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Temario del curso

Introducción a los SLM en la Tecnología Educativa

  • Visión general de los Modelos de Lenguaje Pequeños.
  • La evolución de la IA en la educación.
  • Ventajas de los SLM para el aprendizaje personalizado.

Diseño de Experiencias de Aprendizaje con SLM

  • Comprensión de las necesidades y preferencias del alumno.
  • Creación de rutas de aprendizaje adaptativas.
  • Integración de SLM con los principios del diseño instruccional.

Implementación de SLM en Entornos Educativos

  • Configuración de SLM para aulas presenciales y aprendizaje en línea.
  • Desarrollo de contenido interactivo con SLM.
  • Mejores prácticas para mantener el compromiso del estudiante.

Evaluación de los SLM en los Resultados de Aprendizaje

  • Estrategias de evaluación para el aprendizaje impulsado por IA.
  • Análisis de datos y analíticas educativas (learning analytics).
  • Mejora continua e integración de ciclos de retroalimentación.

Desafíos y Consideraciones Éticas

  • Afrontamiento de sesgos en la IA.
  • Aseguramiento de la privacidad y seguridad de los datos.
  • Promoción del acceso equitativo a los recursos de IA.

Trabajo en Proyectos y Estudios de Caso

  • Diseño de un mini-proyecto utilizando SLM.
  • Análisis de estudios de caso sobre SLM en acción.
  • Presentaciones grupales y retroalimentación entre pares.

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Conocimientos básicos sobre conceptos de aprendizaje automático (machine learning).
  • Experiencia en tecnología educativa o diseño instruccional.
  • Interés en soluciones educativas basadas en inteligencia artificial.

Público Objetivo

  • Tecnólogos educativos.
  • Diseñadores instruccionales.
  • Desarrolladores de IA dedicados al sector educativo.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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