FORMACIÓN EN IA + APLICACIÓN EDUCATIVA MULTINIVEL
Programa de 24 Meses – Especialización Dual
—
SEMESTRE 1: FUNDAMENTOS INTEGRALES (Meses 1-6)
MES 1: Fundamentos Computacionales y Matemáticos
Materia: FUN – Fundamentos Universales
PARTE I: Bases Computacionales
«`
1.1. Programación Esencial
1.1.1. Python para IA Educativa
1.1.1.1. Sintaxis y estructuras básicas
1.1.1.2. Manipulación de datos educativos
1.1.1.3. APIs para interacción educativa
1.1.2. Algoritmos Fundamentales
1.1.2.1. Complejidad computacional aplicada
1.1.2.2. Estructuras de datos para contenidos educativos
1.1.2.3. Optimización para sistemas de tutoría
1.2. Matemáticas para IA Educativa
1.2.1. Álgebra Lineal Aplicada
1.2.1.1. Vectores de conocimiento
1.2.1.2. Transformaciones en espacios educativos
1.2.1.3. Descomposiciones para análisis pedagógico
1.2.2. Cálculo para Aprendizaje Automático
1.2.2.1. Optimización de funciones de aprendizaje
1.2.2.2. Gradientes en adaptación educativa
1.2.2.3. Integrales para evaluación continua
«`
PARTE II: Introducción a Sistemas Educativos
«`
1.3. Arquitecturas Educativas Digitales
1.3.1. Plataformas LMS/LCMS
1.3.2. Estándares educativos (SCORM, xAPI)
1.3.3. Interoperabilidad educativa
«`
—
MES 2: Machine Learning Educativo Básico
Materia: MLE – Machine Learning Educativo
PARTE I: Algoritmos Supervisados para Educación
«`
2.1. Clasificación Educativa
2.1.1. Árboles de decisión para diagnóstico
2.1.1.1. Identificación de estilos de aprendizaje
2.1.1.2. Detección de dificultades conceptuales
2.1.1.3. Criterios de ramificación pedagógica
2.1.2. SVM para separación de niveles
2.1.2.1. Hiperplanos entre competencias
2.1.2.2. Margin máximo en evaluación
2.1.2.3. Kernels para espacios educativos no lineales
2.2. Regresión para Predicción Educativa
2.2.1. Predicción de rendimiento
2.2.2. Modelado de progreso individual
2.2.3. Estimación de tiempo de aprendizaje
«`
PARTE II: Evaluación y Validación Educativa
«`
2.3. Métricas Pedagógicas
2.3.1. Precisión en evaluación automática
2.3.2. Recall en identificación de necesidades
2.3.3. F1-score para balance pedagógico
2.4. Validación Cruzada Educativa
2.4.1. Particionamiento por niveles
2.4.2. Estratificación por competencias
2.4.3. Hold-out temporal educativo
«`
—
MES 3: Procesamiento de Lenguaje Natural Educativo
Materia: NLE – Natural Language for Education
PARTE I: Fundamentos de NLP Educativo
«`
3.1. Preprocesamiento de Textos Educativos
3.1.1. Tokenización por nivel cognitivo
3.1.2. Normalización lingüística educativa
3.1.3. Eliminación de ruido pedagógico
3.2. Representación de Contenidos
3.2.1. Word embeddings educativos
3.2.1.1. Vectores de conceptos
3.2.1.2. Similitud semántica educativa
3.2.1.3. Analogías pedagógicas
3.2.2. Modelado de temas educativos
3.2.2.1. LDA para estructuras curriculares
3.2.2.2. Clustering de contenidos
«`
PARTE II: Generación de Contenido Educativo
«`
3.3. Generación de Texto Adaptativo
3.3.1. Simplificación automática
3.3.2. Expansión explicativa
3.3.3. Personalización por edad
3.4. Análisis de Respuestas Estudiantiles
3.4.1. Clasificación de comprensión
3.4.2. Detección de conceptos erróneos
3.4.3. Evaluación de calidad argumentativa
«`
—
MES 4: Deep Learning para Educación
Materia: DLE – Deep Learning Educativo
PARTE I: Redes Neuronales Educativas
«`
4.1. Perceptrones Multinivel
4.1.1. Arquitecturas para diagnóstico
4.1.2. Funciones de activación pedagógicas
4.1.3. Backpropagation educativa
4.2. Redes Convolucionales para Educación
4.2.1. Procesamiento de materiales visuales
4.2.2. Reconocimiento de diagramas
4.2.3. Análisis de escritura manual
«`
PARTE II: Secuencias y Tiempo en Educación
«`
4.3. RNNs para Progreso Educativo
4.3.1. Modelado de trayectorias de aprendizaje
4.3.2. Predicción de secuencias conceptuales
4.3.3. LSTM para retención a largo plazo
4.4. Transformers en Educación
4.4.1. Atención a conceptos clave
4.4.2. Auto-atención en materiales educativos
4.4.3. Encoder-decoder para traducción pedagógica
«`
—
MES 5: Modelos de Lenguaje para Educación
Materia: MLE – Modelos de Lenguaje Educativos
PARTE I: Fundamentos de LLMs Educativos
«`
5.1. Arquitectura Transformer Educativa
5.1.1. Mecanismos de atención pedagógica
5.1.2. Capas de embedding educativas
5.1.3. Normalización para consistencia conceptual
5.2. Fine-tuning Educativo
5.2.1. Adaptación por nivel educativo
5.2.2. Especialización por disciplina
5.2.3. Ajuste por estilo de aprendizaje
«`
PARTE II: DeepSeek Específico
«`
5.3. DeepSeek Architecture
5.3.1. Características técnicas
5.3.2. Capacidades educativas nativas
5.3.3. Limitaciones y consideraciones
5.4. Prompt Engineering Educativo
5.4.1. Diseño de prompts por nivel
5.4.2. Templates para actividades educativas
5.4.3. Evaluación de respuestas pedagógicas
«`
—
MES 6: Sistemas de Recomendación Educativos
Materia: SRE – Sistemas de Recomendación Educativa
PARTE I: Filtrado Colaborativo Educativo
«`
6.1. Similaridad entre Estudiantes
6.1.1. Perfiles de aprendizaje
6.1.2. Preferencias cognitivas
6.1.3. Estilos de procesamiento
6.2. Predicción de Recursos Adecuados
6.2.1. Matrices estudiante-contenido
6.2.2. Factorización matricial educativa
6.2.3. Cold start en contextos nuevos
«`
PARTE II: Sistemas Híbridos Educativos
«`
6.3. Combinación de Métodos
6.3.1. Filtrado basado en contenido
6.3.2. Filtrado colaborativo
6.3.3. Enfoques híbridos adaptativos
6.4. Evaluación de Recomendaciones
6.4.1. Métricas de precisión educativa
6.4.2. Diversidad de recomendaciones
6.4.3. Novedad y exploración
«`
—
SEMESTRE 2: PEDAGOGÍA Y DISEÑO INSTRUCCIONAL (Meses 7-12)
MES 7: Teorías del Aprendizaje Digital
Materia: TAD – Teorías de Aprendizaje Digital
PARTE I: Fundamentos Psicoeducativos
«`
7.1. Desarrollo Cognitivo por Edad
7.1.1. Piaget y estadios evolutivos
7.1.1.1. Sensorio-motor (0-2 años)
7.1.1.2. Preoperacional (2-7 años)
7.1.1.3. Operaciones concretas (7-11 años)
7.1.1.4. Operaciones formales (11+ años)
7.1.2. Vygotsky y ZDP
7.1.2.1. Zona de desarrollo próximo
7.1.2.2. Andamiaje digital
7.1.2.3. Mediación tecnológica
7.2. Constructivismo Digital
7.2.1. Aprendizaje significativo
7.2.2. Construcción social del conocimiento
7.2.3. Comunidades de práctica virtuales
«`
PARTE II: Modelos Pedagógicos Contemporáneos
«`
7.3. Diseño Universal para el Aprendizaje (UDL)
7.3.1. Múltiples medios de representación
7.3.2. Múltiples medios de acción/expresión
7.3.3. Múltiples medios de engagement
7.4. Taxonomías Digitales
7.4.1. Taxonomía de Bloom revisada
7.4.2. SAMR para integración tecnológica
7.4.3. TPACK para conocimiento docente
«`
—
MES 8: Diseño Instruccional con IA
Materia: DIA – Diseño Instruccional con IA
PARTE I: Metodologías de Diseño
«`
8.1. Modelos de Diseño Instruccional
8.1.1. ADDIE (Análisis, Diseño, Desarrollo, Implementación, Evaluación)
8.1.1.1. Análisis de necesidades educativas
8.1.1.2. Diseño de experiencias con IA
8.1.1.3. Desarrollo de materiales inteligentes
8.1.1.4. Implementación escalable
8.1.1.5. Evaluación formativa y sumativa
8.1.2. Design Thinking Educativo
8.1.2.1. Empatía con usuarios educativos
8.1.2.2. Definición de problemas pedagógicos
8.1.2.3. Ideación de soluciones con IA
8.1.2.4. Prototipado rápido
8.1.2.5. Pruebas iterativas
8.2. Objetos de Aprendizaje Inteligentes
8.2.1. Microlearning con IA
8.2.2. Learning paths personalizados
8.2.3. Contenidos adaptativos
«`
PARTE II: Evaluación Educativa con IA
«`
8.3. Diseño de Evaluaciones Inteligentes
8.3.1. Rúbricas automatizadas
8.3.2. Evaluación por competencias
8.3.3. Feedback automático personalizado
8.4. Analytics Educativos
8.4.1. Learning analytics
8.4.2. Educational data mining
8.4.3. Visualización de progreso
«`
—
MES 9: Tecnología Educativa Avanzada
Materia: TEA – Tecnología Educativa Avanzada
PARTE I: Plataformas y Herramientas
«`
9.1. Ecosistemas Educativos Digitales
9.1.1. LMS Inteligentes
9.1.1.1. Moodle con plugins de IA
9.1.1.2. Canvas IA-ready
9.1.1.3. Plataformas personalizadas
9.1.2. Herramientas de Autoría
9.1.2.1. Generadores de contenido
9.1.2.2. Editores adaptativos
9.1.2.3. Sistemas de gestión de aprendizaje
9.2. Estándares y Interoperabilidad
9.2.1. xAPI para tracking educativo
9.2.2. LTI para integración
9.2.3. Caliper analytics
«`
PARTE II: Gamificación y Engagement
«`
9.3. Mecánicas de Juego Educativas
9.3.1. Puntos, niveles, insignias
9.3.2. Narrativas educativas
9.3.3. Competencias colaborativas
9.4. Diseño de Experiencias Inmersivas
9.4.1. Realidad aumentada educativa
9.4.2. Simulaciones interactivas
9.4.3. Entornos virtuales de aprendizaje
«`
—
MES 10: Psicología Educativa y IA
Materia: PEI – Psicología Educativa e IA
PARTE I: Factores Psicológicos en el Aprendizaje
«`
10.1. Motivación y Tecnología
10.1.1. Teoría de la autodeterminación
10.1.1.1. Autonomía en entornos digitales
10.1.1.2. Competencia percibida
10.1.1.3. Relación con sistemas IA
10.1.2. Engagement educativo
10.1.2.1. Atención sostenida
10.1.2.2. Relevancia percibida
10.1.2.3. Confianza y satisfacción
10.2. Factores Afectivos en Educación Digital
10.2.1. Ansiedad tecnológica
10.2.2. Autoeficacia computacional
10.2.3. Actitudes hacia la IA educativa
«`
PARTE II: Diversidad e Inclusión Digital
«`
10.3. Accesibilidad Universal
10.3.1. WCAG para recursos educativos
10.3.2. Diseño inclusivo
10.3.3. Adaptaciones automáticas
10.4. Atención a la Diversidad
10.4.1. Estilos de aprendizaje
10.4.2. Inteligencias múltiples
10.4.3. Necesidades educativas especiales
«`
—
MES 11: Ética y Gobernanza en IA Educativa
Materia: EGI – Ética y Gobernanza en IA Educativa
PARTE I: Consideraciones Éticas
«`
11.1. Privacidad y Protección de Datos
11.1.1. RGPD en contextos educativos
11.1.1.1. Consentimiento informado
11.1.1.2. Derechos de los estudiantes
11.1.1.3. Minimización de datos
11.1.2. Datos sensibles educativos
11.1.2.1. Información de menores
11.1.2.2. Datos de rendimiento
11.1.2.3. Información conductual
11.2. Sesgos y Equidad
11.2.1. Detección de sesgos algorítmicos
11.2.2. Mitigación de discriminación
11.2.3. Auditorías de equidad
«`
PARTE II: Gobernanza y Políticas
«`
11.3. Marcos Regulatorios
11.3.1. Legislación educativa digital
11.3.2. Políticas institucionales
11.3.3. Estándares internacionales
11.4. Transparencia y Explicabilidad
11.4.1. IA explicable en educación
11.4.2. Comunicación de decisiones algorítmicas
11.4.3. Responsabilidad y rendición de cuentas
«`
—
MES 12: Investigación en Educación con IA
Materia: IEA – Investigación en Educación con IA
PARTE I: Metodologías de Investigación
«`
12.1. Diseños de Investigación Educativa
12.1.1. Investigación cuantitativa
12.1.1.1. Diseños experimentales
12.1.1.2. Estudios correlacionales
12.1.1.3. Encuestas y cuestionarios
12.1.2. Investigación cualitativa
12.1.2.1. Estudios de caso
12.1.2.2. Investigación-acción
12.1.2.3. Etnografía digital
12.2. Métodos Mixtos
12.2.1. Convergentes paralelos
12.2.2. Explicativos secuenciales
12.2.3. Exploratorios secuenciales
«`
PARTE II: Publicación y Divulgación
«`
12.3. Escritura Académica
12.3.1. Artículos de investigación
12.3.2. Revisiones sistemáticas
12.3.3. Estudios de replicación
12.4. Ética en Investigación Educativa
12.4.1. Consentimiento informado
12.4.2. Confidencialidad
12.4.3. Conflictos de interés
«`
—
SEMESTRE 3: ESPECIALIZACIÓN POR NIVEL EDUCATIVO (Meses 13-18)
MES 13: IA para Educación Primaria (6-12 años)
Materia: IEP – IA para Educación Primaria
PARTE I: Desarrollo Cognitivo Temprano
«`
13.1. Características del Desarrollo
13.1.1. Pensamiento concreto
13.1.2. Atención y memoria
13.1.3. Lenguaje y comunicación
13.2. Estrategias Educativas
13.2.1. Aprendizaje lúdico
13.2.2. Rutinas y estructura
13.2.3. Refuerzo positivo
«`
PARTE II: Implementaciones Técnicas
«`
13.3. Interfases para Niños
13.3.1. Diseño de UI/UX infantil
13.3.2. Interacciones intuitivas
13.3.3. Elementos gamificados
13.4. Contenidos Adaptativos
13.4.1. Simplificación automática
13.4.2. Generación de cuentos educativos
13.4.3. Ejercicios interactivos
«`
—
MES 14: IA para Educación Secundaria (12-18 años)
Materia: IES – IA para Educación Secundaria
PARTE I: Adolescencia y Aprendizaje
«`
14.1. Características Adolescentes
14.1.1. Pensamiento formal
14.1.2. Identidad y autonomía
14.1.3. Motivación intrínseca/extrínseca
14.2. Desafíos Educativos
14.2.1. Diversificación curricular
14.2.2. Orientación vocacional
14.2.3. Preparación para exámenes
«`
PARTE II: Soluciones Técnicas
«`
14.3. Sistemas de Tutoría Especializada
14.3.1. Tutores por asignatura
14.3.2. Ayuda para tareas complejas
14.3.3. Preparación de exámenes
14.4. Herramientas de Investigación
14.4.1. Asistentes de investigación
14.4.2. Gestores de referencias
14.4.3. Analizadores de textos
«`
—
MES 15: IA para Educación Universitaria (18-23 años)
Materia: IEU – IA para Educación Universitaria
PARTE I: Educación Superior
«`
15.1. Características Universitarias
15.1.1. Autonomía del estudiante
15.1.2. Especialización disciplinar
15.1.3. Investigación formativa
15.2. Necesidades Específicas
15.2.1. Gestión del tiempo
15.2.2. Métodos de estudio avanzados
15.2.3. Preparación profesional
«`
PARTE II: Implementaciones Avanzadas
«`
15.3. Sistemas de Aprendizaje Profundo
15.3.1. Simuladores profesionales
15.3.2. Casos de estudio interactivos
15.3.3. Laboratorios virtuales
15.4. Herramientas de Investigación Avanzada
15.4.1. Revisión de literatura asistida
15.4.2. Análisis de datos complejos
15.4.3. Escritura académica asistida
«`
—
MES 16: IA para Posgrado e Investigación
Materia: IPI – IA para Posgrado e Investigación
PARTE I: Educación de Posgrado
«`
16.1. Características del Posgrado
16.1.1. Especialización profunda
16.1.2. Investigación original
16.1.3. Contribución al conocimiento
16.2. Proceso de Investigación
16.2.1. Formulación de problemas
16.2.2. Diseño metodológico
16.2.3. Análisis y discusión
«`
PARTE II: Herramientas de Investigación con IA
«`
16.3. Asistencia en Investigación
16.3.1. Búsqueda de literatura
16.3.2. Análisis de brechas
16.3.3. Diseño experimental
16.4. Escritura Científica Asistida
16.4.1. Generación de manuscritos
16.4.2. Revisión de artículos
16.4.3. Preparación de presentaciones
«`
—
MES 17: Educación Continua y Corporativa
Materia: ECC – Educación Continua y Corporativa
PARTE I: Educación de Adultos
«`
17.1. Andragogía
17.1.1. Autodirección
17.1.2. Experiencia previa
17.1.3. Orientación a problemas
17.2. Aprendizaje en el Trabajo
17.2.1. Microlearning just-in-time
17.2.2. Aplicación inmediata
17.2.3. ROI educativo
«`
PARTE II: Implementaciones Corporativas
«`
17.3. Plataformas Corporativas
17.3.1. LMS empresariales
17.3.2. Sistemas de gestión del talento
17.3.3. Herramientas de onboarding
17.4. Análisis de Competencias
17.4.1. Mapeo de habilidades
17.4.2. Brechas de competencia
17.4.3. Planes de desarrollo individual
«`
—
MES 18: Educación Especial y Inclusiva con IA
Materia: EEI – Educación Especial e Inclusiva con IA
PARTE I: Necesidades Educativas Especiales
«`
18.1. Tipologías de NEE
18.1.1. Discapacidades físicas
18.1.2. Discapacidades sensoriales
18.1.3. Dificultades de aprendizaje
18.2. Enfoques Inclusivos
18.2.1. Diseño universal
18.2.2. Adaptaciones individualizadas
18.2.3. Apoyos tecnológicos
«`
PARTE II: Tecnologías de Apoyo
«`
18.3. Asistivas para Discapacidad
18.3.1. Comunicación aumentativa
18.3.2. Control de interfaces
18.3.3. Acceso al currículo
18.4. Personalización Extrema
18.4.1. Adaptación de contenidos
18.4.2. Modificación de interfaces
18.4.3. Sistemas de apoyo personalizados
«`
—
SEMESTRE 4: INTEGRACIÓN Y APLICACIÓN AVANZADA (Meses 19-24)
MES 19: Arquitecturas de Sistemas Educativos Inteligentes
Materia: ASE – Arquitecturas de Sistemas Educativos
PARTE I: Diseño de Arquitecturas
«`
19.1. Patrones Arquitectónicos
19.1.1. Microservicios educativos
19.1.2. Arquitectura dirigida por eventos
19.1.3. Sistemas distribuidos
19.2. Componentes Críticos
19.2.1. Motores de recomendación
19.2.2. Sistemas de tutoría inteligente
19.2.3. Generadores de contenido
«`
PARTE II: Escalabilidad y Performance
«`
19.3. Escalabilidad Educativa
19.3.1. Carga de usuarios concurrentes
19.3.2. Almacenamiento de datos educativos
19.3.3. Procesamiento en tiempo real
19.4. Seguridad Educativa
19.4.1. Autenticación y autorización
19.4.2. Protección de datos sensibles
19.4.3. Cumplimiento normativo
«`
—
MES 20: MLOps para Educación
Materia: MOE – MLOps para Educación
PARTE I: Pipeline de ML Educativo
«`
20.1. Gestión de Datos Educativos
20.1.1. Data lakes educativos
20.1.2. Versionado de datasets
20.1.3. Calidad de datos pedagógicos
20.2. Entrenamiento y Experimentación
20.2.1. Experiment tracking
20.2.2. Hyperparameter optimization
20.2.3. Reproducibilidad educativa
«`
PARTE II: Despliegue y Monitoreo
«`
20.3. Despliegue de Modelos
20.3.1. APIs educativas
20.3.2. Contenedores educativos
20.3.3. Sistemas de orquestación
20.4. Monitoreo y Mantenimiento
20.4.1. Drift de concepto educativo
20.4.2. Performance de modelos
20.4.3. Actualizaciones continuas
«`
—
MES 21: Visualización de Datos Educativos
Materia: VDE – Visualización de Datos Educativos
PARTE I: Fundamentos de Visualización Educativa
«`
21.1. Principios de Visualización
21.1.1. Percepción humana
21.1.2. Eficacia comunicativa
21.1.3. Diseño de dashboards
21.2. Tipos de Visualizaciones
21.2.1. Progreso individual
21.2.2. Comparativas grupales
21.2.3. Tendencias temporales
«`
PARTE II: Herramientas y Técnicas
«`
21.3. Herramientas de Visualización
21.3.1. Tableau para educación
21.3.2. Power BI educativo
21.3.3. Librerías Python (Plotly, Bokeh)
21.4. Narrativa con Datos Educativos
21.4.1. Storytelling con datos
21.4.2. Informes automatizados
21.4.3. Presentaciones interactivas
«`
—
MES 22: Gestión de Proyectos Educativos con IA
Materia: GPE – Gestión de Proyectos Educativos con IA
PARTE I: Metodologías Ágiles Educativas
«`
22.1. Scrum Educativo
22.1.1. Roles en proyectos educativos
22.1.2. Sprints educativos
22.1.3. Ceremonias adaptadas
22.2. Kanban para Desarrollo Educativo
22.2.1. Tableros educativos
22.2.2. Flujo de trabajo
22.2.3. Limitación de trabajo en progreso
«`
PARTE II: Planificación y Ejecución
«`
22.3. Planificación de Proyectos
22.3.1. Estimación de esfuerzo
22.3.2. Asignación de recursos
22.3.3. Gestión de riesgos educativos
22.4. Control y Seguimiento
22.4.1. Métricas de progreso
22.4.2. Gestión de cambios
22.4.3. Cierre de proyectos
«`
—
MES 23: Emprendimiento en EdTech
Materia: EET – Emprendimiento en EdTech
PARTE I: Modelos de Negocio EdTech
«`
23.1. Mercado EdTech
23.1.1. Segmentos de mercado
23.1.2. Tendencias globales
23.1.3. Oportunidades de negocio
23.2. Modelos de Ingresos
23.2.1. SaaS educativo
23.2.2. Contenidos premium
23.2.3. Servicios profesionales
«`
PARTE II: Desarrollo de Producto
«`
23.3. Validación de Idea
23.3.1. Investigación de mercado
23.3.2. Prototipado y pruebas
23.3.3. Iteración basada en feedback
23.4. Lanzamiento y Crecimiento
23.4.1. Estrategias de marketing
23.4.2. Adquisición de usuarios
23.4.3. Retención y engagement
«`
—
MES 24: Proyecto Final Integrador Multinivel
Materia: PFI – Proyecto Final Integrador
PARTE I: Diseño del Sistema Multinivel
«`
24.1. Arquitectura Integral
24.1.1. Componentes transversales
24.1.2. Especificidades por nivel
24.1.3. Integración de subsistemas
24.2. Especificaciones Técnicas
24.2.1. Requerimientos funcionales
24.2.2. Requerimientos no funcionales
24.2.3. Criterios de aceptación
«`
PARTE II: Implementación y Validación
«`
24.3. Desarrollo del Sistema
24.3.1. Implementación técnica
24.3.2. Pruebas por nivel educativo
24.3.3. Integración continua
24.4. Evaluación Integral
24.4.1. Métricas de eficacia educativa
24.4.2. Usabilidad por edad
24.4.3. Impacto en aprendizaje
«`
—
ESTRUCTURA DE EVALUACIÓN CONTINUA
Sistema de Evaluación por Competencias
«`
A. Evaluaciones Formativas (Mensuales)
1. Proyectos prácticos: 40%
2. Pruebas teóricas: 30%
3. Participación activa: 20%
4. Autorreflexión: 10%
B. Evaluaciones Sumativas (Semestrales)
1. Proyecto integrador semestral: 50%
2. Portafolio de evidencias: 30%
3. Presentación oral: 20%
«`
Criterios de Aprobación
«`
– Mínimo 70% en cada materia
– 100% de proyectos entregados
– Participación en foros y discusiones
– Evaluación por pares implementada
«`
—
RECURSOS Y HERRAMIENTAS POR SEMESTRE
Kit de Herramientas Obligatorias
«`
1. Software Esencial:
– Python 3.9+ con librerías educativas
– Jupyter Notebooks/Lab
– Git y GitHub para control de versiones
– Docker para contenedores educativos
2. Plataformas Educativas:
– DeepSeek API y playground
– Google Colab Pro
– Hugging Face para modelos educativos
– Moodle para pruebas de integración
3. Herramientas de Diseño:
– Figma para prototipado de interfaces
– Miro para diseño instruccional
– Trello/Jira para gestión de proyectos
«`
Bibliografía Base
«`
A. Textos Fundamentales (Obligatorios):
1. «Artificial Intelligence in Education» – Springer
2. «Deep Learning for Education» – MIT Press
3. «The Cambridge Handbook of AI in Education»
4. «Learning Engineering Toolkit» – IEEE
B. Recursos Digitales (Complementarios):
1. arXiv para papers de vanguardia
2. EdTech Journals database
3. UNESCO IA en educación reports
4. OECD digital education papers
«`
—
SISTEMA DE MENTORÍA Y ACOMPAÑAMIENTO
Estructura de Soporte
«`
1. Mentores Especializados:
– 1 mentor principal por semestre
– Especialistas por nivel educativo
– Expertos en ética y pedagogía
2. Comunidades de Práctica:
– Foros por materia
– Grupos de estudio
– Revisiones por pares
3. Sesiones de Feedback:
– Semanales con mentores
– Mensuales con expertos
– Trimestrales de progreso
«`
—
CERTIFICACIONES INTERNAS Y EXTERNAS
Certificaciones por Competencia
«`
A. Certificaciones Internas (Programa):
1. Fundamentos Técnicos (Mes 6)
2. Diseño Pedagógico (Mes 12)
3. Especialización por Nivel (Mes 18)
4. Experto Integrador (Mes 24)
B. Certificaciones Externas (Recomendadas):
1. Google AI Educator
2. Microsoft AI Classroom
3. IBM AI Foundations
4. AWS Educate
«`
—
METODOLOGÍA DE ENSEÑANZA-APRENDIZAJE
Enfoque Pedagógico del Programa
«`
1. Aprendizaje Basado en Proyectos (60%)
– Proyectos progresivos por mes
– Integración vertical y horizontal
– Aplicación a contextos reales
2. Aprendizaje Colaborativo (25%)
– Grupos de estudio
– Revisiones por pares
– Comunidades de práctica
3. Autoaprendizaje Guiado (15%)
– Recursos curados
– Rutas personalizadas
– Reflexión metacognitiva
«`
Uso de DeepSeek en el Proceso
«`
A. Como Tutor Inteligente:
1. Explicación de conceptos complejos
2. Generación de ejercicios personalizados
3. Corrección y feedback automático
4. Simulación de escenarios educativos
B. Como Herramienta de Diseño:
1. Generación de contenidos adaptativos
2. Diseño de actividades educativas
3. Creación de materiales por nivel
4. Evaluación de propuestas pedagógicas
«`
—
Esta estructura completa de 24 meses proporciona una formación integral que combina profundidad técnica en IA con especialización pedagógica multinivel, preparando al estudiante para diseñar, implementar y evaluar sistemas educativos inteligentes para todos los niveles educativos.