TECH te proporciona una metodología 100% online, basada en el acceso libre a los contenidos y la personalización del aprendizaje”

La Realidad Aumentada y la Realidad Virtual tienen un gran potencial para mejorar la calidad de la educación, al hacer que el aprendizaje sea más interactivo, inmersivo y personalizado. Estas tecnologías pueden aumentar la motivación de los estudiantes, mientras los preparan para enfrentarse a los desafíos del panorama laboral.  

Por ejemplo, los futuros cirujanos pueden practicar procedimientos en un entorno virtual seguro antes de hacerlo en pacientes reales. En esta línea, dichas tecnologías permiten a los alumnos visualizar conceptos abstractos y difíciles de entender de una forma más clara. Una muestra serían los gráficos en 3D de las ecuaciones matemáticas. 

En este contexto, TECH ha desarrollado un revolucionario estudio que se centrará en las innovaciones y las tendencias emergentes en IA para la Educación. Diseñado por un versado cuadro docente, el plan de estudios analizará diversos métodos para fomentar un aprendizaje interactivo, promoviendo la retención del conocimiento. De igual modo, el temario proporcionará herramientas avanzadas para desarrollar proyectos tales como los juegos educativos.  

Por otro lado, los materiales didácticos aportarán las claves para evaluar el impacto de los planes académicos mediante diversos mecanismos de medición. Además, los docentes adquirirán una conciencia ética relativa al tratamiento de datos sensibles en los centros educativos. Igualmente, se percatarán del impacto de la IA en la diversidad cultural y equidad de género. Cabe destacar que la titulación incluye casos de estudio reales, que acercarán al profesional a la realidad de la asistencia en la enseñanza. 

Para afianzar dichos contenidos, la metodología de este programa refuerza su carácter innovador. TECH ofrece un entorno educativo 100% online, adaptado a las necesidades de los profesionales que buscan avanzar en sus carreras. Igualmente, emplea la metodología Relearning, basada en la repetición de conceptos clave para fijar conocimientos y facilitar el aprendizaje. De esta manera, la combinación de flexibilidad y un enfoque pedagógico robusto, lo hace altamente accesible. 

Estarás preparado para superar cualquier desafío ético durante el tratamiento de datos sensibles en el ámbito educativo”

Esta Especialización en Tecnologías de Inteligencia Artificial en la Educación contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:  

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Tecnologías de Inteligencia Artificial en la Educación 
• 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 

¿Buscas resolver rápidamente las dudas de tus alumnos? Desarrolla los  chatbots más efectivos para la asistencia estudiantil gracias a esta capacitación” 

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. 

Realizarás los tratamientos más éticos para garantizar la privacidad de datos sensibles en el contexto educativo”

El sistema Relearning aplicado por TECH en sus programas reduce las largas horas de estudio tan frecuentes en otros métodos de enseñanza” 

Esta Especialización abordará los proyectos de IA en el campo educativo, basándose en un enfoque teórico-práctico. De esta forma, el plan de estudios abarcará conceptos como el aprendizaje automático, las redes neuronales y el procesamiento del lenguaje natural. Además, ofrecerá un abanico de tecnologías, como la realidad aumentada o los análisis predictivos. De esta forma, los docentes investigarán las últimas tendencias para integrarlas en el aula y mejorar la experiencia de enseñanza. Los materiales también profundizarán en la aplicación de principios éticos, políticas de datos y legislaciones vigentes para utilizar la Inteligencia Artificial con responsabilidad.

Dominarás tecnologías emergentes de Inteligencia Artificial para optimizar los entornos educativos y fomentar el aprendizaje interactivo” 

Módulo 1. Desarrollo de proyectos de Inteligencia Artificial en el Aula    

1.1. Planificación y Diseño de Proyectos de IA en Educación con Algor Education  

1.1.1. Primeros pasos para planificar el proyecto  
1.1.2. Bases de conocimiento  
1.1.3. Diseño de proyectos de IA en Educación   

1.2. Herramientas para el desarrollo de proyectos educativos con IA  

1.2.1. Herramientas para el desarrollo de proyectos educativos: TensorFlow Playground 
1.2.2. Herramientas para proyectos educativos en Historia  
1.2.3. Herramientas para proyectos educativos en Matemáticas; Wolfram Alpha 
1.2.4. Herramientas para proyectos educativos en Inglés: Grammarly 

1.3. Estrategias de implementación de proyectos de IA en el aula  

1.3.1. Cuando implantar un proyecto de IA  
1.3.2. Por qué implantar un proyecto de IA  
1.3.3. Estrategias a llevar a cabo   

1.4. Integración de proyectos de IA en asignaturas específicas  

1.4.1. Matemáticas e IA: Thinkster math 
1.4.2. Historia e IA  
1.4.3. Idiomas e IA: Deep L 
1.4.4. Otras asignaturas: Watson Studio 

1.5. Proyecto 1: Desarrollo de proyectos educativos utilizando aprendizaje automático con Khan Academy  

1.5.1. Primeros pasos  
1.5.2. Toma de requisitos  
1.5.3. Herramientas a utilizar  
1.5.4. Definición del proyecto    

1.6. Proyecto 2: Integración de la IA en el desarrollo de juegos educativos   

1.6.1. Primeros pasos  
1.6.2. Toma de requisitos  
1.6.3. Herramientas a utilizar  
1.6.4. Definición del proyecto    

1.7. Proyecto 3: Desarrollo de chatbots educativos para asistencia estudiantil 

1.7.1. Primeros pasos  
1.7.2. Toma de requisitos  
1.7.3. Herramientas a utilizar  
1.7.4. Definición del proyecto   

1.8. Proyecto 4: Integración de agentes inteligentes en plataformas educativas con Knewton 

1.8.1. Primeros pasos  
1.8.2. Toma de requisitos  
1.8.3. Herramientas a utilizar  
1.8.4. Definición del proyecto   

 1.9. Evaluación y Medición del Impacto de proyectos de IA en Educación con Qualtrics 

1.9.1. Beneficios de trabajar con IA en el aula  
1.9.2. Datos reales  
1.9.3. IA en el aula   
1.9.4. Estadísticas de la IA en educación   

1.10. Análisis y mejora continua de proyectos de IA en Educación con Edmodo Insights 

1.10.1.  Proyectos actuales   
1.10.2. Puesta en marcha  
1.10.3.  Que nos depara el futuro  
1.10.4.  Transformando el Aulas 360 

Módulo 2. Innovaciones y tendencias emergentes en IA para la Educación 

2.1. Herramientas y tecnologías emergentes de IA en el ámbito educativo  

2.1.1. Herramientas obsoletas de IA  
2.1.2. Herramientas actuales: ClassDojo y Seesaw 
2.1.3. Herramientas futuras   

2.2. Realidad Aumentada y Virtual en Educación  

2.2.1. Herramientas de realidad aumentada  
2.2.2. Herramientas de realidad virtual  
2.2.3. Aplicación de herramientas y sus usos  
2.2.4. Ventajas e inconvenientes  

2.3. IA conversacional para apoyo educativo y el aprendizaje interactivo con Wysdom AI y SnatchBot 2.3.1. IA conversacional, porqué ahora  

2.3.1. IA en el aprendizaje  
2.3.2. Ventajas e inconvenientes  
2.3.3. Aplicaciones de la IA en el aprendizaje  

2.4. Aplicación de IA para la mejora de la retención de conocimiento  

2.4.1. IA como herramienta de apoyo  
2.4.2. Pautas a seguir   
2.4.3. Rendimiento de la IA en la retención de conocimiento  
2.4.4. IA y herramientas de apoyo  

2.5. Tecnologías de reconocimiento facial y emocional para el seguimiento de la participación y el bienestar de los estudiantes   

2.5.1. Tecnologías de reconocimiento facial y emocional en el mercado actual  
2.5.2. Usos  
2.5.3. Aplicaciones  
2.5.4. Margen de error  
2.5.5. Ventajas e inconvenientes  

2.6. Blockchain e IA en Educación para transformar la administración educativa y la certificación   

2.6.1. Que es el Blockchain  
2.6.2. Blockchain y sus aplicaciones  
2.6.3. Blockchain como elemento transformador  
2.6.4. Administración educativa y Blockchain  

2.7. Herramientas emergentes de IA para mejorar la experiencia de aprendizaje con Squirrel AI Learning  

2.7.1. Proyectos actuales   
2.7.2. Puesta en marcha  
2.7.3. Que nos depara el futuro  
2.7.4. Transformando el Aulas 360  

2.8. Estrategias para el desarrollo de pilotos con IA emergente  

2.8.1. Ventajas e inconvenientes  
2.8.2. Estrategias a desarrollar  
2.8.3. Puntos clave  
2.8.4. Proyectos piloto  

2.9. Análisis de Casos de Éxito en Innovaciones de IA  

2.9.1. Proyectos innovadores  
2.9.2. Aplicación de IA y sus beneficios  
2.9.3. IA en el aula, casos de éxito  

2.10. Futuro de la IA en Educación  

2.10.1. Historia de la IA en educación  
2.10.2. Hacia dónde va la IA en el Aula  
2.10.3. Proyectos futuros 

Módulo 3. Ética y legislación de la Inteligencia Artificial en Educación 

3.1. Identificación y tratamiento ético de datos sensibles en el contexto educativo 

3.1.1. Principios y prácticas para el manejo ético de datos sensibles en educación 
3.1.2. Retos en la protección de la privacidad y confidencialidad de los datos de estudiantes 
3.1.3. Estrategias para garantizar la transparencia y el consentimiento informado en la recopilación de datos 

3.2. Impacto Social y Cultural de la IA en la Educación 

3.2.1. Análisis del efecto de la IA en las dinámicas sociales y culturales dentro de entornos educativos 
3.2.2. Exploración de cómo Microsoft AI for Accessibility puede perpetuar o mitigar sesgos y desigualdades sociales 
3.2.3. Evaluación de la responsabilidad social de los desarrolladores y educadores en la implementación de la IA 

3.3. Legislación y política de datos en IA en entornos educativos 

3.3.1. Revisión de las leyes y regulaciones actuales sobre datos y privacidad aplicables a la IA en educación 
3.3.2. Impacto de las políticas de datos en la práctica educativa y la innovación tecnológica 
3.3.3. Desarrollo de políticas institucionales para el uso ético de la IA en educación con AI Ethics Lab 

3.4. Evaluación del impacto ético de la IA 

3.4.1. Métodos para evaluar las implicaciones éticas de las aplicaciones de IA en educación 
3.4.2. Desafíos en la medición del impacto social y ético de la IA 
3.4.3. Creación de marcos éticos para guiar el desarrollo y uso de la IA en educación 

3.5. Desafíos y oportunidades de la IA en Educación 

3.5.1. Identificación de los principales desafíos éticos y legales en el uso de la IA en educación 
3.5.2. Exploración de las oportunidades para mejorar la enseñanza y el aprendizaje a través de Squirrel AI Learning 
3.5.3. Balance entre innovación tecnológica y consideraciones éticas en educación 

3.6. Aplicación ética de soluciones de IA en el entorno educativo 

3.6.1. Principios para el diseño y despliegue ético de soluciones de IA en educación 
3.6.2. Estudio de casos sobre aplicaciones éticas de la IA en diferentes contextos educativos 
3.6.3. Estrategias para involucrar a todos los stakeholders en la toma de decisiones éticas sobre IA 

3.7. IA, diversidad cultural y equidad de género 

3.7.1. Análisis del impacto de la IA en la promoción de la diversidad cultural y la equidad de género en educación 
3.7.2. Estrategias para desarrollar sistemas de IA inclusivos y sensibles a la diversidad con Teachable Machine by Google  
3.7.3. Evaluación de cómo la IA puede influir en la representación y el trato de diferentes grupos culturales y de género 

3.8. Consideraciones éticas para el uso de herramientas de la IA en Educación 

3.8.1. Directrices éticas para el desarrollo y uso de herramientas de IA en el aula 
3.8.2. Discusión sobre el equilibrio entre la automatización y la intervención humana en la educación 
3.8.3. Análisis de casos donde el uso de IA en educación ha planteado cuestiones éticas significativas 

3.9. Impacto de la IA en la accesibilidad educativa 

3.9.1. Exploración de cómo la IA puede mejorar o limitar la accesibilidad en educación 
3.9.2. Análisis de soluciones de IA diseñadas para aumentar la inclusión y el acceso a la educación para todos con Google Read Along  
3.9.3. Desafíos éticos en la implementación de tecnologías de IA para mejorar la accesibilidad 

3.10. Casos de estudio globales en IA y Educación 

3.10.1. Análisis de casos de estudio internacionales sobre el uso de la IA en educación 
3.10.2. Comparación de enfoques éticos y legales en diferentes contextos culturales educativos 
3.10.3. Lecciones aprendidas y mejores prácticas de casos globales en IA y educación

Accederás a un programa de alta intensidad, que te permitirá avanzar de forma rápida y eficiente en tu aprendizaje”