Curso -virtual: Competencias docentes para el uso pedagógico, ético y crítico de la inteligencia artificial en la enseñanza

Inicio

04 de septiembre

Modalidad

Virtual

Duración

6 sesiones

Días de clases

Lunes y viernes

Horario de clases

20:00 a 22:00

Contáctenos:

+591 71294644

Introducción

La inteligencia artificial generativa se ha convertido en una tecnología disruptiva que transforma las formas de enseñar, aprender, evaluar, investigar, producir recursos educativos y acompañar los procesos formativos. Su presencia en la educación superior, la formación técnica, la educación escolar y los programas de posgrado exige que los docentes desarrollen nuevas competencias para comprenderla, utilizarla críticamente y decidir cuándo su incorporación tiene verdadero valor pedagógico.

En el contexto latinoamericano, la integración de la inteligencia artificial no puede asumirse como una simple adopción de herramientas digitales. Las instituciones educativas de la región enfrentan desafíos relacionados con brechas de conectividad, desigualdad en el acceso tecnológico, diversidad cultural y lingüística, limitaciones institucionales, formación docente heterogénea y necesidad de fortalecer la calidad educativa. Por ello, el uso de la IA debe orientarse desde una perspectiva pedagógica, ética, crítica, inclusiva y situada.

Este curso propone una formación docente basada en cuatro dimensiones de alfabetización en inteligencia artificial: funcional, ética, retórica y pedagógica. La alfabetización funcional permite comprender cómo operan las herramientas de IA; la ética ayuda a valorar sus riesgos, sesgos e implicaciones; la retórica desarrolla la capacidad de interactuar con la IA mediante lenguaje claro, contextualizado y crítico; y la pedagógica permite integrar la IA en experiencias de aprendizaje significativas.

El propósito central del curso no es formar docentes dependientes de la IA, sino profesionales capaces de usarla con criterio, diseñar mejores experiencias de aprendizaje, fortalecer el pensamiento crítico de los estudiantes y preservar la centralidad humana en los procesos educativos.

Objetivo general

Desarrollar competencias docentes para integrar la inteligencia artificial generativa en los procesos de enseñanza, aprendizaje, evaluación, investigación y gestión didáctica, desde una perspectiva pedagógica, ética, crítica, inclusiva y pertinente al contexto educativo latinoamericano.

Objetivos específicos

Comprender los fundamentos básicos de la inteligencia artificial generativa, sus principales aplicaciones educativas, posibilidades, limitaciones y riesgos.
Analizar críticamente las implicaciones éticas del uso de la IA en educación, considerando integridad académica, privacidad, sesgos, equidad, autoría, accesibilidad y justicia educativa.
Desarrollar habilidades para formular instrucciones, preguntas y prompts que permitan interactuar con herramientas de IA de manera clara, contextualizada y pedagógicamente pertinente.
Diseñar estrategias didácticas apoyadas en IA para promover aprendizaje activo, pensamiento crítico, retroalimentación formativa, inclusión y personalización del aprendizaje.
Elaborar una propuesta de integración pedagógica de la IA aplicable a una asignatura, módulo, curso o programa formativo, con criterios metodológicos, éticos y evaluativos.

Competencia general del curso

Integra la inteligencia artificial generativa en la práctica docente mediante el diseño de experiencias de aprendizaje pertinentes, éticas, críticas, inclusivas y evaluables, orientadas al desarrollo de competencias en los estudiantes y a la mejora de la calidad educativa.

Perfil de los participantes

El curso está dirigido a:

Docentes de educación escolar interesados en innovación pedagógica;
Profesores de posgrado;
Diseñadores instruccionales;
Coordinadores académicos;
Responsables de formación docente.

No se requiere experiencia avanzada en inteligencia artificial. Sí se requiere disposición para experimentar, reflexionar críticamente y rediseñar la propia práctica docente.

Duración

40 horas académicas, distribuidas de la siguiente manera:

Componente formative	Horas
Sesiones sincrónicas	16
Trabajo asincrónico en plataforma	14
Actividades prácticas con IA	6
Proyecto integrador final	4
Total	40

Estructura temática

1. Objetivos:

Comprender los conceptos esenciales de la inteligencia artificial generativa y su impacto en la educación, diferenciando el uso instrumental de herramientas del uso pedagógico fundamentado.

Contenidos:

Concepto de inteligencia artificial.
Inteligencia artificial generativa.
Modelos de lenguaje y chatbots.
Herramientas de IA aplicadas a la docencia.
Posibilidades educativas de la IA.
Limitaciones de la IA: errores, alucinaciones, sesgos, superficialidad y descontextualización.
Diferencia entre automatizar tareas y mejorar procesos de aprendizaje.
Criterios para seleccionar herramientas de IA según necesidades pedagógicas.

2 Objetivos:

Analizar los dilemas éticos asociados al uso de la IA en educación y formular criterios responsables para su incorporación en asignaturas, cursos y programas formativos.

Contenidos:

Ética de la inteligencia artificial en educación.
Integridad académica y uso transparente de IA.
Autoría, coautoría, originalidad y producción asistida por IA.
Privacidad y protección de datos.
Sesgos algorítmicos y discriminación.
Accesibilidad, inclusión y brechas digitales.
Uso de IA en contextos de desigualdad educativa latinoamericana.
Criterios institucionales y docentes para regular el uso de IA.
Declaraciones de uso permitido, limitado y no permitido de IA.

3 Objetivo:

Desarrollar habilidades para interactuar con herramientas de IA mediante instrucciones claras, contextualizadas, reflexivas y orientadas a resultados pedagógicos.

Contenidos

Qué es un prompt.
Elementos de un prompt educativo: rol, contexto, tarea, destinatario, criterios, formato y restricciones.
Prompts simples, estructurados e iterativos.
Conversación natural con chatbots para tareas abiertas.
Indicaciones estructuradas para tareas orientadas a resultados.
Evaluación crítica de respuestas generadas por IA.
IA como apoyo a la escritura, revisión, síntesis y argumentación.
Diferencia entre escribir para aprender y escribir para comunicar.
Conservación de la voz docente y autoral.

4 Objetivo:

Integrar la IA generativa en actividades didácticas orientadas al aprendizaje activo, la resolución de problemas, la colaboración, la inclusión y la retroalimentación formativa.

Contenidos

IA como asistente de planificación docente.
IA como tutor para explicar conceptos y generar analogías.
IA como mentor para ofrecer retroalimentación.
IA como entrenador metacognitivo.
IA como simulador de escenarios profesionales.
IA como compañero de equipo para lluvia de ideas y contraste de perspectivas.
IA como estudiante para favorecer la explicación y la enseñanza recíproca.
Diseño de actividades con IA para aprendizaje basado en problemas.
Diseño de casos, dilemas, debates y simulaciones con IA.
Riesgos pedagógicos: dependencia, delegación cognitiva, reducción del esfuerzo y aprendizaje superficial.

5 Objetivos:

Elaborar una propuesta completa de integración de la inteligencia artificial generativa en un contexto educativo real, considerando fundamentos pedagógicos, criterios éticos, metodología, evaluación e indicadores de mejora.

Contenidos:

Diagnóstico de una necesidad educativa real.
Selección de un problema de enseñanza o aprendizaje.
Definición del propósito de uso de IA.
Selección de herramientas.
Diseño de la estrategia didáctica.
Normas de uso responsable para estudiantes.
Evaluación diagnóstica, formativa y sumativa con apoyo de IA.
Indicadores de seguimiento.
Socialización y defensa pedagógica de la propuesta.

Docente

Doctor (Ph. D.): Frank Vázquez Horta

José Frank Vázquez Horta es Licenciado en Educación con especialidad en Educación Especial, Máster en Educación Superior y Doctor en Educación bajo el enfoque de Complejidad y Desarrollo. Cuenta con amplia experiencia docente y académica, desempeñándose como profesor de posgrado en diversas universidades de Bolivia y Cuba, además de haber ejercido cargos de dirección y coordinación académica. Es Experto Universitario en Flipped Classroom y desde 2007 posee la categoría de Profesor Auxiliar.

Su trayectoria profesional e investigativa se centra en la transformación digital de la educación superior, especialmente en inteligencia artificial aplicada a la educación y la investigación científica, entornos virtuales y aprendizaje combinado (blended learning), así como metodologías activas e innovación pedagógica. Actualmente es Director General de EDUNETIC, Director de la Revista Iberoamericana de Investigación y Educación (RIIED) y coordinador de programas de posgrado, además de contar con experiencia como asesor internacional y autor de libros, capítulos y publicaciones científicas.

Metodología

El curso se desarrollará mediante una metodología combinada-bicrónica, articulando actividades sincrónicas y asincrónicas. Esta organización permitirá combinar la interacción directa con el facilitador y los participantes, con el trabajo autónomo, la experimentación práctica y la construcción progresiva de productos.

Componente sincrónico

Las sesiones sincrónicas se orientarán a:

presentación dialogada de conceptos clave;
demostración práctica del uso de herramientas de IA;
análisis de casos educativos;
debates sobre ética, evaluación e integridad académica;
talleres de diseño de prompts;
revisión colectiva de actividades;
simulaciones con IA;
socialización de productos parciales;
retroalimentación directa del facilitador.

Componente asincrónico

Las actividades asincrónicas se desarrollarán en plataforma virtual e incluirán:

lectura de materiales seleccionados;
revisión de videos breves;
participación en foros;
experimentación con herramientas de IA;
elaboración de productos por tema;
bitácora de aprendizaje;
análisis crítico de respuestas generadas por IA;
construcción progresiva del proyecto integrador.

Estrategias didácticas

Estrategia	Aplicación en el curso
Aula invertida	Los participantes revisan materiales antes de los encuentros sincrónicos.
Taller práctico	Se experimenta con Herramientas de IA en situaciones docentes reales.
Aprendizaje basado en problemas	Se parte de desafíos concretos de enseñanza, evaluación y aprendizaje.
Estudio de casos	Se analizan situaciones éticas, pedagógicas e institucionales vinculadas con IA.
Simulación	Se diseñan escenarios educativos con apoyo de IA.
Aprendizaje colaborativo	Los participantes construyen, comparan y mejoran productos en equipos.
Portafolio digital	Cada docente documenta evidencias de su proceso de aprendizaje.
Proyecto integrador	Se elabora una Propuesta final aplicable al contexto profesional del participante.

Evaluación

La evaluación se organizará en tres momentos: diagnóstica, formativa y sumativa. Su propósito será valorar el desarrollo progresivo de competencias docentes para el uso pedagógico, ético y crítico de la IA.

1. Propósito

Identificar los saberes previos, experiencias, percepciones, necesidades y preocupaciones de los participantes sobre el uso de la IA en educación.

Instrumentos

a) Cuestionario inicial

Permitirá identificar:

Nivel de conocimiento sobre IA;
Frecuencia de uso;
herramientas conocidas;
usos docentes actuales;
percepciones sobre beneficios;
preocupaciones éticas;
necesidades formativas;
expectativas del curso.

b) Actividad práctica inicial

Cada participante realizará una tarea sencilla con IA, por ejemplo:

solicitar una explicación de un concepto;
generar una actividad de aprendizaje;
pedir una rúbrica;
elaborar preguntas de evaluación.

Luego analizará:

utilidad de la respuesta;
errores detectados;
nivel de profundidad;
sesgos posibles;
necesidad de mejorar la instrucción;
pertinencia para su contexto docente.

c) Foro de apertura

Pregunta orientadora:

¿Qué problema concreto de mi práctica docente podría mejorar con inteligencia artificial y qué riesgo debo evitar al utilizarla?

Evidencia diagnóstica

Perfil inicial de competencias y necesidades formativas en IA docente.

2 Propósito

Analizar los dilemas éticos asociados al uso de la IA en educación y formular criterios responsables para su incorporación en asignaturas, cursos y programas formativos.

Evidencias formativas

Evidencia	Criterios de valoración
Mapa funcional de usos de IA	Claridad, pertinencia y relación con necesidades docentes reales.
Declaración ética de uso de IA	Coherencia, responsabilidad, transparencia y aplicabilidad.
Banco de prompts	Claridad, contextualización, utilidad pedagógica y mejora iterativa.
Actividad didáctica con IA	Coherencia entre objetivo, metodología, IA y evaluación.
Participación en foros	Argumentación, reflexión crítica y relación con el contexto latinoamericano.
Bitácora de aprendizaje	Metacognición, análisis de avances, dudas y decisiones docentes.
Coevaluación entre pares	Calidad de la retroalimentación ofrecida y recibida.

3 Propósito

Valorar la capacidad del participante para diseñar una propuesta integral de integración de IA en su práctica docente.

Producto final

Propuesta de integración pedagógica, ética y crítica de la IA en una asignatura, módulo, curso o programa formativo.

Criterios de evaluación del producto final

Criterio	Descripción
Pertinencia contextual	La Propuesta responde a una necesidad real del contexto educativo del docente.
Fundamentación pedagógica	La IA se integra con sentido didáctico y no como recurso accesorio.
Coherencia curricular	Existe relación entre objetivos, competencias, Actividades, recursos y evaluación.
Uso ético de IA	Se consideran transparencia, autoría, privacidad, sesgos, equidad y responsabilidad.
Calidad de prompts	Las instrucciones son claras, contextualizadas y orientadas al aprendizaje.
Pensamiento crítico	Se reconocen límites, riesgos y condiciones de uso.
Evaluación del aprendizaje	Se definen evidencias, criterios e instrumentos de evaluación.
Aplicabilidad	La Propuesta puede implementarse en un contexto educativo real.

Criterios cualitativos
Componente	Porcentaje
Evaluación diagnóstica	10 %
Actividades formativas por tema	35 %
Banco de prompts y Declaración ética	20 %
Proyecto integrador final	25 %
Socialización y defensa pedagógica	10 %
Total	100 %