La metodología 100% online de TECH te permitirá actualizarte sin interrumpir tu labor profesional” 

Cada vez son más las instituciones educativas que se percatan de los beneficios del Aprendizaje Automático para el tratamiento de datos académicos. Entre ellos, sobresalen la detección de actividades sospechosas, que podrían indicar una posible violación de la privacidad. A su vez, este mecanismo impulsa la autentificación biométrica, como el reconocimiento facial o de huellas dactilares, para garantizar que solamente las personas autorizadas tengan acceso a la información. De manera similar, la Inteligencia Artificial (IA) sirve para gestionar la encriptación de hechos registrados de forma eficiente.  

En este sentido, TECH ha diseñado un innovador programa que ofrecerá las claves para implementar protocolos seguros en el tratamiento de datos educativos, mediante el empleo de Inteligencia Artificial.  Al mismo tiempo, el plan de estudios profundizará en los mecanismos más eficaces para el estudio predictivo de datos de rendimiento académico.  

En adición, el alumnado analizará datos que contribuirán, tanto para la prevención, como para la solución de problemas educativos. Además, la capacitación ofrecerá las claves para que los egresados desarrollen diagnósticos personalizados de dificultades de aprendizaje. 

Por otra parte, la titulación universitaria se basará en la revolucionaria metodología Relearning, un sistema de aprendizaje del cual TECH es pionera y que consiste en la reiteración de los aspectos claves del temario, para que perduren en la mente. Así, la capacitación puede planificarse de forma individual, pues no existen horarios o cronogramas evaluativos prestablecidos. Lo único que necesitarán los alumnos será un dispositivo electrónico con acceso a Internet, como un móvil, una tablet o un ordenador. 

Igualmente, el Campus Virtual estará disponible las 24 horas, ofreciendo la posibilidad a los usuarios de descargar los materiales didácticos para su posterior consulta. También podrán ingresar en una biblioteca atestada de recursos multimedia, entre los que destacan los resúmenes interactivos y las infografías, todo para fortalecer sus conocimientos de forma dinámica. 

Dominarás los algoritmos más modernos del Aprendizaje Automático para obtener datos del rendimiento académico" 

Este Diplomado en Personalización de la Educación Mediante Inteligencia Artificial contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:  

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Personalización de la Educación mediante Inteligencia Artificial 
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información teórica y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional 
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje 
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras  
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet 

Emplearás las aplicaciones más sofisticadas para detectar las necesidades educativas particulares de tus alumnos” 

El programa incluye en su cuadro docente a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.  

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.  

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos. 

La capacitación incluirá casos prácticos reales y ejercicios para acercar el desarrollo del programa a la práctica docente habitual” 

El Relearning te permitirá aprender con menos esfuerzo y mayor rendimiento, implicándote más en tu especialización profesional” 

La presente titulación universitaria proporcionará a los profesionales un conocimiento exhaustivo sobre la Personalización de la Educación Mediante Inteligencia Artificial. Diseñado por un experimentado grupo docente, el plan de estudios profundizará en la identificación, extracción, preparación y evaluación de datos educativos. Así pues, los egresados aplicarán mejoras continuas en el aula, garantizando una docencia basada en la excelencia. En esta línea, el temario brindará diversas herramientas propias del Aprendizaje Automático, lo que permitirá tomar decisiones educativas más informadas. Finalmente, el programa ahondará en la aplicación del Análisis de Datos para prevenir y solucionar los problemas educativos con rapidez.   

Este Diplomado fusiona la excelencia docente con la revolución tecnológica de la Inteligencia Artificial, para que te mantengas a la vanguardia educativa” 

Módulo 1. Análisis de datos y aplicación de técnicas de IA para la personalización educativa 

1.1. Identificación, extracción y preparación de datos educativos 

1.1.1. Aplicación de H2O.ai en la recolección y selección de datos relevantes en entornos educativos 
1.1.2. Técnicas de limpieza y normalización de datos para análisis educativos 
1.1.3. Importancia de la integridad y calidad de los datos en investigaciones educativas 

1.2. Análisis y evaluación de datos educativos con IA para la mejora continua en el aula 

1.2.1. Implementación de TensorFlow en la interpretación de tendencias y patrones educativos mediante técnicas de machine learning 
1.2.2. Evaluación del impacto de estrategias pedagógicas mediante análisis de datos 
1.2.3. Aplicación de Trinka en la integración de retroalimentación basada en IA para la optimización del proceso de enseñanza 

1.3. Definición de indicadores de rendimiento académico a partir de datos educativos 

1.3.1. Establecimiento de métricas clave para evaluar el rendimiento estudiantil 
1.3.2. Análisis comparativo de indicadores para identificar áreas de mejora 
1.3.3. Correlación entre indicadores académicos y factores externos mediante IA 

1.4. Herramientas de IA para el control y la toma de decisiones educativas 

1.4.1. Sistemas de soporte a la decisión basados con tome.ai para administradores educativos 
1.4.2. Utilización de Trello para la planificación y asignación de recursos educativos 
1.4.3. Optimización de Procesos Educativos Mediante Análisis Predictivo con Orange Data Mining  

1.5. Tecnologías y algoritmos de IA para análisis predictivo de datos de rendimiento académico 

1.5.1. Fundamentos de modelos predictivos en educación 
1.5.2. Uso de algoritmos de clasificación y regresión para predecir tendencias educativas 
1.5.3. Casos prácticos de predicciones exitosas en entornos educativos 

1.6. Aplicación de análisis de datos con IA para la prevención y solución de problemas educativos 

1.6.1. Identificación temprana de riesgos académicos mediante análisis predictivo 
1.6.2. Estrategias de intervención basadas en datos para abordar desafíos educativos 
1.6.3. Evaluación del impacto de soluciones basadas con DataRobot AI en la educación 

1.7. Diagnóstico personalizado de dificultades de aprendizaje a partir de análisis de datos con IA 

1.7.1. Técnicas de IA para la identificación de estilos y dificultades de aprendizaje con IBM Watson Education  
1.7.2. Integración de análisis de datos en planes de apoyo educativo individualizados 
1.7.3. Estudio de casos de diagnósticos mejorados por el uso de IA 

1.8. Análisis de datos y aplicación de IA para identificación de necesidades educativas particulares 

1.8.1. Enfoques de IA para la detección de necesidades educativas especiales con Gooroo 
1.8.2. Personalización de estrategias de enseñanza basadas en el análisis de datos 
1.8.3. Evaluación del impacto de la IA en la inclusión educativa 

1.9. Personalización del aprendizaje con IA a partir de análisis de datos de rendimiento académico 

1.9.1. Creación de itinerarios de aprendizaje adaptativos utilizando Smart Sparrow 
1.9.2. Implementación de sistemas de recomendación para recursos educativos 
1.9.3. Medición del progreso individual y ajustes en tiempo real mediante Squirrel AI Learning 

1.10. Seguridad y privacidad en el tratamiento de datos educativos 

1.10.1. Principios éticos y legales en la gestión de datos educativos 
1.10.2. Técnicas de protección de datos y privacidad en sistemas educativos con Google Cloud Security 
1.10.3. Casos de estudio sobre violaciones de seguridad y su impacto en la educación  

La importancia actual de la Personalización de la Educación convierte a este Diplomado en una apuesta segura, especialmente en un mercado en continuo crecimiento y lleno de posibilidades”