La tecnología está desempeñando un papel cada vez más importante en el ámbito educativo, y es fundamental que los docentes estén preparados para aprovechar su potencial y, al mismo tiempo, abordar los desafíos que pueden surgir. La Inteligencia Artificial (IA), en particular, ha demostrado ser una tecnología poderosa que se utiliza en una serie de herramientas que puede mejorar la experiencia de aprendizaje de los estudiantes y facilitar el trabajo de los docentes.
El curso tiene como objetivo principal brindar a los docentes las habilidades y el conocimiento necesarios para entender y utilizar herramientas basadas en grandes modelos de lenguaje (LLMs) de manera efectiva. Durante el curso, los participantes aprenderán sobre los fundamentos de la Inteligencia Artificial, particularmente las redes neuronales (RN) y LLMs. Posibles usos en la enseñanza, como la planificación de lecciones y la retroalimentación automática de tareas. También se abordarán las mejores prácticas para garantizar un uso responsable y ético de esta tecnología.

El objetivo general del curso es capacitar a los participantes para comprender y aplicar de manera efectiva la Inteligencia Artificial, con un enfoque en el uso de Redes Neuronales y Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs), en el contexto educativo.

Número de horas 16 horas presenciales, 14 horas de trabajo autónomo

I. Introducción Redes Neuronales y LLMs (4 horas)

• Introducción a las redes neuronales y su estructura básica.
• Neuronas artificiales y sus funciones de activación.
• Arquitecturas comunes de redes neuronales.
• Entrenamiento y aprendizaje de una red neuronal
• ¿Qué son los LLMs y cómo se entrenan para comprender y generar lenguaje humano?
• Ejemplos de clasificación automática en la vida real utilizando redes neuronales en áreas.

II. Integración de LLMs con otras herramientas (4 horas)

• Integración de LLMs con Herramientas de Ofimática
• Integración de LLMs en Herramientas de Retroalimentación y Evaluación

II. Casos de uso para automatizar tareas con IA(4 horas)

• Automatización de Procesos con IA
• Asistentes Virtuales y Chatbots
• IA en la Automatización de Tareas Repetitivas

III. Ética e integridad académica el uso de IA generativa (4 horas)

• Comprender la importancia de la integridad académica y la originalidad en los trabajos de los estudiantes.
• Identificar posibles indicadores o características que pueden indicar la intervención de un modelo de lenguaje generativo.
• Discutir estrategias para prevenir el plagio y promover la responsabilidad académica.

Personal docente y administrativo de la Universidad del Azuay.

El certificado será emitido cuando la evaluación del estuddiante sea igual o mayor al 70% y la asistencia mínima del 80% de las clases presenciales y sincrónicas.

Marcos Orellana Cordero / Patricia Ortega Chasi