Profundizarás en la personalización del aprendizaje con Inteligencia Artificial en la mejor universidad digital del mundo, según Forbes”

Cada estudiante puede tener distintas dificultades de aprendizaje, por lo que los educadores con los responsables de detectar signos que las evidencien. En este contexto, la Automatización de Aprendizaje facilita al equipo docente crear planes de enseñanza personalizados, que se adapten tanto a las fortalezas como a las debilidades de cada alumno. 

A su vez, la Inteligencia Artificial sirve para que los usuarios mejoren significativamente sus resultados académicos y retengan los conocimientos durante un largo período de tiempo. Una muestra de ello lo constituye la integración de agentes inteligentes en las plataformas educativas. Por medio de materiales, como los chatbots, los estudiantes pueden plantear sus dudas sobre los contenidos didácticos y obtener respuestas efectivas e inmediatas. Esto ayuda también a los docentes para liberarse de ciertas tareas, centrándose en otras más importantes.

Ante esta realidad, TECH ha lanzado un pionero programa que ahondará en la optimización de la práctica docente mediante la Inteligencia Artificial. Diseñado por especialistas en esta materia, el plan de estudios fomentará la personalización del aprendizaje a partir de datos de rendimiento académico, respaldados en algoritmos. En sintonía con esto, el temario ofrecerá a los expertos estrategias innovadoras para desarrollar diversos proyectos educativos, por ejemplo, juegos para el aprendizaje.

A su vez, los materiales didácticos analizarán la aplicación de herramientas de Aprendizaje Automático para la planificación educativa. Así pues, los egresados las emplearán para confeccionar materiales didácticos, corregir los exámenes y generar encuestas con las que mejorar sus propuestas académicas.

Por otra parte, la metodología de este programa refuerza su carácter innovador. TECH ofrece un entorno educativo 100% online, adaptado a las necesidades de los profesionales ocupados que buscan avanzar en sus carreras. Igualmente, se 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.

Desarrollarás encuestas de evaluación de la calidad docente para aprovechar el feedback de tu alumnado y optimizar tus planes educativos”

Este Experto Universitario en Aplicación de Técnicas de Inteligencia Artificial para el Ejercicio Docente contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Aplicación de Técnicas de Inteligencia Artificial para el Ejercicio Docente
• 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

Gracias a la revolucionaria metodología Relearning, integrarás todos los conocimientos de forma óptima para alcanzar con éxito los resultados que buscas”

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.

¿Quieres enriquecer tu toma de decisiones educativas? Lógralo con las herramientas de Automatización Inteligente que te brindará este programa”

Utilizarás el Análisis de Datos para prevenir y solucionar problemas educativos con eficacia. ¡Inscríbete ya!

Esta titulación universitaria se centrará en el desarrollo de proyectos de Inteligencia Artificial en el ámbito educativo. Para ello, el plan de estudios otorgará a los docentes las herramientas más avanzadas de Aprendizaje Automático, dirigidas a la toma de decisiones educativas. El temario profundizará en una variedad de algoritmos para realizar análisis predictivos de datos, correspondientes al rendimiento académico. Asimismo, se abordará en detalle cómo la Inteligencia Artificial contribuye en aspectos como la evaluación o la personalización del aprendizaje. También se brindarán las claves para la aplicación de estrategias pedagógicas útiles, destinadas a la corrección de actividades y elaboración de materiales didácticos.

Este Experto Universitario 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 

Módulo 2. Desarrollo de proyectos de Inteligencia Artificial en el Aula    

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

2.1.1. Primeros pasos para planificar el proyecto  
2.1.2. Bases de conocimiento  
2.1.3. Diseño de proyectos de IA en Educación   

2.2. Herramientas para el desarrollo de proyectos educativos con IA  

2.2.1. Herramientas para el desarrollo de proyectos educativos: TensorFlow Playground 
2.2.2. Herramientas para proyectos educativos en Historia  
2.2.3. Herramientas para proyectos educativos en Matemáticas; Wolfram Alpha 
2.2.4. Herramientas para proyectos educativos en Inglés: Grammarly 

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

2.3.1. Cuando implantar un proyecto de IA  
2.3.2. Por qué implantar un proyecto de IA  
2.3.3. Estrategias a llevar a cabo   

2.4. Integración de proyectos de IA en asignaturas específicas  

2.4.1. Matemáticas e IA: Thinkster math 
2.4.2. Historia e IA  
2.4.3. Idiomas e IA: Deep L 
2.4.4. Otras asignaturas: Watson Studio 

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

2.5.1. Primeros pasos  
2.5.2. Toma de requisitos  
2.5.3. Herramientas a utilizar  
2.5.4. Definición del proyecto    

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

2.6.1. Primeros pasos  
2.6.2. Toma de requisitos  
2.6.3. Herramientas a utilizar  
2.6.4. Definición del proyecto    

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

2.7.1. Primeros pasos  
2.7.2. Toma de requisitos  
2.7.3. Herramientas a utilizar  
2.7.4. Definición del proyecto   

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

2.8.1. Primeros pasos  
2.8.2. Toma de requisitos  
2.8.3. Herramientas a utilizar  
2.8.4. Definición del proyecto   

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

2.9.1. Beneficios de trabajar con IA en el aula  
2.9.2. Datos reales  
2.9.3. IA en el aula   
2.9.4. Estadísticas de la IA en educación   

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

2.10.1.  Proyectos actuales   
2.10.2. Puesta en marcha  
2.10.3.  Que nos depara el futuro  
2.10.4.  Transformando el Aulas 360  

Módulo 3. Práctica docente con Inteligencia Artificial generativa    

3.1. Tecnologías de IA generativa para su uso en Educación  

3.1.1. Mercado actual: Artbreeder, Runway ML y DeepDream Generator 
3.1.2. Tecnologías en uso  
3.1.3. Que está por venir  
3.1.4. El futuro del aula  

3.2. Aplicación de herramientas de IA generativa en la planificación educativa  

3.2.1. Herramientas de planificación: Altitude Learning 
3.2.2. Herramientas y su aplicación  
3.2.3. Educación e IA  
3.2.4. Evolución   

3.3. Creación de materiales didácticos con IA generativa mediante Story Ai, Pix2PIx y NeouralTalk2 

3.3.1. IA y sus usos en el aula 
3.3.2. Herramientas para crear material didáctico  
3.3.3. Como trabajar con las herramientas  
3.3.4. Comandos   

3.4. Desarrollo de pruebas de evaluación mediante IA generativa con Quizgecko 

3.4.1. IA y sus usos en el desarrollo de pruebas de evaluación   
3.4.2. Herramientas para el desarrollo de pruebas de evaluación   
3.4.3. Como trabajar con las herramientas  
3.4.4. Comandos   

3.5. Retroalimentación y comunicación mejoradas con IA generativa  

3.5.1. La IA en la comunicación  
3.5.2. Aplicación de herramientas en el desarrollo de la comunicación en el aula  
3.5.3. Ventajas e inconvenientes   

3.6. Corrección de actividades y pruebas evaluativas mediante IA generativa con Grandscope AI 

3.6.1. IA y sus usos en la corrección de actividades y pruebas evaluativas  
3.6.2. Herramientas para la corrección de actividades y pruebas evaluativas   
3.6.3. Como trabajar con las herramientas  
3.6.4. Comandos  

3.7. Generación de encuestas de evaluación de la calidad docente mediante IA generativa  

3.7.1. IA y sus usos en la generación de encuestas de evaluación de la calidad docente mediante IA   
3.7.2. Herramientas para la generación de encuestas de evaluación de la calidad docente mediante IA  
3.7.3. Como trabajar con las herramientas  
3.7.4. Comandos  

3.8. Integración de Herramientas de IA generativa en estrategias pedagógicas  

3.8.1. Aplicaciones de la IA en las estrategias pedagógicas  
3.8.2. Usos correctos   
3.8.3. Ventajas e inconvenientes  
3.8.4. Herramientas de IA generativa en las estrategias pedagógicas: Gans 

3.9. Utilización de IA generativa para el diseño universal para el aprendizaje  

3.9.1. IA generativa, porqué ahora  
3.9.2. IA en el aprendizaje  
3.9.3. Ventajas e inconvenientes  
3.9.4. Aplicaciones de la IA en el aprendizaje  

3.10. Evaluación de la efectividad de la IA generativa en la Educación  

3.10.1. Datos sobre efectividad  
3.10.2. Proyectos  
3.10.3. Propósitos de diseño  
3.10.4. Evaluar la efectividad de la IA en Educación

Aprenderás mediante casos reales y resolución de situaciones complejas en entornos simulados de aprendizaje”