Explora los conceptos esenciales del diseño instruccional y su evolución hacia experiencias de aprendizaje más centradas en el usuario. Conoce las diferencias entre las metodologías tradicionales y modernas en educación virtual, el impacto de la inteligencia artificial en la enseñanza y los principios clave para un diseño de aprendizaje efectivo y significativo.

Introducción al diseño de experiencias de aprendizaje con IA

• Conceptos clave de diseño instruccional.
• Diferencias entre enfoques tradicionales y modernos centrado en la experiencia de aprendizaje.
• Impacto de la IA en la educación.
• Impacto de la inteligencia artificial en la enseñanza y el aprendizaje.

Principios clave para un aprendizaje efectivo y significativo

• Aprendizaje alineado y profundo.
• La teoría de la carga cognitiva y su aplicación en el diseño de cursos.
• Diseño basado en la neuroeducación y las ciencias del aprendizaje.
• Modelos de aprendizaje adaptativo con IA.

• Aplicación práctica: 1.er avance.

Los participantes diseñarán cursos flexibles y adaptativos con IA. Para ello, analizarán las necesidades de sus estudiantes mediante estrategias de empatía y herramientas de recopilación de datos y personalización del aprendizaje con inteligencia artificial, a fin de elaborar los perfiles del estudiante necesarios para diseñar un programa de aprendizaje.

Empatiza con tus estudiantes y sus necesidades de aprendizaje

• Métodos para conocer y empatizar con el estudiante y sus necesidades de aprendizaje.
• Diseño centrado en el usuario: técnicas y herramientas para empatizar con el estudiante y sus necesidades.
• Aplicaciones de la IA para recoger información que permita realizar un análisis de necesidades del aprendizaje.

Diseño de cursos flexibles y adaptativos con IA

• El sílabo como herramienta de planificación: estructura y funciones.
• La sesión de aprendizaje flexible con IA: principios y momentos esenciales.
• Secuenciación de contenidos con IA: cómo organizar el aprendizaje de manera lógica, secuencial y efectiva.
• Metodologías activas en el aprendizaje virtual con IA: casos prácticos y estrategias.

• Aplicación práctica: 2.do avance.

Desarrolla recursos educativos digitales con IA. Aprende a generar imágenes, videos y contenido interactivo.

Creación de recursos educativos digitales con IA

• Para imágenes: Gemini, Meta, ChatGPT, Image FX, etc.
• Para videos: Sora, FlexClip, HeyGen, etc.
• Para infografías: Canva, Notebook LM, etc.
• Personalización del aprendizaje: School AI, MagicSchool.
• Análisis de escritura: Gemini, ChatGPT, Perplexity.
• Investigación y análisis de información: Research Rabbit, Notebook LM, entre otras.

• Aplicación práctica: 3.er avance.

Diseña estrategias de evaluación alineadas con los resultados de aprendizaje y explora el uso de la IA para la generación de pruebas, rúbricas y retroalimentación automatizada. Asimismo, conoce los principios éticos en el uso de inteligencia artificial en la educación, incluyendo la privacidad, seguridad de datos y mejores prácticas para la implementación responsable de IA en la enseñanza.

• Diseño de evaluaciones alineadas con los resultados de aprendizaje.
• Evaluaciones formativas y sumativas en entornos virtuales.
• Uso de inteligencia artificial para la generación de pruebas, rúbricas y retroalimentación automatizada.
• Principios éticos en el uso de inteligencia artificial en la educación.
• Consideraciones sobre privacidad y seguridad de los datos.
• Buenas prácticas para la implementación de IA en el ámbito educativo.

• Aplicación práctica: 4.er avance.

Presenta una sesión de aprendizaje diseñada y desarrollada en un entorno virtual con el apoyo de IA, y recibe retroalimentación de expertos y compañeros para optimizar tu propuesta.