DOCENC-IA Externadista IX: Desarrollo de agentes de IA para la gestión docente 

Objetivo general: 

Aprender a diseñar ecosistemas de automatización y la creación de agentes personalizados de IA para optimizar la gestión del tiempo, personalizar el aprendizaje y transformar la práctica pedagógica. 

Al finalizar el curso los participantes estarán en capacidad de: 

• Automatizar flujos de trabajo docentes (calificación formativa, diseño de rúbricas, minería de textos académicos) conectando diferentes herramientas. 

• Integrar agentes en el aula como tutores personalizados para estudiantes o asistentes de diseño curricular para el profesor. 

• Evaluar éticamente la delegación de tareas en sistemas automatizados y mitigar sesgos en la evaluación asistida por IA. 

Metodología y evaluación: 

• Metodología: Activa, bajo enfoque de andragogía y microaprendizaje (70% práctico, 30% conceptual). Cada sesión es un laboratorio de co-creación. 

• Medios y plataformas: Microsoft Teams + Plataforma institucional. 

• Herramientas: OpenAI (GPTs), Google (Gems), Anthropic (Proyectos de Claude), Make o N8N (para automatización básica), e integraciones con herramientas de productividad (Office 365 / Google Workspace). 

Requisito:  

ES INDISPENSABLE QUE LOS PARTICIPANTES TENGAN SU PROPIO COMPUTADOR  

Contenidos académicos: 

 Clase 1: Fundamentos de n8n y Automatización del Trabajo Docente Diario 

• Enfoque: Aprender la lógica de n8n (Nodos, Triggers, Datos) aplicándola a la gestión del tiempo y la productividad del profesor. 

• Parte Guiada / Teórica (1 hora): 

• ¿Qué es n8n y por qué supera a los GPTs tradicionales? La diferencia entre un chat y un flujo automatizado. 

• Anatomía de n8n: Nodos de activación (Triggers), nodos de acción y el flujo de datos (formato JSON explicado para docentes). 

• Buenas prácticas en la gestión de datos e información de estudiantes (Privacidad y seguridad). 

• Taller Práctico – «El Asistente de Correos y Tutorías» (2 horas): 

• Objetivo del taller: Crear un flujo que detecte correos de estudiantes solicitando tutoría, use IA para analizar la disponibilidad del docente, redacte una respuesta automática con un enlace de agendamiento y guarde el registro en un archivo de Google Sheets o Excel. 

• Herramientas conectadas: Nodo Gmail/Outlook + Nodo OpenAI/Anthropic + Nodo Google Sheets.

Clase 2: Ingeniería de Prompts Avanzada y Conectores de IA en n8n 

• Enfoque: Aprender a estructurar prompts complejos dentro de flujos automatizados para procesar información académica sin errores. 

• Parte Guiada / Teórica (1 hora): 

• Los nodos de IA en n8n (Advanced AI Nodes): El nodo Basic LLM Chain. 

• Técnicas de control de salida: Cómo forzar a la IA a responder en formatos específicos (tablas, listas, JSON) para que n8n pueda usar los datos en los siguientes pasos. 

• Diseño de rúbricas institucionales traducidas a instrucciones del sistema (System Prompts). 

• Taller Práctico – «El Co-Evaluador de Tareas y Rúbricas» (2 horas): 

• Objetivo del taller: Construir un flujo donde el profesor sube las respuestas de un cuestionario de sus alumnos. La IA evalúa cada respuesta basándose en una rúbrica estricta proporcionada en el prompt, asigna una nota cuantitativa, genera una retroalimentación formativa personalizada y exporta el reporte consolidado listo para revisar. 

• Herramientas conectadas: Nodo Google Drive/OneDrive (lector de archivos) + Nodo AI Agent (n8n) + Nodo OpenAI/Gemini. 

Clase 3: Creación de Agentes con Memoria y Bases de Conocimiento (RAG) 

• Enfoque: Dotar a los agentes de n8n de «memoria» y la capacidad de responder únicamente basados en los documentos oficiales del curso (currículo, lecturas, reglamentos). 

• Parte Guiada / Teórica (1 hora): 

• Arquitectura de un Agente Inteligente en n8n: El nodo AI Agent. 

• Introducción conceptual a RAG (Retrieval-Augmented Generation): Cómo darle «libros» a la IA para evitar alucinaciones. 

• Uso de nodos de memoria (Window Buffer Memory) y almacenamiento de vectores básicos integrados en n8n. 

• Taller Práctico – «El Tutor de Cátedra Virtual 24/7» (2 horas): 

• Objetivo del taller: Crear un agente conversacional para los estudiantes. El profesor cargará el programa del curso (Syllabus) y las lecturas principales. El agente se configura para actuar como un tutor socrático que guía al estudiante en sus dudas de clase, respondiendo estrictamente con base en los documentos del profesor y recordando el hilo de la conversación. 

• Herramientas conectadas: Nodo AI Agent + Nodo Vector Store (In-Memory / Pinecone básico) + Nodo Document Loader (PDF/Txt). 

Clase 4: Agentes Autónomos Multitarea e Interfaces de Entrega 

• Enfoque: Permitir que el agente «decida» qué herramientas usar según la petición del usuario y desplegarlo en un canal accesible (como Telegram, WhatsApp o un chat web). 

• Parte Guiada / Teórica (1 hora): 

• Uso de Tools (Herramientas) dentro del nodo AI Agent de n8n: Cómo la IA decide autónomamente si debe buscar en internet, calcular algo o consultar la base de datos. 

• Interfaces de usuario no-code para interactuar con nuestros flujos. 

• El concepto de Human-in-the-loop (Validación humana): Crear un paso de aprobación antes de enviar automatizaciones complejas. 

• Taller Práctico – «El Super-Agente del Aula Desplegado» (2 horas): 

• Objetivo del taller: Integrar el tutor o el asistente creado en un bot de Telegram (o n8n Chat Trigger). El agente será capaz de recibir un mensaje del estudiante, decidir si la duda es administrativa (revisar fechas de parciales en el Excel) o académica (consultar los PDFs de clase), y responder autónomamente. El flujo incluirá un canal de alertas que avise al profesor por correo si un estudiante tiene una duda crítica que la IA no pudo resolver. 

• Herramientas conectadas: Webhook / Telegram Trigger + AI Agent con múltiples herramientas acopladas (Google Sheets Tool + Vector Store Tool) + Nodo de notificación final.