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 desde la perspectiva de género en la Ciudad de México”. Experiencia en los procesos de investigación e intervención en violencia feminicida en la Secretaría de las Mujeres de la CDMX. Integrante de la Red Trabajo Social, Género y Feminismo de la Escuela Nacional de Trabajo Social. 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 la Unidad de Género de la Facultad de Odontología. Participación en el Proyecto de investigación “Conformación de redes semánticas bibliográficas con Inteligencia Artificial”, Universidad Iberoamericana de la Ciudad de México.

1. Conceptos básicos a las inteligencias artificiales 1.1 ¿Qué son las inteligencias artificiales? 1.2 Surgimiento de las inteligencias artificiales 1.3 Implementación de la inteligencia artificial como recurso educativo 1.4 Marco normativo en la regulación de la IA 2. Introducción a la Inteligencia Artificial Generativa 2.1 Definición de la inteligencia Artificial Generativa 2.2 Conceptos básicos de aprendizaje automático y redes neuronales 2.3 Recolección y preparación de datos para modelos generativos 2.4 Redacción de Prompt 3. Aplicaciones prácticas 3.1 Impactos del ChatGPT en los procesos educativos 3.2 Generación de imágenes realistas 3.3 Detector de plagio con IA 3.4 Catálogo de plataformas de IA como recurso educativo 4. Ética y Consideraciones sociales 4.1 Sesgo algorítmico 4.2 Responsabilidad y transparencia en el desarrollo y uso de modelos generativos 4.3 Promover la integridad académica en los procesos de enseñanza – aprendizaje

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. También colabora 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.

1. Inmersión en IAG para educadores 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 3.1 Técnicas 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

Cirujano Dentista por la Facultad de Odontología de la UNAM, con Especialidad en Docencia Digital por Universidad Popular Autónoma del Estado de Puebla y Doctorado en Ciencias Odontológicas. Programa de Maestría y Doctorado en Ciencias Médicas, Odontológicas y de la Salud, UNAM. Se ha desempeñado como Docente desde el año 2004 a la fecha tanto en instituciones públicas como privadas en los niveles de licenciatura y en la especialización en Odontología. Participa como Tutora en el Programa de Tutoría de la UNAM. Cuenta con amplia experiencia como instructora en cursos, talleres y diplomados impartiendo temas sobre: Tecnologías para el aprendizaje y el Conocimiento en Odontología, Diseño del aula virtual colegiada. Ha tomado diferentes cursos y un diplomado de Inteligencia Artificial y Generativa en la UNAM.

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. Diseño instruccional con IA generativa 2.1 Introducción al marco ADDIE (Análisis, Diseño, Desarrollo, Implementación y Evaluación) 2.2 Aplicación de Prompts para el diseño instruccional 2.3 Elaboración del plan de curso detallado 3. Herramientas de procesamiento de lenguaje en la planificación de cursos 3.1 Herramientas de apoyo en la creación de materiales (FLiki.AI, Canva, LearningStudioAI, Minicoursegenerator) 3.2 Características y limitaciones de LearningStudioAI, Minicoursegenerator, FLiki.AI y Canva 3.3 Demostración caso de uso 4. Sugerencias y recomendaciones éticas para adaptación de contenido

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, Inteligencia Artificial: Centro de Actualización del Magisterios del Estado de México, IEMS, INBA, Facultad de Odontología, Química y Escuela Nacional de Trabajo Social de la UNAM.

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

Cirujano Dentista, Especialista en Odontopediatría, Maestro en Docencia y Doctorante en Ciencias de la Educación. Es Profesor de Asignatura Definitivo en la Facultad de Odontología de la UNAM, impartiendo diversas materias tanto teóricas como clínicas, entre las que están: Introducción a la Odontología, Salud Pública, Historia de la Odontología, Bioética, Odontopediatría, Eventos Adversos en Odontología, Fotografía Clínica en Odontología, Odontología Preventiva, Odontología Restauradora y Metodología de la Investigación. Cursó el diplomado de Inteligencia Artificial en la UNAM. Ha sido ponente en diplomados, cursos, talleres y seminarios a nivel nacional e internacional, abordando temas en relación con las herramientas para fortalecer el pensamiento crítico y el razonamiento clínico, estrategias didácticas para la enseñanza preclínica y clínica en Odontología. Participó en un intercambio académico, durante su formación como Odontopediatra, Universidad Internacional Cataluña, 2019.

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 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