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Diplomado

Formación Docente Inteligencia Artificial Aplicada a la Innovación Educativa

Potencia tus habilidades pedagógicas con la Formación Docente Inteligencia Artificial Aplicada a la Innovación Educativa. Aprende a integrar herramientas de inteligencia artificial en tus procesos de enseñanza, crear experiencias de aprendizaje innovadoras y aprovechar las nuevas tecnologías para transformar tu práctica docente.

Modalidad

Sincrónico

Duración

70 horas

Costo

$1.500.000

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Formación Docente Inteligencia Artificial Aplicada a la Innovación Educativa

La inteligencia artificial generativa se ha convertido en una herramienta de apoyo para la planeación, creación de recursos, evaluación, retroalimentación y gestión académica. Sin embargo, su valor educativo no depende de usar muchas plataformas, sino de saber tomar decisiones pedagógicas responsables: cuándo usar IA, para qué usarla, cómo verificar sus resultados y cómo integrarla sin perder el criterio docente.

Este diplomado responde a la necesidad de formar docentes capaces de transformar tareas cotidianas en procesos más claros, ágiles y personalizados. La propuesta prioriza herramientas de fácil acceso, con énfasis en el ecosistema Google y en plataformas freemium que permiten diseñar clases, organizar fuentes, crear evaluaciones, desarrollar asistentes personalizados y sistematizar evidencias académicas sin recurrir a programación avanzada.

El diplomado se concibe como un laboratorio de innovación educativa. Cada sesión produce un entregable aplicable: una planeación, una guía didáctica, una rúbrica, un banco de preguntas, un asistente personalizado, un recurso visual, una agenda de conocimiento o una estrategia de retroalimentación. De esta manera, el docente no solo aprende sobre IA, sino que construye soluciones inmediatas para su contexto institucional.

Idea fuerza del diplomado
La IA no reemplaza el criterio docente: lo amplifica cuando se usa con propósito pedagógico, verificación crítica y sentido ético.

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Objetivos

Objetivo general:

Fortalecer las competencias pedagógicas, digitales y éticas de los docentes para integrar herramientas de inteligencia artificial en la planeación, creación de recursos, evaluación, retroalimentación, sistematización y mejora de experiencias educativas reales, con un enfoque práctico, crítico y no técnico.

Objetivos Específicos:  

  •  Comprender el papel de la IA como apoyo al discernimiento pedagógico y a la innovación educativa, evitando usos automáticos o acríticos.
  • Aplicar Gemini, NotebookLM, Gems, Google AI Studio y Google Workspace con IA en tareas reales de docencia, gestión académica y acompañamiento estudiantil.
  • Diseñar experiencias de aprendizaje apoyadas en metodologías activas como aprendizaje basado en proyectos, aula invertida, gamificación y aprendizaje colaborativo.
  • Crear recursos didácticos inteligentes, guías de clase, bancos de preguntas, rúbricas, retroalimentaciones y materiales visuales con apoyo de IA.
  • Evaluar críticamente la calidad, pertinencia, sesgos, derechos de autor, privacidad y confiabilidad de los contenidos generados por IA.
  • Sistematizar evidencias académicas y organizar agendas de conocimiento mediante herramientas de IA y entornos colaborativos.
  • Construir un proyecto final aplicable al contexto educativo del docente, con criterios pedagógicos, éticos y operativos claros.

Aprendizaje basado en talleres: cada encuentro se organiza alrededor de una necesidad docente real y termina con un producto concreto.

Laboratorio guiado: el facilitador modela el uso de la herramienta, luego los participantes adaptan el procedimiento a su propio contexto.

Aprendizaje entre pares: los docentes comparan prompts, recursos y criterios de evaluación para mejorar sus productos.

Portafolio digital: cada participante conserva evidencias de avances, versiones, reflexiones y productos finales.

Microprototipado: se crean versiones pequeñas, funcionales y mejorables de recursos, actividades, rúbricas y asistentes personalizados.

Discernimiento pedagógico: cada uso de IA se revisa con una pregunta central: ¿mejora el aprendizaje, la claridad o la gestión docente?

Participación activa en talleres (20%): ejercicios desarrollados en clase, discusión crítica, coevaluación y aplicación de protocolos éticos.

Portafolio de productos IA (30%): planeación de clase, guía didáctica, recurso visual, banco de preguntas, rúbrica, retroalimentación y agenda de conocimiento.

Diseño de asistente o Gem docente (15%): asistente personalizado con instrucciones, alcance, tono, fuentes, límites y pruebas de uso.

Sistematización y evidencia de mejora (15%): documento o tablero con evidencias organizadas, aprendizajes, decisiones y ajustes realizados.

Proyecto final aplicado (20%): experiencia educativa innovadora lista para implementación, con justificación, recursos, evaluación, ética y plan de transferencia.

Como criterio transversal de evaluación, no se califica “usar IA por usar IA”. Se valora la pertinencia pedagógica, la claridad del diseño, la verificación de resultados, la protección de datos, la aplicabilidad y la mejora real para el estudiante o el proceso académico.

  • No cargar datos personales sensibles de estudiantes, colegas o instituciones en herramientas externas sin autorización y sin revisar las políticas institucionales.
  • Verificar la información antes de usarla en clase, evaluaciones, documentos oficiales o retroalimentaciones académicas.
  • Reconocer cuando un contenido fue generado o asistido por IA, según los lineamientos institucionales.
  • Revisar sesgos, estereotipos, exclusiones o errores en ejemplos, imágenes, casos y preguntas generadas.
  • No delegar decisiones evaluativas finales a la IA, ya que la responsabilidad académica corresponde al docente.
  • Evitar que la IA sustituya la interacción pedagógica, el acompañamiento humano y la comprensión del contexto del estudiante.
  • Promover en los estudiantes un uso transparente, responsable y crítico de las herramientas de IA.
  • Asistencia o participación mínima sugerida: 80% de las horas del diplomado.
  • Entrega del portafolio de productos desarrollados en los talleres.
  • Creación de al menos un asistente personalizado o Gem docente.
  • Entrega y sustentación del proyecto final aplicado.
  • Cumplimiento del protocolo ético de uso responsable de IA.
  • Nota de implementación.
  • Este diseño puede adaptarse a modalidad presencial, virtual o híbrida. Se recomienda que cada institución ajuste herramientas, políticas de privacidad, condiciones de acceso y lineamientos de citación según su normativa interna.
MODULO 1 (6 HORAS) CULTURA DE IA, INNOVACIÓN EDUCATIVA Y DISCERNIMIENTO

CULTURA DE IA, INNOVACIÓN EDUCATIVA Y DISCERNIMIENTO

Temas centrales

  • Qué puede y qué no puede hacer la IA generativa en educación.
  • Discernimiento pedagógico: intención, pertinencia, verificación y contexto.
  • Mapa de oportunidades: planeación, recursos, evaluación, retroalimentación, comunicación y sistematización.
  • Riesgos iniciales: dependencia, alucinaciones, sesgos, datos sensibles y descontextualización.

Actividades prácticas y talleres

  • Diagnóstico de tareas docentes: ¿qué me consume tiempo y qué podría mejorar con IA?
  • Análisis de casos: buen uso, mal uso y uso riesgoso de IA en educación.
  • Diseño de una matriz de decisión: cuándo sí, cuándo no y bajo qué condiciones usar IA.

Productos concretos del módulo

  • Mapa personal de oportunidades de IA.
  • Checklist de discernimiento pedagógico.
  • Compromiso de uso responsable para el diplomado.

Comprender la IA como apoyo al juicio docente, no como reemplazo de la pedagogía.

PROMPTING PEDAGÓGICO CON GEMINI Y ASISTENTES CONVERSACIONALES

Temas centrales

  • Estructura de un buen prompt docente: rol, contexto, objetivo, audiencia, criterios y formato.
  • Uso de Gemini para planear clases, adaptar explicaciones y crear materiales.
  • Comparación práctica con ChatGPT, Claude, Copilot y otros asistentes freemium.
  • Prompts para explicar, resumir, adaptar, crear ejemplos, proponer actividades y revisar coherencia.

Actividades prácticas y talleres

  • Transformar una clase tradicional en una experiencia activa con apoyo de Gemini.
  • Crear tres versiones de explicación: principiante, intermedia y avanzada.
  • Construir un banco de prompts reutilizables para el área del docente.
  • Prueba de calidad: verificar claridad, sesgos, pertinencia y nivel académico.

Productos concretos del módulo

  • Banco de prompts docentes validados.
  • Guía rápida de prompting para su asignatura.
  • Plantilla de revisión humana del resultado generado por IA

Usar IA apoyada en fuentes para organizar materiales de curso, evidencias y agendas de conocimiento.

NOTEBOOKLM PARA GESTIÓN DE CONOCIMIENTO, FUENTES Y EVIDENCIAS

Temas centrales

  • NotebookLM como asistente de lectura, organización y síntesis basado en fuentes.
  • Carga y curaduría de documentos, enlaces, PDFs, transcripciones, planes de curso y lecturas.
  • Generación de resúmenes, guías, preguntas, informes, glosarios y materiales de repaso.
  • Buenas prácticas para no perder trazabilidad: citas, fuentes, verificación y actualización.

Actividades prácticas y talleres

  • Crear un notebook de una asignatura o unidad temática.
  • Convertir lecturas en guía de estudio y preguntas de comprensión.
  • Diseñar una agenda de conocimiento para tutorías, semilleros o proyectos.
  • Sistematizar evidencias: avances, actas, reflexiones, productos y retroalimentaciones.

Productos concretos del módulo

  • Notebook de curso con fuentes organizadas.
  • Guía de estudio con preguntas y citas.
  • Informe breve de sistematización de evidencias.

Usar IA apoyada en fuentes para organizar materiales de curso, evidencias y agendas de conocimiento.

GEMS Y ASISTENTES PERSONALIZADOS PARA TAREAS DOCENTESPEDAGÓGICO

Temas centrales

  • Qué es un Gem y cómo se diferencia de un chat genérico.
  • Diseño de rol, tono, instrucciones, límites, fuentes, criterios de calidad y ejemplos.
  • Asistentes para planeación de clase, diseño de actividades, tutoría, retroalimentación y comunicación.
  • Prueba, ajuste y documentación de asistentes personalizados.

Actividades prácticas y talleres

  • Redactar la ficha pedagógica de un Gem docente.
  • Crear un asistente para una tarea repetitiva real.
  • Probar el asistente con tres casos: ideal, ambiguo y riesgoso.
  • Ajustar instrucciones para mejorar precisión, tono y utilidad.

Productos concretos del módulo

  • Gem o asistente personalizado.
  • Ficha de configuración del asistente.
  • Bitácora de pruebas y mejoras.

Crear asistentes personalizados que respondan a necesidades concretas del trabajo académico.

GOOGLE WORKSPACE CON IA PARA PRODUCTIVIDAD ACADÉMICA

Temas centrales

  • Uso pedagógico de Docs, Slides, Sheets, Forms, Drive, Gmail, Calendar y Meet con apoyo de IA.
  • Redacción y mejora de documentos académicos.
  • Presentaciones y materiales visuales con enfoque de claridad.
  • Organización de evidencias, cronogramas, reportes y seguimiento de estudiantes.

Actividades prácticas y talleres

  • Crear un documento académico con estructura clara y retroalimentación asistida.
  • Diseñar una presentación de clase con una idea por diapositiva.
  • Construir un formulario de diagnóstico o evaluación formativa.
  • Organizar evidencias en Drive y una hoja de seguimiento sencilla.

Productos concretos del módulo

  • Flujo de trabajo académico en Workspace.
  • Plantilla de documento o acta académica.
  • Formulario y hoja de seguimiento.

Optimizar documentos, comunicaciones, presentaciones, formularios, hojas de cálculo y organización académica.

IA PARA METODOLOGÍAS ACTIVAS Y RECURSOS DIDÁCTICOS INTELIGENTES

Temas centrales

  • Aprendizaje basado en proyectos con apoyo de IA.
  • Aula invertida: materiales previos, preguntas detonantes y evidencias de preparación.
  • Gamificación: retos, niveles, insignias, narrativas y retroalimentación.
  • Aprendizaje colaborativo: roles, acuerdos, coevaluación y producción compartida. Personalización: rutas, ejemplos y apoyos diferenciados según necesidades.

Actividades prácticas y talleres

  • Rediseñar una clase tradicional en ABP con productos y rúbrica.
  • Crear una secuencia de aula invertida con video, lectura, guía y verificación.
  • Diseñar un reto gamificado con narrativa, reglas, insignias y evidencia.
  • Crear recursos didácticos inteligentes con Canva IA u otras herramientas freemium.

Productos concretos del módulo

  • Secuencia didáctica activa apoyada en IA.
  • Recurso didáctico visual o interactivo.
  • Guía de implementación para estudiantes.

Integrar IA en experiencias activas que promuevan participación, colaboración y aprendizaje significativo

EVALUACIÓN, RÚBRICAS, RETROALIMENTACIÓN Y BANCOS DE PREGUNTAS CON IA

Temas centrales

  • Alineación entre resultado de aprendizaje, actividad, evidencia y criterio de evaluación.
  • Diseño de rúbricas analíticas y listas de cotejo. Creación de bancos de preguntas por niveles cognitivos.
  • Retroalimentación formativa: clara, accionable, amable y verificable. Uso responsable de IA para revisar, no para delegar ciegamente la evaluación.

Actividades prácticas y talleres

  • Crear una rúbrica para un producto real de la asignatura.
  • Generar y depurar un banco de preguntas con distractores de calidad. Diseñar mensajes de retroalimentación por desempeño.
  • Verificar coherencia, dificultad, sesgo y claridad de una evaluación.

Productos concretos del módulo

  • Rúbrica completa.
  • Banco de preguntas revisado.
  • Plantilla de retroalimentación automatizable.

Construir evaluaciones más claras, justas, variadas y alineadas con resultados de aprendizaje.

ÉTICA, SISTEMATIZACIÓN Y PROYECTO FINAL APLICADO

Temas centrales

  • Ética en IA, privacidad, derechos de autor y citación de contenidos generados o asistidos por IA.
  • Sesgos algorítmicos y verificación de información.
  • Protocolos institucionales de uso responsable.
  • Sistematización de evidencias, aprendizajes y mejoras.
  • Diseño, presentación y sustentación del proyecto final.

Actividades prácticas y talleres

  • Auditoría ética del proyecto final.
  • Diseño de protocolo de uso de IA para estudiantes.
  • Organización del portafolio de evidencias.
  • Sustentación breve del proyecto final con retroalimentación de pares.

Productos concretos del módulo

  • Proyecto final aplicado.
  • Protocolo ético de uso de IA.
  • Portafolio de evidencias y plan de implementación.

Consolidar una solución educativa implementable, documentada y responsable.

La Universidad de América se reserva el derecho de ajustar, cambiar o modificar el contenido del programa.

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