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Universidad del Rosario

IA Generativa para la innovación docente

Universidad del Rosario via edX

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La inteligencia artificial generativa está transformando la manera como enseñamos, diseñamos actividades, acompañamos a los estudiantes y evaluamos el aprendizaje. Para el profesorado universitario, el reto consiste en pasar del uso intuitivo de herramientas digitales a una integración pedagógica, ética y metodológicamente responsable.

Este MOOC de 12 horas propone un recorrido práctico para comprender cómo funcionan los modelos generativos, cómo dialogar con ellos mediante instrucciones claras, rediseñar experiencias de aprendizaje y fortalecer la evaluación auténtica en contextos mediados por IA. A través de recursos interactivos, laboratorios, casos y actividades aplicadas, explorarás la IA como apoyo para el diseño instruccional, la gestión docente, la tutoría, la retroalimentación y la construcción de criterios evaluativos.

El curso también aborda desafíos críticos para la educación superior: privacidad y seguridad de datos estudiantiles, sesgos algorítmicos, integridad académica, trazabilidad del proceso, uso responsable de herramientas públicas y construcción de acuerdos de aula. Al finalizar, contarás con criterios y herramientas para integrar la IA en tu práctica docente de forma transparente, segura y centrada en el aprendizaje.

Syllabus

  • Explicar el funcionamiento básico de la IA generativa como sistema probabilístico, reconociendo sus alcances, limitaciones y riesgos en contextos educativos, para tomar decisiones pedagógicas iniciales sobre su uso responsable en la práctica docente.
  • Aplicar la IA generativa como apoyo al diseño instruccional, el acompañamiento pedagógico y la gestión administrativa docente, diferenciando las tareas que pueden ser asistidas por la herramienta de aquellas que requieren juicio pedagógico, interacción humana y toma de decisiones profesionales.
  • Rediseñar estrategias de evaluación auténtica en contextos mediados por IA, incorporando evidencias de proceso, fidelidad disciplinar, trazabilidad, defensa de criterios y revisión crítica de los riesgos asociados al uso de detectores automáticos.
  • Establecer criterios de evaluación, integridad académica, privacidad y auditoría ética para el uso de IA generativa en el aula, aplicando protocolos de clasificación de riesgo, análisis de fugas de datos, identificación de sesgos algorítmicos y acuerdos de corresponsabilidad institucional.

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