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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