Introducción a la Inteligencia Artificial y Modelos de Lenguaje
Fundamentos básicos de la inteligencia artificial y el aprendizaje máquina. IA generativa. Introducción a los modelos de lenguaje natural (LLMs). Aplicaciones de los LLM en el ámbito educativo. Limitaciones, riesgos y consideraciones éticas de la IA generativa. Impacto de la IA en la práctica docente y en la formación del alumnado
Aspectos éticos y legales del uso de la IA en docencia
Principios éticos aplicables al uso de inteligencia artificial en contextos educativos. Derechos digitales del alumnado y del profesorado. Privacidad, protección de datos y consentimiento informado en el uso de IA. Riesgos asociados al uso de IA: sesgos algorítmicos, dependencia tecnológica, desinformación. Marco legal vigente a nivel nacional e internacional (incluyendo RGPD y legislación educativa). Uso responsable, crítico y equitativo de herramientas de IA generativa en el aula. Recomendaciones y guías institucionales sobre IA en entornos educativos (UNESCO, UE, etc.)
Herramientas de IA Generativa en docencia
Tipologías de herramientas de IA generativa aplicables a la educación. Asistentes conversacionales (ChatGPT, Gemini, Claude) y sus usos en el aula. Generadores de imágenes, vídeos y presentaciones educativas. Automatización de tareas docentes: diseño de materiales y tests. Limitaciones técnicas y pedagógicas de cada tipo de herramienta.
Ingeniería del Prompt para docencia: casos prácticos
Fundamentos de la ingeniería del prompt aplicada a la educación. Estructura y tipos de prompts: informativos, creativos, evaluativos, reflexivos. Técnicas para afinar, ampliar o encadenar prompts (prompt chaining). Adaptación de prompts a distintos niveles educativos y disciplinas. Control del estilo, tono, nivel de complejidad y rol del modelo.Resolución de errores, ambigüedades o respuestas no deseadas. Casos prácticos: diseño de clases, actividades, rúbricas, feedback y tutorías simuladas