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Temario del curso
Introducción a los SLM en la tecnología educativa
- Resumen 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 principios de diseño instructivo.
Implementación de SLM en entornos educativos
- Configuración de SLM para el aprendizaje en el aula y en línea.
- Desarrollo de contenido interactivo con SLM.
- Mejores prácticas para mantener la participación del estudiante.
Evaluación de SLM en los resultados del aprendizaje
- Estrategias de evaluación para el aprendizaje impulsado por IA.
- Análisis de datos y analíticas del aprendizaje.
- Mejora continua y bucles de retroalimentación.
Desafíos y consideraciones éticas
- Abordaje de los sesgos en la IA.
- Garantía 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 compañeros.
Resumen y siguientes pasos
Requerimientos
- Comprensión básica de los conceptos de aprendizaje automático (machine learning).
- Experiencia en tecnología educativa o diseño instructivo.
- Interés en soluciones educativas impulsadas por inteligencia artificial.
Audiencia
- Tecnólogos educativos.
- Diseñadores instructivos.
- Desarrolladores de IA en el sector educativo.
14 Horas