«IA para la Docencia Universitaria», adaptado para impartirse en la Universidad Autónoma Gabriel René Moreno (UAGRM) .
—
📋 FICHA TÉCNICA DEL CURSO
Concepto Detalle
Nombre del Curso Inteligencia Artificial para la Docencia Universitaria
Dirigido a Docentes de la UAGRM
Modalidad Presencial (con apoyo de aula virtual para recursos)
Carga Horaria Total 80 horas
Horas Presenciales 56 horas (sesiones teórico-prácticas)
Horas de Práctica Autónoma 24 horas (trabajo independiente guiado)
Duración 2 meses (8 semanas)
Frecuencia 2 sesiones por semana
Duración de cada sesión 3.5 horas
Cupo máximo 30 participantes (para asegurar práctica personalizada)
—
🎯 OBJETIVOS DEL CURSO
Objetivo General:
Integrar herramientas de inteligencia artificial en la práctica docente universitaria para optimizar la planificación, la creación de contenidos, la evaluación formativa y la investigación académica, desde un marco ético e inclusivo.
Objetivos Específicos:
· Comprender los fundamentos de la IA y su aplicación en contextos de educación superior.
· Aplicar asistentes de IA para la elaboración de sílabos, cronogramas y secuencias didácticas.
· Producir materiales académicos y recursos multimedia con apoyo de herramientas de IA.
· Diseñar instrumentos de evaluación formativa y retroalimentación automatizada.
· Utilizar asistentes de IA para apoyar procesos de investigación y redacción académica.
· Gestionar aulas universitarias integrando entornos virtuales potenciados por IA.
· Reflexionar críticamente sobre la ética, la inclusión y la responsabilidad social en el uso de IA.
—
🗓️ ESTRUCTURA DEL CURSO POR SEMANAS
📘 SEMANA 1 – Fundamentos e Introducción
Unidad 1: Fundamentos de la Inteligencia Artificial en la Educación Superior
Sesión Lecciones Contenidos
Sesión 1 (3.5 h) Lección 1: ¿Qué es la IA y cómo está transformando la universidad del siglo XXI? Conceptos básicos de IA. Tipos de IA (predictiva, generativa). Panorama actual de la IA en educación superior. Tendencias globales y latinoamericanas.
Lección 2: Oportunidades y desafíos de la IA para docentes de la UAGRM Análisis del contexto institucional. Oportunidades para la docencia, investigación y extensión. Desafíos: brecha digital, integridad académica, formación continua.
Sesión 2 (3.5 h) Lección 3: Casos reales Universidades latinoamericanas que integran IA en sus aulas. Análisis de experiencias exitosas y lecciones aprendidas.
Taller práctico: Exploración guiada de herramientas de IA Registro y primeras interacciones con ChatGPT, Gemini y Copilot. Configuración de entornos de trabajo.
—
📘 SEMANA 2 – Planificación Docente Asistida por IA
Unidad 2: Herramientas de IA para la Planificación Docente
Sesión Lecciones Contenidos
Sesión 3 (3.5 h) Lección 1: Asistentes inteligentes para sílabos y cronogramas Elaboración de sílabos universitarios usando prompts estructurados. Generación de cronogramas académicos y distribución de contenidos por semanas.
Lección 2: Objetivos de aprendizaje con apoyo de IA Redacción de objetivos según taxonomías (Bloom, SOLO). Alineación constructiva entre objetivos, actividades y evaluación.
Sesión 4 (3.5 h) Lección 3: Diseño de secuencias didácticas adaptativas Estructuración de clases presenciales y virtuales con apoyo de IA. Secuencias adaptativas según niveles de avance.
Taller práctico: Diseño del sílabo de una asignatura real del docente Cada participante elabora o reelabora el sílabo de una de sus materias usando asistentes de IA.
—
📘 SEMANA 3 – Creación de Contenidos Académicos con IA
Unidad 3: Creación de Contenidos Académicos con IA
Sesión Lecciones Contenidos
Sesión 5 (3.5 h) Lección 1: Producción de materiales de estudio Generación de textos académicos, presentaciones, guías de lectura y resúmenes. Uso de prompts avanzados para contenido disciplinar.
Lección 2: Recursos multimedia educativos con IA Herramientas para crear imágenes, audio y video educativo. Edición y adaptación de recursos existentes.
Sesión 6 (3.5 h) Lección 3: Personalización de contenidos Adaptación de materiales según estilos de aprendizaje (visual, auditivo, kinestésico). Creación de versiones multinivel de un mismo contenido.
Taller práctico: Producción de una unidad didáctica completa Cada docente produce los materiales de una unidad de su asignatura: texto base, presentación, guía de actividades y recurso multimedia.
—
📘 SEMANA 4 – Evaluación Formativa Asistida por IA
Unidad 4: Evaluación Formativa Asistida por IA
Sesión Lecciones Contenidos
Sesión 7 (3.5 h) Lección 1: Elaboración de instrumentos de evaluación Diseño de pruebas objetivas, preguntas de ensayo, rúbricas analíticas y holísticas, listas de cotejo con apoyo de IA.
Lección 2: Retroalimentación automatizada y personalizada Generación de comentarios formativos individualizados. Estrategias para una retroalimentación efectiva con IA.
Sesión 8 (3.5 h) Lección 3: Detección temprana de dificultades de aprendizaje Análisis de patrones de desempeño. Identificación de estudiantes en riesgo académico mediante datos simulados.
Taller práctico: Banco de instrumentos de evaluación Cada docente elabora un banco con al menos tres tipos de instrumentos de evaluación para su asignatura.
—
📘 SEMANA 5 – Investigación y Producción Académica
Unidad 5: Investigación y Producción Académica con IA
Sesión Lecciones Contenidos
Sesión 9 (3.5 h) Lección 1: Asistentes de IA para revisión de literatura Búsqueda de fuentes académicas. Síntesis de artículos. Identificación de vacíos de conocimiento y tendencias de investigación.
Lección 2: Apoyo en la redacción de artículos científicos Estructura IMRyD. Redacción de resúmenes, introducción y discusión. Corrección de estilo y formato.
Sesión 10 (3.5 h) Lección 3: Ética en el uso de IA para la investigación universitaria Declaración de uso de IA. Evitar el plagio y la deshonestidad académica. Buenas prácticas y políticas editoriales.
Taller práctico: Redacción asistida de un abstract o ponencia Cada docente redacta el resumen de una investigación real o simulada aplicando herramientas de IA.
—
📘 SEMANA 6 – Gestión del Aula Universitaria Digital
Unidad 6: Gestión del Aula Universitaria Digital
Sesión Lecciones Contenidos
Sesión 11 (3.5 h) Lección 1: Plataformas y entornos virtuales potenciados por IA Moodle, Classroom, Teams: funcionalidades con IA. Extensiones y plugins para automatizar tareas.
Lección 2: Automatización de la comunicación con estudiantes Configuración de respuestas automáticas inteligentes. Seguimiento personalizado del progreso. Recordatorios y alertas.
Sesión 12 (3.5 h) Lección 3: Comunidades de aprendizaje inteligentes Dinámicas de colaboración mediadas por IA. Foros y debates potenciados con asistentes. Aprendizaje entre pares con apoyo de tecnología.
Taller práctico: Configuración del aula virtual del docente Cada participante configura o actualiza su aula virtual en la plataforma institucional integrando recursos generados con IA.
—
📘 SEMANA 7 – Transformación Digital del Rol Docente
Unidad 7: Transformación Digital del Rol Docente
Sesión Lecciones Contenidos
Sesión 13 (3.5 h) Lección 1: Del docente transmisor al docente facilitador El nuevo rol docente en la era de la IA. Habilidades de facilitación, mentoría y acompañamiento.
Lección 2: Competencias digitales del profesor universitario Marcos de competencias digitales docentes (DigCompEdu, UNESCO). Autodiagnóstico y plan de desarrollo personal.
Sesión 14 (3.5 h) Lección 3: Cómo escalar su impacto académico Estrategias para ampliar el alcance: aulas extendidas, recursos abiertos, redes académicas.
Taller práctico: Plan personal de desarrollo digital docente Cada participante diseña su plan de actualización y crecimiento profesional integrando IA.
—
📘 SEMANA 8 – Ética, Sostenibilidad y Proyecto Final
Unidad 8: Ética, Inclusión y Responsabilidad en el Uso de IA
Sesión Lecciones Contenidos
Sesión 15 (3.5 h) Lección 1: Principios éticos para la IA en la docencia Transparencia, equidad, privacidad de datos. Sesgos algorítmicos y cómo mitigarlos.
Lección 2: Accesibilidad e inclusión IA al servicio de estudiantes con necesidades diversas. Diseño universal para el aprendizaje (DUA) con IA.
Sesión 16 (3.5 h) Lección 3: Impacto social del docente universitario en la era digital Responsabilidad social universitaria y tecnología. Cierre del curso y reflexiones finales.
PRESENTACIÓN DE PROYECTO FINAL Cada docente presenta una propuesta de integración de IA para una de sus asignaturas, aplicando lo aprendido en todas las unidades.
—
📊 DISTRIBUCIÓN DE LA CARGA HORARIA
Componente Horas
16 sesiones presenciales (3.5 h c/u) 56 horas
Trabajo autónomo guiado (3 h por semana) 24 horas
TOTAL 80 horas
—
📝 SISTEMA DE EVALUACIÓN
Criterio Ponderación Descripción
Asistencia y participación 15% Mínimo 80% de asistencia. Participación activa en talleres.
Ejercicios prácticos semanales 35% Entrega de productos de los talleres: sílabo, materiales, instrumentos de evaluación.
Portafolio digital 20% Recopilación de todos los trabajos realizados durante el curso.
Proyecto final 30% Propuesta de integración de IA en una asignatura real. Presentación oral en la última sesión.
—
🖥️ RECURSOS NECESARIOS
· Laboratorio de computación con conexión a Internet (mínimo 5 Mb/s)
· Proyector y pizarra digital
· Cuentas gratuitas en ChatGPT, Gemini y Copilot
· Aula virtual institucional (Moodle UAGRM) para alojar recursos y tareas
· Guía impresa o digital del libro «IA para la Docencia Universitaria»
—
¿Necesita que desarrolle con más detalle alguna unidad, las rúbricas de evaluación, o un formato específico para presentar esta propuesta a las autoridades de la UAGRM?
