedback
Límites de la automatización
Buenas prácticas docentes
Debilidades de la herramienta
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Notebook LM
Duración: 25 minutos
Trabajo con documentos propios
Diferencias con otros asistentes
Herramientas propias
Usos infrecuentes
Debilidades de la herramienta
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¿Cómo me certifico?
Duración 25 minutos
Mostrar certificados que el mercado ofrece y estructura de cursos certificados
Criterios de calidad
Diferenciados para especialidades.
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Backward design con IA
Duración: 40 minutos
Uso del backward design para planificar con apoyo de IA
Alineación entre objetivos, actividades y evaluación
Errores comunes al diseñar “hacia adelante” con IA
La IA como asistente de planificación, no como diseñadora curricular
¿Donde me mantengo al día en IA?
Duración: 35 minutos
Exposición de newa letter actualizados y portales informativos.
¿Como saber si lo leído es cierto?
Selección crítica de lecturas fundantes de la IA
Diferenciar investigación y marketing
Criterios para docentes y directivos Rutas de lectura
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Prompting and libraries
Duración: 25 minutos
Qué es realmente un prompt
Uso de librerías y plantillas
Errores del prompt mágico
Prompts como herramientas de pensamiento
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GPTs
Duración: 25 minutos
El mundo de los bots: Gems, GPTs, Spaces, etc.
¿Personalizados?
Cuándo tiene sentido crearlos
Diseño responsable
Casos institucionales
Riesgos, problemas y pensamiento crítico
1. Peligros de la IA
2. Problemas de la IA
3. Metacognición y Pensamiento crítico con IA
Peligros de la IA
Duración: 60 minutos
Riesgos reales versus alarmismo
Errores de sobreconfianza
Delegación cognitiva
Sesgos
Alucinaciones
Automatización acrítica
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Metacognición y Pensamiento crítico con IA
Duración 35 minutos
Cómo la IA externaliza procesos cognitivos
Riesgos de delegar juicio y criterio en sistemas generativos
Estrategias para usar IA como espejo metacognitivo, no como sustituto del pensamiento
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Problemas de la IA
Duración: 45 minutos
Problemas epistemológicos de la IA generativa
Dependencia, pérdida de criterio y atrofia cognitiva
IA como sistema socio-técnico
Problemas no técnicos que no se resuelven con prompts
Consumo energético
Diseño pedagógico y creación de recursos con IA
1. Presentaciones
2. Creación de Material Docente
3. Juegos
4. Adecuaciones curriculares y adaptaciones
5. Trabajando con taxonomías
6. Evaluación en la era de la IA
Presentaciones
Duración: 25 minutos
Creación de presentaciones con apoyo de IA
Buenas prácticas, prompts precisos
Herramientas comunes: ChatGPT, Gemini, Gamma, Canva
Herramientas nuevas: Kimi
Diseño claro, preciso y pedagógico
Errores frecuentes en presentaciones generadas IA como asistente y no como diseñador automático
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Creación de Material Docente
Duración: 40 minutos
Creación de guías y recursos didácticos
Adaptación de materiales existentes
Uso de transcripciones de youtube
Uso de Suno para las clases
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Juegos
Duración: 25 minutos
Diseño de actividades lúdicas con IA
Coding para juegos
Errores comunes en la elaboración de juegos
toket de salida
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Adecuaciones curriculares y adaptaciones
Duración: 40 minutos
IA para accesibilidad educativa
Adaptaciones reales Riesgos éticos
Necesidad de buenos diagnósticos
Ejemplos aplicados
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Trabajando con taxonomías
Duración: 25 minutos
Uso de taxonomías con IA y la diferencia con taxonomías históricas
Clasificación y coherencia
Errores de automatización
Aplicaciones curriculares
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Evaluación en la era de la IA
Duración: 40 minutos
Qué sigue midiendo la evaluación en contextos de aprendizaje apoyados por IA
Diseño de evaluaciones que no pueden ser externalizadas a la IA
Evaluación basada en procesos y evidencia del pensamiento
Implicancias para la retroalimentación y la calificación
Coding, datos y trabajo técnico asistido por IA
1. Vibe Coding
2. Github con IA
3. Data analysis
Data analysis
Duración: 35 minutos
IA para análisis de datos (educativos)
Lectura crítica de resultados
Errores de interpretación
Apoyo a decisiones
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Vibe Coding
Duración: 50 minutos
Introducción al uso de código con IA
Qué vale la pena aprender
IA como apoyo cognitivo en el mundo del coding
Herramientas para crear codigo
Ejemplos funcionales
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Github
Duración: 40 minutos
Continuación de Vibe coding
Deploying
Uso de IDE con IA