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Temario del curso

Introducción a los Modelos de Lenguaje Grande (LLM)

  • Visión general de los LLM.
  • Evolución de los LLM en la tecnología educativa.
  • Comprensión de la arquitectura de los LLM.

Personalización en la educación

  • La necesidad del aprendizaje personalizado.
  • Enfoques actuales de personalización.
  • Desafíos y oportunidades.

LLM y adaptación del contenido

  • Uso de LLM en la creación y curación de contenido.
  • Adaptación del contenido a estilos y niveles de aprendizaje.
  • Gestión multitarea con LLM para la adaptación del contenido.

LLM en la práctica

  • Casos de estudio: Aplicaciones exitosas de LLM en educación.
  • Sesión interactiva: LLM en acción.

Diseño de plataformas de aprendizaje adaptativo

  • Principios del diseño de plataformas de aprendizaje adaptativo.
  • Incorporación de LLM en la arquitectura de la plataforma.
  • Consideraciones de experiencia de usuario e interfaz.

Implementación y pruebas

  • Desarrollo de un prototipo de plataforma de aprendizaje adaptativo.
  • Pruebas e iteración.
  • Recopilación y análisis de comentarios de usuarios.

Evaluación de la efectividad de los LLM

  • Métricas para medir el impacto de los LLM en el aprendizaje.
  • Métodos de investigación en tecnología educativa.
  • Análisis y discusión de casos de estudio.

Consideraciones éticas y direcciones futuras

  • Implicaciones éticas del uso de LLM en educación.
  • Asegurar inclusividad e imparcialidad.
  • Predicciones sobre el futuro de los LLM en el aprendizaje personalizado.

Proyecto y evaluación

  • Diseño y presentación de una propuesta para una plataforma de aprendizaje adaptativo basada en LLM.
  • Revisiones entre pares y discusiones grupales.
  • Evaluación final y retroalimentación.

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los conceptos básicos de aprendizaje automático.
  • Se recomienda experiencia en programación con Python, pero no es obligatorio.
  • Conocimiento previo de tecnología educativa es beneficioso.

Público objetivo

  • Educadores.
  • Desarrolladores de EdTech.
  • Investigadores en el campo de la tecnología educativa.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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