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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

Número de participantes


Precio por participante

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