| ID del diplomado | 15008 |
| Nombre del diplomado | Diplomado en Docencia para la Nueva Realidad |
| Área del diplomado | Área de las Humanidades y de las Artes |
| Modalidad | A distancia y/o en línea |
| URL | https://sites.google.com/ens.cnyn.unam.mx/docencia/inicio?pli=1 |
| Duración del diplomado en horas | 125.00 |
| Duración del diplomado en años | 1 |
| Número de módulos para este diplomado | 5 |
| Fecha de inicio | 23/06/2025 |
| Fecha de término | 19/09/2025 |
| Cupo máximo | 39 |
| Nombre del coordinador del diplomado | CATALINA LOPEZ BASTIDAS |
| Entidad académica del coordinador | Cto. de Nanociencias y Nanotecnología de la UNAM |
| Teléfono | 646175 0650 ext 430 |
| Correo electrónico | clopez@ens.cnyn.unam.mx |
- Capacitar a los profesores con el fin de mejorar y fortalecer sus habilidades en el marco del proceso de enseñanza aprendizaje, a través de conceptos tradicionales y nuevas herramientas como la inteligencia artificial. - Que el profesor desarrolle habilidades para planear óptimamente el proceso de enseñanza aprendizaje y guiar al alumno no sólo a través de los pilares de la educación (conocimientos, habilidades, actitudes y valores), sino también mediante los niveles de aprendizaje contemporáneos (adquisición, organización, aplicación, metacognición y evaluación). - Que el profesor genere alternativas de mejora para el proceso de enseñanza- aprendizaje en su entorno particular virtual o presencial. - Que el profesor fortalezca conocimientos, habilidades, actitudes y valores para desempeñarse profesionalmente en la docencia utilizando las nuevas tecnologías disponibles actualmente.
Módulo 1. Estrategias de enseñanza-aprendizaje Módulo 2. Herramientas actuales para el proceso de enseñanza-aprendizaje Módulo 3. Evaluación del aprendizaje. Parte A. Estrategias y elaboración de instrumentos de evaluación Parte B. Elaboración de reactivos Módulo 4. Planeación docente. Parte A. Planificación del proceso de enseñanza-aprendizaje y de evaluación Parte B. Diseño de asignaturas Módulo 5. Taller de inteligencia artificial para el docente
El diplomado requiere de una evaluación del avance académico del profesor participante. Los criterios de evaluación son los siguientes: 1. Asistencia como mínimo al 80% de las sesiones en línea de cada uno de los módulos del diplomado. 2. Participación en las sesiones. 3. Presentación de portafolio de evidencias en Aula Virtual, de acuerdo a las actividades solicitadas por cada ponente, entregadas en tiempo y aprobadas.
Al terminar el diplomado, el docente: - Tendrá la destreza para reflexionar, proponer y aplicar no solo estrategias de enseñanza aprendizaje, sino también de evaluación en el proceso educativo tanto en línea como presencial. - Será capaz de planear tanto el proceso de enseñanza aprendizaje, como el desarrollo de asignaturas en la modalidad virtual y presencial. - Mejorará su práctica docente mediante el uso de herramientas tales como: motivación, comunicación, uso de recursos didácticos, organización lógica, etc. - Analizará y utilizará herramientas digitales modernas para potenciar la motivación y aprendizaje en los estudiantes.
- El diplomado está dirigido a investigadores, técnicos académicos, profesores de asignatura y ayudantes de profesor interesados en adquirir y aplicar nuevas herramientas didácticas que les permitan desempeñar su trabajo docente óptimamente. - Los docentes se comprometen a participar activamente en las sesiones y a cumplir con las actividades que se les soliciten en cada módulo.
MÓDULOS DEL DIPLOMADO
| Modalidad | A distancia y/o en línea |
| Duración en horas | 25.00 |
| Días | 23/06/2025, 24/06/2025, 25/06/2025, 26/06/2025, 27/06/2025, 30/06/2025, 01/07/2025, 02/07/2025, 03/07/2025, 04/07/2025 |
| Horario | 19:00 - 21:30 Hrs. |
| Sede | |
| Aula | Aula Virtual |
| Observaciones | Horario CdMx |
Que el docente, a través del código de e-a, adquiera las estrategias de enseñanza aprendizaje necesarias en su área, con el fin de enriquecer su desempeño en cualquier entorno.
1.1 Introducción: ¿Qué son las estrategias didácticas y los entornos de aprendizaje? 1.2 Código de estrategias de enseñanza aprendizaje (pilares de la educación, niveles cognitivos, estrategias de e-a, estilos de aprendizaje, inteligencias múltiples, etc.) 1.3 Congreso 1.4 Programa de radio/televisión 1.5 Planetario 1.6 Galería de arte 1.7 Otras técnicas de enseñanza aprendizaje
- Trabajo desarrollado durante las sesiones: 20% - Tareas: 10% - Trabajo de investigación: 10% - Puntualidad y Asistencia: 10% - Participación: 10% - Portafolio de evidencias: 40%
| CARLOS MANUEL SALCEDO PECH | |
| Síntesis curricular | Obtuvo su grado de Maestría en Dirección de Centros Educativos en la Universidad Anáhuac Norte. Actualmente está estudiando el Doctorado en Educación. Estudió la Licenciatura en Pedagogía en la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM). Es Profesor de la Licenciatura en Nanotecnología de la UNAM y la UABC, Profesor en línea en la Universidad Tecnológica Latinoamericana en Línea y de la Universidad Metropolitana de Monterrey (UMM). Es Pedagogo, Profesor e Instructor con más de 25 años de experiencia profesional. Ha diseñado programas en línea para Atlantic International University, impartido clases presenciales, tanto en Licenciatura como en Maestría, en la Universidad del Valle de México, donde también fue Director Académico. Ha impartido clases presenciales y semipresenciales tanto en Licenciatura como Posgrado en la Universidad del Desarrollo Profesional, Universidad Interamericana para el Desarrollo, Centro de Enseñanza Técnica y Superior y Universidad de Tijuana. |
| Temas que impartirá | 1.1 Introducción: ¿Qué son las estrategias didácticas y los entornos de aprendizaje? 1.2 Código de estrategias de enseñanza aprendizaje (pilares de la educación, niveles cognitivos, estrategias de e-a, estilos de aprendizaje, inteligencias múltiples, etc.) 1.3 Congreso 1.4 Programa de radio/televisión 1.5 Planetario 1.6 Galería de arte 1.7 Otras técnicas de enseñanza aprendizaje |
| Modalidad | A distancia y/o en línea |
| Duración en horas | 25.00 |
| Días | 28/07/2025, 29/07/2025, 30/07/2025, 31/07/2025, 01/08/2025, 04/08/2025, 05/08/2025, 06/08/2025, 07/08/2025, 08/08/2025 |
| Horario | 19:00 - 21:30 Hrs. |
| Sede | |
| Aula | Aula Virtual |
| Observaciones | Horario CdMx |
Que el docente analice y utilice herramientas actuales de aprendizaje para potenciar la motivación y aprendizaje en los estudiantes.
2.1 Google Work Space 2.1.1 Classroom 2.1.2 Drive 2.1.3 Docs 2.1.4 Chat 2.1.5 Slides 2.1.6 Jamboard 2.1.7 Meet 2.1.8 Forms 2.2 Aplicaciones 2.2.1 Canva 2.2.2 Mobbyt 2.2.3 Kahoot 2.2.4 Inteligencia artificial
- Trabajo desarrollado durante las sesiones: 20% - Tareas: 10% - Trabajo de investigación: 10% - Puntualidad y Asistencia: 10% - Participación: 10% - Portafolio de evidencias: 40%
| CARLOS MANUEL SALCEDO PECH | |
| Síntesis curricular | Obtuvo su grado de Maestría en Dirección de Centros Educativos en la Universidad Anáhuac Norte. Actualmente está estudiando el Doctorado en Educación. Estudió la Licenciatura en Pedagogía en la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM). Es Profesor de la Licenciatura en Nanotecnología de la UNAM y la UABC, Profesor en línea en la Universidad Tecnológica Latinoamericana en Línea y de la Universidad Metropolitana de Monterrey (UMM). Es Pedagogo, Profesor e Instructor con más de 25 años de experiencia profesional. Ha diseñado programas en línea para Atlantic International University, impartido clases presenciales, tanto en Licenciatura como en Maestría, en la Universidad del Valle de México, donde también fue Director Académico. Ha impartido clases presenciales y semipresenciales tanto en Licenciatura como Posgrado en la Universidad del Desarrollo Profesional, Universidad Interamericana para el Desarrollo, Centro de Enseñanza Técnica y Superior y Universidad de Tijuana. |
| Temas que impartirá | 2.1 Google Work Space 2.1.1 Classroom 2.1.2 Drive 2.1.3 Docs 2.1.4 Chat 2.1.5 Slides 2.1.6 Jamboard 2.1.7 Meet 2.1.8 Forms 2.2 Aplicaciones 2.2.1 Canva 2.2.2 Mobbyt 2.2.3 Kahoot 2.2.4 Inteligencia artificial |
| Modalidad | A distancia y/o en línea |
| Duración en horas | 25.00 |
| Días | 11/08/2025, 12/08/2025, 13/08/2025, 14/08/2025, 15/08/2025, 18/08/2025, 19/08/2025, 20/08/2025, 21/08/2025, 22/08/2025 |
| Horario | 19:00 - 21:30 Hrs. |
| Sede | |
| Aula | Aula Virtual |
| Observaciones | Horario CdMx |
Que el profesor desarrolle la habilidad para elaborar exámenes en su respectiva área con base al análisis de los tipos de reactivos, la taxonomía cognitiva y el contenido temático.
Parte A. Estrategias y elaboración de instrumentos de evaluación 3.1 Código de evaluación del aprendizaje (tipos, momentos, estrategias, etc.) 3.2 Guía de observación 3.3 Lista de cotejo 3.4 Rúbrica 3.5 Registro anecdótico 3.6 Portafolio de evidencias 3.7 Elaboración de rúbricas en Google Classroom 3.8 Exámenes Parte B. Elaboración de reactivos 3.9 Tipos de reactivos 3.10 Taxonomía cognitiva 3.11 Contenido 3.12 Correspondencia/contexto 3.13 Elaboración de reactivos y exámenes en Google Classroom
- Trabajo desarrollado durante las sesiones: 20% - Tareas: 10% - Trabajo de investigación: 10% - Puntualidad y Asistencia: 10% - Participación: 10% - Portafolio de evidencias: 40%
| ANDREA ROMERO MOJICA | |
| Síntesis curricular | Licenciada y Maestra en Pedagogía de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM). Realiza estudios doctorales en Estudios Socioculturales en el Instituto de Investigaciones Culturales de la UABC. Diplomado en Educación en Derechos Humanos en Educación. Cuenta con amplia experiencia en el ámbito de la evaluación educativa, particularmente en lo referente a la construcción de instrumentos de evaluación. Desde hace 8 años se desempeña como docente de asignatura en la Universidad Autónoma de Baja California (UABC). En 2020, la Maestra Romero brindó una conferencia “Evaluación del aprendizaje en ambientes virtuales”, a través de la plataforma Blackboard Collaborate, como parte de las acciones del Plan de Continuidad Académica de la UABC, que se activó debido a la contingencia sanitaria por COVID-19. Responsable de la construcción de los exámenes para el egreso de la licenciatura de dos programas académicos de la UABC y revisión de reactivos del examen de ingreso al posgrado de UABC. |
| Temas que impartirá | Parte A. Estrategias y elaboración de instrumentos de evaluación 3.1 Código de evaluación del aprendizaje (tipos, momentos, estrategias, etc.) 3.2 Guía de observación 3.3 Lista de cotejo 3.4 Rúbrica 3.5 Registro anecdótico 3.6 Portafolio de evidencias 3.7 Elaboración de rúbricas en Google Classroom 3.8 Exámenes Parte B. Elaboración de reactivos 3.9 Tipos de reactivos 3.10 Taxonomía cognitiva 3.11 Contenido 3.12 Correspondencia/contexto 3.13 Elaboración de reactivos y exámenes en Google Classroom |
| Modalidad | A distancia y/o en línea |
| Duración en horas | 25.00 |
| Días | 25/08/2025, 26/08/2025, 27/08/2025, 28/08/2025, 29/08/2025, 01/09/2025, 02/09/2025, 03/09/2025, 04/09/2025, 05/09/2025 |
| Horario | 19:00 - 21:30 Hrs. |
| Sede | |
| Aula | Aula Virtual |
| Observaciones | Horario CdMx |
Que el docente organice de manera sistemática, adecuada y coherente, todos los elementos que implica el diseño de asignaturas en entornos virtuales y presenciales.
Parte A. Planificación del proceso de enseñanza-aprendizaje y de evaluación 4.1 Tema, objetivo, contenido y tiempos 4.2 Recursos: materiales didácticos y ambientes 4.3 Estilo de aprendizaje 4.4 Tipo de inteligencia múltiple 4.5 Estrategias de aprendizaje 4.6 Criterios de evaluación 4.7 Retroalimentación 4.8 Planeación de clases Parte B. Diseño de asignaturas 4.9 Presentación y encuadre de la materia 4.10 Planeación didáctica general de la asignatura 4.11 Unidades temáticas 4.12 Criterios de evaluación 4.13 Instrumentos de evaluación 4.14 Bibliografía/Antologías
- Trabajo desarrollado durante las sesiones: 20% - Tareas: 10% - Trabajo de investigación: 10% - Puntualidad y Asistencia: 10% - Participación: 10% - Portafolio de evidencias: 40%
| CARLOS MANUEL SALCEDO PECH | |
| Síntesis curricular | Obtuvo su grado de Maestría en Dirección de Centros Educativos en la Universidad Anáhuac Norte. Actualmente está estudiando el Doctorado en Educación. Estudió la Licenciatura en Pedagogía en la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM). Es Profesor de la Licenciatura en Nanotecnología de la UNAM y la UABC, Profesor en línea en la Universidad Tecnológica Latinoamericana en Línea y de la Universidad Metropolitana de Monterrey (UMM). Es Pedagogo, Profesor e Instructor con más de 25 años de experiencia profesional. Ha diseñado programas en línea para Atlantic International University, impartido clases presenciales, tanto en Licenciatura como en Maestría, en la Universidad del Valle de México, donde también fue Director Académico. Ha impartido clases presenciales y semipresenciales tanto en Licenciatura como Posgrado en la Universidad del Desarrollo Profesional, Universidad Interamericana para el Desarrollo, Centro de Enseñanza Técnica y Superior y Universidad de Tijuana. |
| Temas que impartirá | Parte A. Planificación del proceso de enseñanza-aprendizaje y de evaluación 4.1 Tema, objetivo, contenido y tiempos 4.2 Recursos: materiales didácticos y ambientes 4.3 Estilo de aprendizaje 4.4 Tipo de inteligencia múltiple 4.5 Estrategias de aprendizaje 4.6 Criterios de evaluación 4.7 Retroalimentación 4.8 Planeación de clases Parte B. Diseño de asignaturas 4.9 Presentación y encuadre de la materia 4.10 Planeación didáctica general de la asignatura 4.11 Unidades temáticas 4.12 Criterios de evaluación 4.13 Instrumentos de evaluación 4.14 Bibliografía/Antologías |
| Modalidad | A distancia y/o en línea |
| Duración en horas | 25.00 |
| Días | 08/09/2025, 09/09/2025, 10/09/2025, 11/09/2025, 12/09/2025, 15/09/2025, 16/09/2025, 17/09/2025, 18/09/2025, 19/09/2025 |
| Horario | 19:00 - 21:30 Hrs. |
| Sede | |
| Aula | Aula Virtual |
| Observaciones | Horario CdMx |
Que el docente, a través de un procedimiento práctico, desarrolle y ejercite habilidades para la implementación de la inteligencia artificial como herramienta docente
5.1 Introducción a la Inteligencia Artificial: Historia y Evolución - Conceptos Clave y Terminologías en IA - Tecnologías y Herramientas de IA: Una Visión General - Consideraciones Éticas en el Uso de la IA - Tendencias y Desarrollos Futuros en la Inteligencia Artificial 5.2 IA en el Diseño Curricular y la Planificación de Clases - Ejercicio 1: Tu curso y la IA 5.3 Estrategias Didácticas Mejoradas por IA - Ejercicio 2: IA te apoya 5.4 Evaluación y Retroalimentación Usando IA - Ejercicio 3: Evaluando con IA 5.5 Analítica de Aprendizaje Impulsada por IA - Ejercicio 4: Reflexiono sobre el curso 5.6 Desafíos y Oportunidades en la Evaluación Educativa Basada en IA - Ejercicio 5: Propongo mi curso actualizado incorporando IA
- Trabajo desarrollado durante las sesiones: 20% - Tareas: 10% - Trabajo de investigación: 10% - Puntualidad y Asistencia: 10% - Participación: 10% - Portafolio de evidencias: 40%
| ALEJANDRO FAJARDO PERALTA | |
| Síntesis curricular | Alejandro Fajardo Peralta es Doctor en Nanociencias por el Centro de Nanociencias y Nanotecnología de la UNAM, con formación previa en Física. Actualmente se desempeña como Profesor-Investigador en LNMA CICESE, especializado en el estudio de materiales bidimensionales tipo Van Der Waals y su caracterización mediante técnicas avanzadas de microscopía electrónica. Ha participado activamente en proyectos interdisciplinarios relacionados con física, semiconductores, microscopia electrónica y espectroscopia. Su experiencia incluye la formación de estudiantes en clubes de ciencia y la publicación de artículos científicos en revistas indexadas. Además, ha contribuido en iniciativas de fortalecimiento institucional y desarrollo de estrategias educativas de divulgación para la enseñanza de la ciencia y la tecnología usando herramientas de inteligencia artificial en México. |
| Temas que impartirá | 5.1 Introducción a la Inteligencia Artificial: Historia y Evolución - Conceptos Clave y Terminologías en IA - Tecnologías y Herramientas de IA: Una Visión General - Consideraciones Éticas en el Uso de la IA - Tendencias y Desarrollos Futuros en la Inteligencia Artificial 5.2 IA en el Diseño Curricular y la Planificación de Clases - Ejercicio 1: Tu curso y la IA 5.3 Estrategias Didácticas Mejoradas por IA - Ejercicio 2: IA te apoya 5.4 Evaluación y Retroalimentación Usando IA - Ejercicio 3: Evaluando con IA 5.5 Analítica de Aprendizaje Impulsada por IA - Ejercicio 4: Reflexiono sobre el curso 5.6 Desafíos y Oportunidades en la Evaluación Educativa Basada en IA - Ejercicio 5: Propongo mi curso actualizado incorporando IA |