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Inteligencia artificial aplicada a la docencia en Secundaria

Destinatarios Profesorado no universitario
Modalidad de impartición En línea síncrona
Lengua Castellano
Duración total 8
Duración en línea síncrona 8
Programa Formación personal externo
Modalidad formativa Curso
Curso académico 2025-2026
Edición 01
Any del pla de formació 2025
Fecha de inicio del curso 04/02/2026
Fecha de finalización del curso 25/02/2026
Fecha de inicio de inscripción 28/10/2025
Fecha de finalización de inscripción 28/11/2025
Sesiones
Sesión Fecha y hora de inicio Fecha y hora de finalización Aula Ubicación
1 04/02/2026 18:00 04/02/2026 20:00 En línea
2 11/02/2026 18:00 11/02/2026 20:00 En línea
3 18/02/2026 18:00 18/02/2026 20:00 En línea
4 25/02/2026 18:00 25/02/2026 20:00 En línea
Perfil profesional destinatarios
Docentes de Educación Secundaria, Bachillerato y Ciclos Formativos
Professorado no UV

CARLOS GARCÍA ATIENZA

Funcionario Docente experto en Inteligencia Artificial i asesor digital en el CEFIRE - Subdirección General de Formación del Profesorado

Objetivos formativos

 

Curso práctico de iniciación —para nivel básico— dirigido a profesorado de Secundaria. Combina herramientas para mejorar la productividad docente (materiales, evaluación, feedback) y para favorecer la innovación didáctica en el aula, con ejemplos prácticos. Incorpora referencias a las políticas y buenas prácticas de privacidad, RGPD, uso responsable con menores y criterios para evaluar la calidad y los sesgos de las salidas de IA.

ContenidosPROGRAMA: 1. Fundamentos de IA generativa aplicada a la educación: Capacidades y límites; tipos de modelos; casos de uso viables en el centro y en el aula. 2. Prompting eficaz y reusable: Roles, objetivos, restricciones, ejemplos/contrajemplos, cadenas de instrucciones; creación de plantillas de prompt y criterios de calidad. 3. Productividad docente con IA: Diseño de materiales, rúbricas, bancos de preguntas y feedback; adaptaciones por nivel y diversidad. 4. Diseño didáctico con IA en el aula: Actividades de indagación, simulaciones, resolución de problemas, y evaluación auténtica con trazabilidad del proceso. 5. Creación de soluciones sin código: GPTs personalizados: instrucciones, archivos de referencia, ámbito y políticas. Agentes sin código: automatizar microtareas (p. ej., transformar resúmenes en cuestionarios, generar retroalimentación con rúbricas). 6. Evaluación y verificación de resultados: Detección de alucinaciones y sesgos; verificación, citación y mejora iterativa. 7. Privacidad, RGPD y propiedad intelectual: Minimización de datos, avisos informativos, consentimiento en el ámbito educativo, licencias y buenas prácticas con menores. 8. Buenas prácticas de implementación y escalabilidad
Inscripción