Nombre del coordinador del diplomado | ROSA EUGENIA VERA SERNA |
Entidad académica del coordinador | Fac. Odontología |
Teléfono | 55 5623-2200 |
Correo electrónico | roxyevs@fo.odonto.unam.mx |
El diplomado se enfocará en formar a los participantes para que integren de manera efectiva herramientas y modelos de inteligencia artificial generativa en contextos educativos. Se buscará que los docentes comprendan cómo estas tecnologías pueden ser utilizadas de forma ética en su aplicación en: la enseñanza, la adaptación a las necesidades académicas grupales e individuales de los estudiantes y facilitar un aprendizaje más dinámico e interactivo. Así como también para contar con recursos que les apoyen en el momento de evaluar.
Módulo I. La Inteligencia Artificial Generativa y su uso ético en la educación Módulo II. Transformando la enseñanza con la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) Módulo III. La Inteligencia Artificial Generativa: Una nueva herramienta para el aprendizaje Módulo IV. Diseño de Instrumentos de Evaluación con Inteligencia Artificial Generativa Módulo V. Inteligencia Artificial Generativa para la creación de Recursos Didácticos
Evaluación: Dadas las características del diplomado, la evaluación es permanente por los procesos de aprendizaje que se generarán y se consideró que al finalizar cada módulo, los asistentes habrán elaborado un producto que integre lo revisado en éste, teniendo así, una serie de evidencias para valorar el desempeño académico de cada asistente. En la evaluación además de las evidencias de aprendizaje, se consideran también los siguientes aspectos: a) La participación en cada módulo (opiniones, aportaciones, presentaciones del trabajo realizado, etc.) b) Actividades de aprendizaje c) Trabajos finales Requisitos de Acreditación: Para acreditar cada uno de los módulos, será necesario que los profesores asistan el 100% de las sesiones de trabajo o al 80 % cuando haya una justificación de inasistencia; elaboren un producto final en el que recupere los aprendizajes logrados en el mismo (trabajo que será revisado y calificado por el profesor responsable). Asimismo, para la acreditación del diplomado será necesario acreditar todos los módulos.
Al concluir este diplomado, los docentes habrán consolidados sus conocimientos y sus habilidades en tecnología necesarios para aprovechar la Inteligencia Artificial Generativa y mejorar procesos de enseñanza, de aprendizaje y de evaluación de sus estudiantes. Además de reflexionar sobre el uso ético de la Inteligencia Artificial Generativa en ámbitos educativos.
Es necesario contar con: 1. Un programa de estudios o planeación didáctica de una asignatura que imparte. 2. Disponer del tiempo en las sesiones sincrónicas para realizar actividades durante la misma. 3. Uso y manejo de un navegador de internet con la versión más actual (Firefox, Chrome o Safari). 4. Uso y manejo básico como estudiante de la plataforma Moodle. 5. Contar con una computadora de escritorio o laptop para la realización de actividades (algunas de las herramientas que se realizaran en los módulos sólo se pueden trabajar por Web o descargar en computadora). 6. Contar con cámara, bocinas y micrófono para las sesiones asincrónicas en Zoom.
MÓDULOS DEL DIPLOMADO
Modalidad | A distancia y/o en línea |
Duración en horas | 24.00 |
Días | 02/04/2024, 09/04/2024, 16/04/2024 |
Horario | 10:00 - 14:00 Hrs. |
Sede | Fac. Odontología |
Aula | Aula Virtual (Plataforma Zoom) |
Observaciones | Se enviara el enlace para las sesiones sincrónicas en la Plataforma de Zoom unos días antes de iniciar. |
Días | 04/04/2024, 11/04/2024, 18/04/2024 |
Horario | 18:00 - 22:00 Hrs. |
Sede | Fac. Odontología |
Aula | Plataforma Moodle |
Observaciones | En la primer sesión se revisara el manejo de la Plataforma de Moodle. |
En este módulo los docentes conocerán que es la Inteligencia Artificial Generativa y su uso ético en el ámbito educativo a través de algunas herramientas que les permitirán detectar el plagio en trabajos académicos.
1. Manejo de la plataforma de Moodle 2. Conceptos básicos a las inteligencias artificiales 2.1 ¿Qué son las inteligencias artificiales? 2.2 Surgimiento de las inteligencias artificiales 2.3 Implementación de la inteligencia artificial como recurso educativo 2.4 Marco normativo en la regulación de la inteligencia artificial 3. Introducción a la Inteligencia Artificial Generativa 3.1 Definición de la Inteligencia Artificial Generativa 3.2 Conceptos básicos de aprendizaje automático y redes neuronales 3.3 Recolección y preparación de datos para modelos generativos 3.4 Redacción de Prompt 4. Aplicaciones prácticas 4.1 Impactos del ChatGPT en los procesos educativos 4.2 Generación de imágenes realistas 4.3 Detector de plagio con inteligencia artificial 4.4 Catalogo de plataformas de inteligencia artificial como recurso educativo 5. Ética y Consideraciones sociales 5.1 Sesgo algorítmico 5.2 Responsabilidad y transparencia en el desarrollo y uso de modelos generativos 5.3 Promover la integridad académica en los procesos de enseñanza – aprendizaje
1. Asistencia a videoconferencias en Zoom: 15% 2. Trabajo final. Entregar un recurso didáctico con IA que puedan implementar en el aula: 35% 3. Entrega de las actividades en clase y en la plataforma Moodle: 30% 4. Participación en clase a partir de la lectura del material que corresponda: 20%
JESSICA HERRERA ZAMORA | |
Síntesis curricular | Maestra en Trabajo Social por la Universidad Nacional Autónoma de México. Trabajadora Social e Investigadora Feminista. Participación en el proyecto PAPIIT AV300220 “Estrategias de intervención sociofamiliar y comunitaria ante el impacto social de la pandemia COVID-19. Integrante de la Red Trabajo Social, Género y Feminismo de la Escuela Nacional de Trabajo Social. Participación en el Seminario de análisis del protocolo para la atención de casos de violencia de género en la UNAM, 2019. Participación en la Comisión de definición de estrategias y acciones para la revisión, el análisis y aportaciones al protocolo para la atención de casos de violencia de género en la UNAM, 2019. Participación en el Proyecto de investigación “Conformación de redes semánticas bibliográficas con Inteligencia Artificial” en el Programa de Investigación Universidad Iberoamericana. Curso “Principios y fundamentamos de Inteligencia artificial” por aprender por México. |
Temas que impartirá | 2. Conceptos básicos a las inteligencias artificiales 2.1 ¿Qué son las inteligencias artificiales? 2.2 Surgimiento de las inteligencias artificiales 2.3 Implementación de la inteligencia artificial como recurso educativo 2.4 Marco normativo en la regulación de la inteligencia artificial 3. Introducción a la Inteligencia Artificial Generativa 3.1 Definición de la Inteligencia Artificial Generativa 3.2 Conceptos básicos de aprendizaje automático y redes neuronales 3.3 Recolección y preparación de datos para modelos generativos 3.4 Redacción de Prompt 4. Aplicaciones prácticas 4.1 Impactos del ChatGPT en los procesos educativos 4.2 Generación de imágenes realistas 4.3 Detector de plagio con inteligencia artificial 4.4 Catalogo de plataformas de inteligencia artificial como recurso educativo 5. Ética y Consideraciones sociales 5.1 Sesgo algorítmico 5.2 Responsabilidad y transparencia en el desarrollo y uso de modelos generativos 5.3 Promover la integridad académica en los procesos de enseñanza – aprendizaje |
CHRISTIAN MENESES REYES | |
Síntesis curricular | Cirujano Dentista, con diplomados y cursos en formación docente (Programa de Actualización y Superación Docente DGAPA). Profesor en la Facultad de Odontología y de la Escuela Nacional de Trabajo Social de la UNAM. Asesor técnico y Encargado de la operación de la Plataforma en el Sistema de Universidad Abierta y Educación a Distancia, ENTS. Impartición de cursos de formación docente con distintas experiencias de actualización en Tecnologías de Información y Comunicación a nivel bachillerato y licenciatura distintas dependencias UNAM. Ponente en el diplomado Educación basada en competencias y plataforma Moodle. Ponente en el diplomado “Pilares de una labor docente de calidad en la ENES, Unidad León”. Donde también ha colaborado como Administrador de la Plataforma Moodle. Participación Dirección General de Cómputo y de Tecnologías de Información y Comunicación DGTIC Seminario Moodle UNAM. Curso-taller Hacia la educación en línea durante la contingencia: elementos para la docencia. |
Temas que impartirá | 1. Manejo de la plataforma de Moodle |
Modalidad | A distancia y/o en línea |
Duración en horas | 24.00 |
Días | 23/04/2024, 30/04/2024, 07/05/2024 |
Horario | 10:00 - 14:00 Hrs. |
Sede | Fac. Odontología |
Aula | Aula Virtual (Plataforma Zoom) |
Observaciones | Unos días antes de iniciar el módulo se enviará el enlace de Zoom. |
Días | 25/04/2024, 02/05/2024, 09/05/2024 |
Horario | 18:00 - 22:00 Hrs. |
Sede | Fac. Odontología |
Aula | Plataforma Moodle |
Observaciones | Todas las actividades deberán ser subidas a la Plataforma de Moodle. |
En este módulo, los participantes explorarán y experimentarán una variedad de herramientas de Inteligencia Artificial Generativa (IAG) con el objetivo de transformar su práctica docente. Aprenderán a desarrollar estrategias de enseñanza innovadoras, personalizadas y adaptables a las necesidades individuales de sus estudiantes.
1. Inmersión en IAG para educadores. Fecha síncrona: 23/04/2024 1.1 Exploración interactiva de la IA en educación 1.2 Demostraciones de aplicaciones de IA en el aula - Actividad práctica: Brainstorming y experimentación con herramientas de IAG - Actividad asincrónica Investigación y análisis de casos de estudio relevantes en IA educativa 2. Creación de contenidos con IAG 2.1 Herramientas de IAG para la generación de contenidos educativos - Actividad práctica: Creación de materiales educativos utilizando herramientas de IAG - Actividad asincrónica: Desarrollo de un proyecto de contenido educativo personalizado utilizando IAG 3. Diseño de experiencias educativas, evaluación e integración de la IAG en la práctica docente. Fecha síncrona: 7/05/2024 3.1Técnicas para actividades educativas interactivas con IAG 3.2 Desarrollo de herramientas de evaluación asistidas por IAG - Actividad práctica: Diseño y presentación de una actividad de aprendizaje interactiva con IAG - Actividad asincrónica: Desarrollo y demostración de un proyecto integral que consolide la IAG en la enseñanza y la evaluación de los estudiantes 4. Enlaces de Drive a Moodle
1. Participación activa: 30% 2. Innovación y originalidad: 10% 3. Presentación: 20% 4. Actividades: 40%
JOSE LUIS BECERRA BELTRAN | |
Síntesis curricular | Médico Cirujano por la Facultad de Medicina de la UNAM, con Maestría en Docencia y Administración en Educación Superior y Doctorado en Ciencias con mención honorífica. Actualmente se desempeña como Médico intrahospitalario, es Académico en la UNAM en licenciatura y posgrado y en la Universidad Anáhuac México, colabora también en la Armada de México, Secretaría de Marina y en la Médico Naval. Es Coordinador del Diplomado en Farmacología Clínica en la Secretaría de Extensión y Vinculación de la UNAM y Coordinador del Departamento de Farmacología Clínica en SOEFES Zaragoza, UNAM. Asesor de proyectos de investigación, tesinas y tesis. Miembro activo de la Sociedad Mexicana de Anatomía, así como la American Association for Anatomy. Con prestigio nacional e internacional como conferencista, su experiencia y conocimientos lo posicionan como un referente en el ámbito médico y educativo. |
Temas que impartirá | 1. Inmersión en IAG para educadores. Fecha síncrona: 23/04/2024 1.1 Exploración interactiva de la IA en educación 1.2 Demostraciones de aplicaciones de IA en el aula - Actividad práctica: Brainstorming y experimentación con herramientas de IAG - Actividad asincrónica Investigación y análisis de casos de estudio relevantes en IA educativa 2. Creación de contenidos con IAG 2.1 Herramientas de IAG para la generación de contenidos educativos - Actividad práctica: Creación de materiales educativos utilizando herramientas de IAG - Actividad asincrónica: Desarrollo de un proyecto de contenido educativo personalizado utilizando IAG 3. Diseño de experiencias educativas, evaluación e integración de la IAG en la práctica docente. Fecha síncrona: 7/05/2024 3.1Técnicas para actividades educativas interactivas con IAG 3.2 Desarrollo de herramientas de evaluación asistidas por IAG - Actividad práctica: Diseño y presentación de una actividad de aprendizaje interactiva con IAG - Actividad asincrónica: Desarrollo y demostración de un proyecto integral que consolide la IAG en la enseñanza y la evaluación de los estudiantes |
CHRISTIAN MENESES REYES | |
Síntesis curricular | Cirujano Dentista, con diplomados y cursos en formación docente (Programa de Actualización y Superación Docente DGAPA). Profesor en la Facultad de Odontología y de la Escuela Nacional de Trabajo Social de la UNAM. Asesor técnico y Encargado de la operación de la Plataforma en el Sistema de Universidad Abierta y Educación a Distancia, ENTS. Impartición de cursos de formación docente con distintas experiencias de actualización en Tecnologías de Información y Comunicación a nivel bachillerato y licenciatura distintas dependencias UNAM. Ponente en el diplomado Educación basada en competencias y plataforma Moodle. Ponente en el diplomado “Pilares de una labor docente de calidad en la ENES, Unidad León”. Donde también ha colaborado como Administrador de la Plataforma Moodle. Participación Dirección General de Cómputo y de Tecnologías de Información y Comunicación DGTIC Seminario Moodle UNAM. Curso-taller Hacia la educación en línea durante la contingencia: elementos para la docencia. |
Temas que impartirá | 4. Enlaces de Drive a Moodle |
Modalidad | A distancia y/o en línea |
Duración en horas | 24.00 |
Días | 16/05/2024, 23/05/2024, 30/05/2024 |
Horario | 18:00 - 22:00 Hrs. |
Sede | Fac. Odontología |
Aula | Plataforma Moodle |
Observaciones | Deberá subir todas las actividades a la Plataforma de Moodle. |
Días | 14/05/2024, 21/05/2024, 28/05/2024 |
Horario | 10:00 - 14:00 Hrs. |
Sede | Fac. Odontología |
Aula | Aula Virtual (Plataforma Zoom) |
Observaciones | Se enviara unos días antes de iniciar el módulo el enlace de Zoom. |
Los docentes utilizarán herramientas de Inteligencia Artificial Generativa (ChatGPT, Perplexity, Fliki. AI, LearningstudioAI, Minicourse generator, Canva) como asistentes para el diseño instruccional y la creación de contenidos que apoyen la impartición de sus cursos.
1. Características del aprendizaje activo 1.1 Planificación del aprendizaje activo con el marco ICAP (Interactivo, Constructivo, Activo y Pasivo) 1.2 Pautas para el aprendizaje activo 2. Introducción a la Inteligencia Artificial Generativa para la práctica docente 2.1 Conceptos clave de la IA Generativa 2.2 Diseño instruccional: Modelo ADDIE 2.3 Diseño de plan de curso con IA (explicación formato) 3. Herramientas de procesamiento de lenguaje en la planificación de cursos 3.1 Características generales de ChatGPT y Perplexity 3.2 Generar prompts para el diseño instruccional 4. Herramientas para creación de cursos (LearningStudioAI, Minicoursegenerator) 4.1 Características y limitaciones de LearningStudioAI, Minicoursegenerator 4.2 Demostración caso de uso 5. Herramientas de IA para creación de material didáctico (FLiki.AI y Canva) 5.1 Características y limitaciones de FLiki.AI y Canva 5.2 Demostración caso de uso 6. Sugerencias y recomendaciones éticas para adaptación de contenido
1. 80% de asistencia 2. Entrega de actividades en plataforma Moodle: 3. Formato de diseño de experiencia (primera parte): 30% 4. Formato de diseño de experiencia (segunda parte): 30% 5. Dos recursos creados con Herramienta IA revisadas: 40%
LUIS SERGIO DURAN ARENAS | |
Síntesis curricular | Maestría en Ciencias e Ingeniería de la Computación Agosto 2013-Julio 2015 Fecha de graduación: 4 de febrero de 2016 Dependencia: IIMAS en Universidad Nacional Autónoma de México Promedio final: 9.46 de 10.00 Licenciatura en Ingeniería de la Computación Agosto 2007-Junio 2012 Fecha de graduación: 8 de octubre de 2013 Dependencia: Facultad de Ingeniería en Universidad Nacional Autónoma de México Promedio final: 9.22 de 10.00 Experiencia profesional: - Ingeniero de Software en VoltStudios (medio tiempo) Junio 2022-actualmente. o Desarrollo de software: Frontend y backend, arquitectura de solución. - Profesor de Asignatura en Facultad de Ingeniería, UNAM Agosto 2019-actualmente. - Profesor de Estructura y Programación de Computadoras. - Ayudante de Profesor en Facultad de Ingeniería, UNAM Febrero 2013-actualmente. o Apoyo a estudiantes, investigación en FPGA’s y Visión Computacional. • Ingeniero de Software en VoltStudios (tiempo completo) Abril 2016-Mayo 2019. |
Temas que impartirá | 1. Características del aprendizaje activo 1.1 Planificación del aprendizaje activo con el marco ICAP (Interactivo, Constructivo, Activo y Pasivo) 1.2 Pautas para el aprendizaje activo 2. Introducción a la Inteligencia Artificial Generativa para la práctica docente 2.1 Conceptos clave de la IA Generativa 2.2 Diseño instruccional: Modelo ADDIE 2.3 Diseño de plan de curso con IA (explicación formato) 3. Herramientas de procesamiento de lenguaje en la planificación de cursos 3.1 Características generales de ChatGPT y Perplexity 3.2 Generar prompts para el diseño instruccional 4. Herramientas para creación de cursos (LearningStudioAI, Minicoursegenerator) 4.1 Características y limitaciones de LearningStudioAI, Minicoursegenerator 4.2 Demostración caso de uso 5. Herramientas de IA para creación de material didáctico (FLiki.AI y Canva) 5.1 Características y limitaciones de FLiki.AI y Canva 5.2 Demostración caso de uso 6. Sugerencias y recomendaciones éticas para adaptación de contenido |
ALEJANDRA CRUZ CRUZ | |
Síntesis curricular | Licenciada en Psicóloga, Maestría en Medicina Conductual (Psicología Clínica) por la Facultad de Psicología de la UNAM y de la Maestría en Educación Basada en Competencias (Psicología de la Educación) en UVM. Cuenta con más de 10 años de experiencia docente en educación media superior y superior, en escuelas públicas y privadas; tanto en la modalidad presencial como en línea. Participó en proyectos de investigación con financiamiento del Programa de Apoyo a Proyectos para Innovar y Mejorar la Educación (PAPIME), principalmente sobre los temas de permanencia y abandono escolar, desarrollo de habilidades socioemocionales, acompañamiento académico, formación transdisciplinar en docentes y jóvenes universitarios, así como salud y bienestar en población estudiantil universitaria. Colabora en la Subdirección de Innovación Educativa de la Coordinación de Universidad Abierta, Innovación Educativa y Educación a Distancia (CUAIEED) como Coordinadora del Departamento de Innovación Educativa. |
Temas que impartirá | 1. Características del aprendizaje activo 1.1 Planificación del aprendizaje activo con el marco ICAP (Interactivo, Constructivo, Activo y Pasivo) 1.2 Pautas para el aprendizaje activo 2. Introducción a la Inteligencia Artificial Generativa para la práctica docente 2.1 Conceptos clave de la IA Generativa 2.2 Diseño instruccional: Modelo ADDIE 2.3 Diseño de plan de curso con IA (explicación formato) |
Modalidad | A distancia y/o en línea |
Duración en horas | 24.00 |
Días | 06/06/2024, 13/06/2024, 20/06/2024 |
Horario | 18:00 - 22:00 Hrs. |
Sede | Fac. Odontología |
Aula | Plataforma Moodle |
Observaciones | Todas las actividades se subirán en la Plataforma de Moodle. |
Días | 04/06/2024, 11/06/2024, 18/06/2024 |
Horario | 10:00 - 14:00 Hrs. |
Sede | Fac. Odontología |
Aula | Aula Virtual (Plataforma Zoom) |
Observaciones | Se enviará unos días antes de iniciar el módulo el enlace para las sesiones sincrónicas en la Plataforma de Zoom. |
Al concluir el módulo de diseño de instrumentos de evaluación con apoyo de la Inteligencia Artificial Generativa. los docentes contarán con conocimientos teóricos y metodológicos que les permitirán contar con diversas técnicas e instrumentos que les ayuden a evaluar los desempeños académicos de sus estudiantes. Objetivos específicos: - Identifican que nivel de dominio debe poseer el estudiante de acuerdo al contenido temático de la asignatura. - Diseño de criterios e indicadores de evaluación. - Identifican que es una técnica y que es un instrumento de evaluación. - Conocen y diferencian los tipos de rúbrica. - Utilizan diferentes herramientas digitales de Inteligencia Artificial Generativa para el diseño de instrumentos de evaluación. - Diseñan rúbricas con Inteligencia Artificial Generativa. - Diseñan lista de cotejo con Inteligencia Artificial Generativa. - Diseño de guía de observación con Inteligencia Artificial Generativa. - Diseño de exámenes con Inteligencia Artificial Generativa.
1. La evaluación en la educación 1.1. Propósitos de la evaluación 1.2. Tipos de evaluación 1.3. Técnicas e instrumentos de evaluación 2. Criterios de evaluación (Rúbrica) 2.1 Criterio 2.2 Indicadores 2.3 Uso de taxonomías 3. Diseño de rúbricas con apoyo de la Inteligencia Artificial Generativa 3.1 Elementos a considerar en el diseño de rúbricas 3.2 Diseño de rúbricas analíticas 3.3 Diseño de rúbricas holísticas 4. Diseño de exámenes con apoyo de la Inteligencia Artificial Generativa 4.1 Elementos a considerar en el diseño de exámenes 4.2 Diseño de tabla de especificaciones 4.3 Diseño de reactivos 4.4 Diseño de exámenes 5. Diseño de lista de cotejo con apoyo de la Inteligencia Artificial Generativa 5.1 Elementos a considerar en el diseño de lista de cotejo 5.2 Diseño de lista de cotejo 6. Diseño de guía de observación con apoyo de la Inteligencia Artificial Generativa 6.1 Elementos a considerar en el diseño de guía de observación 6.2 Diseño de guía de observación
Los aspectos que se consideraran para evaluar son: 1. Asistencia y participación en las sesiones sincrónicas 2. Redacción de criterios e indicadores: 10 % 3. Diseño de dos rúbricas analíticas y holística: 20% (10% cada una) 4. Diseño de tabla de especificaciones, reactivos y examen: 30% (10% examen, tabla de especificaciones 10% y reactivos 10%) 5. Diseño de lista de cotejo: 10% 6. Diseño de guía de observación: 10% 7. Actividades realizadas en las sesiones sincrónicas: 20%
LOURDES LETICIA MENDEZ MONTES | |
Síntesis curricular | Formación académica: Licenciada, Maestra y Doctora en Pedagogía, Universidad Nacional Autónoma de México (créditos cubiertos, Candidatura Doctorado). Doctora en Educación en el Instituto de Estudios Superiores de América del Norte. I.-Docencia: 22 años de experiencia en los niveles medio superior, superior y posgrado en instituciones públicas y privadas. II.-Revisión y actualización de Programas de Estudios por Competencias en el IEMS, INB, Instituto Acambayense de Estudios Superiores. III.-Diseño e implementación de cursos, talleres, diplomados dirigidos a los docentes en las temáticas de: didáctica, material didáctico, competencias, evaluación del aprendizaje, evaluación por competencias, tutoría, valores, psicopedagogía, estilos de docencia, competencias socioafectivas del docente, estrategias didácticas en Centro de Actualización del Magisterios del Estado de México, IEMS, INBA, Facultad de Odontología, Química y Escuela Nacional de Trabajo Social de la UNAM. |
Temas que impartirá | 1. La evaluación en la educación 1.1. Propósitos de la evaluación 1.2. Tipos de evaluación 1.3. Técnicas e instrumentos de evaluación 2. Criterios de evaluación (Rúbrica) 2.1 Criterio 2.2 Indicadores 2.3 Uso de taxonomías 3. Diseño de rúbricas con apoyo de la Inteligencia Artificial Generativa 3.1 Elementos a considerar en el diseño de rúbricas 3.2 Diseño de rúbricas analíticas 3.3 Diseño de rúbricas holísticas 4. Diseño de exámenes con apoyo de la Inteligencia Artificial Generativa 4.1 Elementos a considerar en el diseño de exámenes 4.2 Diseño de tabla de especificaciones 4.3 Diseño de reactivos 4.4 Diseño de exámenes 5. Diseño de lista de cotejo con apoyo de la Inteligencia Artificial Generativa 5.1 Elementos a considerar en el diseño de lista de cotejo 5.2 Diseño de lista de cotejo 6. Diseño de guía de observación con apoyo de la Inteligencia Artificial Generativa 6.1 Elementos a considerar en el diseño de guía de observación 6.2 Diseño de guía de observación |
Modalidad | A distancia y/o en línea |
Duración en horas | 24.00 |
Días | 25/06/2024, 23/07/2024, 30/07/2024 |
Horario | 10:00 - 14:00 Hrs. |
Sede | Fac. Odontología |
Aula | Aula Virtual (Plataforma Zoom) |
Observaciones | Se enviara enlace para las sesiones en Zoom unos días antes de que inicie el módulo. |
Días | 27/06/2024, 25/07/2024, 31/07/2024 |
Horario | 18:00 - 22:00 Hrs. |
Sede | Fac. Odontología |
Aula | Plataforma Moodle |
Observaciones | Deberán subir todas las actividades a la Plataforma de Moodle. |
En este módulo los docentes podrán diseñar recursos didácticos que integren herramientas de Inteligencia Artificial Generativa que les apoye en los procesos de enseñanza y de aprendizaje.
1. Diseño didáctico de un recurso educativo 1.1 Elementos didácticos 1.1.1 Propósito didáctico 1.1.2 Objetivo de aprendizaje 1.1.3 A quién está dirigido 1.1.4 Materiales 1.1.5 Referencias 2. Usos de herramientas de Inteligencia Artificial Generativa 2.1 Preguntas, resumen y análisis de información textual 2.2 Imágenes y videos 2.3 Investigación 2.4 Apoyo en la redacción 3. Herramientas para el diseño de recursos didácticos 3.1 Asistente para escritura 3.2 Asistente para crear videos e imágenes 3.3 Asistente de apoyo a la investigación 3.4 Asistente de apoyo para redacción de textos
1. Realización de actividades: 50% 2. Desarrollo del guión didáctico del recurso: 25% 3. Recurso didáctico: 25%
CHRISTIAN MENESES REYES | |
Síntesis curricular | Cirujano Dentista, con diplomados y cursos en formación docente (Programa de Actualización y Superación Docente DGAPA). Profesor en la Facultad de Odontología y de la Escuela Nacional de Trabajo Social de la UNAM. Asesor técnico y Encargado de la operación de la Plataforma en el Sistema de Universidad Abierta y Educación a Distancia, ENTS. Impartición de cursos de formación docente con distintas experiencias de actualización en Tecnologías de Información y Comunicación a nivel bachillerato y licenciatura distintas dependencias UNAM. Ponente en el diplomado Educación basada en competencias y plataforma Moodle. Ponente en el diplomado “Pilares de una labor docente de calidad en la ENES, Unidad León”. Donde también ha colaborado como Administrador de la Plataforma Moodle. Participación Dirección General de Cómputo y de Tecnologías de Información y Comunicación DGTIC Seminario Moodle UNAM. Curso-taller Hacia la educación en línea durante la contingencia: elementos para la docencia. |
Temas que impartirá | 1. Diseño didáctico de un recurso educativo 1.1 Elementos didácticos 1.1.1 Propósito didáctico 1.1.2 Objetivo de aprendizaje 1.1.3 A quién está dirigido 1.1.4 Materiales 1.1.5 Referencias 2. Usos de herramientas de Inteligencia Artificial Generativa 2.1 Preguntas, resumen y análisis de información textual 2.2 Imágenes y videos 2.3 Investigación 2.4 Apoyo en la redacción 3. Herramientas para el diseño de recursos didácticos 3.1 Asistente para escritura 3.2 Asistente para crear videos e imágenes 3.3 Asistente de apoyo a la investigación 3.4 Asistente de apoyo para redacción de textos |
MARIA ELIZABETH MARTINEZ SANCHEZ | |
Síntesis curricular | La Mtra. Martínez es egresada de la Maestría en Pedagogía por la Facultad de Filosofía y Letras de la UNAM y egresada de la Licenciatura en Trabajo Social de la Escuela Nacional de Trabajo Social. Profesora de Asignatura en la Escuela Nacional de Trabajo Social. Ha realizado actividad académica en la UNAM en la DGTIC desde el año 2000. Ha participado en la formación docente y desarrollo de la asignatura de Tecnologías para el Aprendizaje y el Conocimiento en Odontología. Es experta en el diseño, ejecución y evaluación de programas y proyectos de formación docente en el uso de TIC, el diseño y desarrollo didáctico, instruccional y tecnológico de eventos académicos, así como en la formación de formadores para modalidades híbridas. Pionera en el uso de redes sociales en el ámbito educativo. Especialista en el uso didáctico de TIC en el desarrollo de habilidades digitales para profesores y estudiantes, investiga las TIC de vanguardia e innovación y aplicación en el ámbito educativo. |
Temas que impartirá | 1. Diseño didáctico de un recurso educativo 1.1 Elementos didácticos 1.1.1 Propósito didáctico 1.1.2 Objetivo de aprendizaje 1.1.3 A quién está dirigido 1.1.4 Materiales 1.1.5 Referencias |