IA para docentes: fundamentos y responsabilidad profesional
Antes de pedir nada a una inteligencia artificial conviene entender qué hace cuando responde. Esta área del curso trabaja los fundamentos: aprendizaje supervisado y no supervisado, qué ve un modelo en los datos, por qué produce afirmaciones falsas con apariencia impecable y qué implica el marco europeo de IA para quien enseña.
El punto de llegada no es técnico, sino profesional: la IA propone y el criterio docente decide. Reconocer los límites del modelo es lo que permite usarlo después para diseñar, evaluar o crear recursos sin delegar la responsabilidad.
Qué se trabaja
Cómo aprende una máquina
Laboratorios de aprendizaje supervisado y no supervisado para ver, con ejemplos manipulables, de dónde salen las predicciones de un modelo.
Errores, sesgos y alucinaciones
Qué tipos de fallo produce un modelo de lenguaje, cómo se detectan en un material didáctico y qué comprobación humana es imprescindible antes de llevarlo al aula.
Marco normativo y papel del docente
Lectura del AI Act desde la práctica educativa: usos aceptables, datos del alumnado y responsabilidad profesional sobre lo que se entrega.
De los LLM a una forma de trabajar
Procesamiento del lenguaje natural, diferencias entre interfaces, privacidad y memoria de los asistentes, y mapa de funciones docentes donde la IA aporta algo real.
Contenido del curso sobre ia para docentes
Este material no es un resumen aparte: vive en las sesiones del curso, con sus prompts, actividades y tiempos.
- Sesión 1Fundamentos de IA, aprendizaje y responsabilidad docenteQué es la IA, cómo aprende, laboratorios de aprendizaje supervisado y no supervisado, AI Act y el papel del docente.
- Sesión 2De los LLM a una forma profesional de trabajar con asistentesPLN y LLM, safari de interfaces, privacidad y memoria, mapa de funciones, diálogo con el asistente y modo voz.