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MÓDULO 2 empoderando estudiantes, El impacto transformador de la IA en la…
MÓDULO 2
Sesión 1: Bases de aprendizaje automático aplicado a entornos educativos
Aplicaciones del aprendizaje automático en educación
Personalización del Aprendizaje
Análisis Predictivo
Análisis de Datos Educativos
Detección de Necesidades Educativas
Evaluación Automatizada
Asistentes Educativos Virtuales
Tipos de aprendizaje automático
Supervisado
Árboles de Decisión
Regresión Lineal y Logística
Redes Neuronales Artificiales
No Supervisado
K-means Clustering
Análisis de Componentes Principales (PCA)
Reforzamiento
Sesión 2: Recopilar y analizar datos de manera efectiva en contextos educativos
Uso de Scopus y Google Scholar para obtener citas y resúmenes
Uso de Rayyan como asistente para filtrar referencias
Guía para el diseño de cuestionarios escritos
Definición de objetivos
Selección del tipo de preguntas
Elaboración de preguntas
Estructura y organización de la prueba
Evaluación y puntuación
Revisión y mejora
Consideraciones éticas y de accesibilidad
Sesión 3: Aplicaciones prácticas de modelos predictivos y de recomendación apropiados para el aula
Uso de VOSviewer para agrupar y seleccionar referencias en mapas bibliométricos
Uso de Coggle para crear mapas mentales
Sesión 4: Personalización del proceso educativo a través de algoritmos inteligentes
Introducción a los Bots Personalizados
Análisis de un Prompt de la NASA para personalizar ChatGPT
Exploración de la plataforma Poe
Ética y confidencialidad en la recolección y uso de datos educativos
Sistema de IA local Jan
Sesión 5: Cierre del módulo
Opiniones
Experiencias
Reflexiones
Agradecimientos
El impacto transformador de la IA en la educación.
Jorge Roberto Trujillo Cabrera
(2024)
