DOCENC-IA Externadista X: IA Generativa para la Investigación, Co-creación de Contenidos y Material Didáctico 

Bogotá - virtual

12 horas

Inscripciones abiertas

Objetivo general: 

Al finalizar el curso, el participante estará en capacidad de: 

  1. Sintetizar y cruzar literatura científica de manera eficiente y segura mediante cuadernos de investigación inteligentes que mitiguen las alucinaciones de la IA. 
  2. Estructurar secuencias didácticas complejas y transformarlas de forma automatizada en soportes visuales interactivos (presentaciones, infografías, sitios web). 
  3. Producir recursos educativos multimedia (imágenes personalizadas, guiones y micro-videos con avatares de IA) respetando los derechos de autor y la propiedad intelectual. 
  4. Diseñar bancos de evaluación gamificados y flujos de retroalimentación formativa masiva en lenguaje natural. 

Metodología y evaluación: 

  •  La metodología será activa, bajo enfoque de andragogía y microaprendizaje, con 70% práctica y 30% conceptual. 
  • Cada sesión será un taller aplicado (no conferencia expositiva). 

Requisito:  

ES INDISPENSABLE QUE LOS PARTICIPANTES TENGAN SU PROPIO COMPUTADOR  

Contenidos académicos: 

 Clase 1: IA para la Investigación, Curaduría y Análisis Científico 

  • Enfoque de la sesión: Optimizar las fases de revisión de literatura, síntesis de papers, estructuración de marcos teóricos y preparación inicial de una clase utilizando herramientas de análisis profundo. 
  • Parte Guiada / Teórica (1 hora): 
  • La IA como asistente de investigación: cómo interactuar con documentos científicos evitando el sesgo y las alucinaciones. 
  • Introducción a los cuadernos de investigación inteligentes y la privacidad de datos en la investigación. 
  • Concepto de «Bases de conocimiento personales» y análisis de fuentes cruzadas. 
  • Taller Práctico – «El Laboratorio de Análisis de Literatura con NotebookLM» (2 horas): 
  • Temática del taller: Los docentes subirán un set de artículos científicos (PDFs) de su línea de investigación a NotebookLM (Google). Aprenderán a generar guías de estudio automáticas, mapas conceptuales de las fuentes, cruzar hipótesis entre autores, crear un «Podcast explicativo» automático (Audio Overview) sobre los papers y estructurar el marco teórico preliminar para una clase o artículo. 
  • Herramientas clave: NotebookLM, Elicit o Consensus (versiones gratuitas para búsqueda de papers). 

Clase 2: IA para la Planeación y Preparación de Materiales Didácticos Interactivos 

  • Enfoque de la sesión: Diseñar la arquitectura pedagógica de una unidad de aprendizaje: sílabos, guías de clase, material de lectura complementario y presentaciones visuales interactivas. 
  • Parte Guiada / Teórica (1 hora): 
  • Ingeniería de Prompts aplicada al diseño instruccional (Estilos de aprendizaje, metodologías activas como aula invertida o gamificación). 
  • Estructuración de contenidos curriculares con modelos de lenguaje masivos. 
  • Principios de diseño visual efectivo asistido por IA. 
  • Taller Práctico – «El Kit Digital de Preparación de Clase» (2 horas): 
  • Temática del taller: El docente utilizará Claude (Proyectos/Versión gratuita) o ChatGPT para co-diseñar una secuencia didáctica completa basada en un tema complejo de su materia. Posteriormente, migrarán esos contenidos a Gamma app o Canva Magic Design para generar de forma automatizada una presentación interactiva, un sitio web del módulo o una infografía didáctica lista para compartir con los estudiantes. 
  • Herramientas clave: ChatGPT/Claude, Gamma App, Canva (Educación). 

Clase 3: IA para la Creación de Contenidos Multimedia (Imagen, Video y Audio) 

  • Enfoque de la sesión: Producción y transmedia educativo. Crear recursos audiovisuales impactantes para capturar la atención de los estudiantes (estudiantes visuales y auditivos), ideales para modalidades virtuales o híbridas. 
  • Parte Guiada / Teórica (1 hora): 
  • Modelos de difusión de imagen y generación de video a partir de texto (Text-to-Image / Text-to-Video). 
  • Derechos de autor, propiedad intelectual y el uso ético de imágenes/voces sintéticas en la academia. 
  • Claves para escribir prompts visuales (estilos artísticos, iluminación, encuadres fotográficos). 
  • Taller Práctico – «Producción de Micro-Lecciones Audiovisuales» (2 horas): 
  • Temática del taller: Cada docente redactará un guion pedagógico corto (script de 1 minuto). Usarán Leonardo.ai o Bing Image Creator para generar ilustraciones vectoriales o realistas personalizadas para su clase. Luego, utilizarán herramientas como HeyGen, D-ID o ElevenLabs (usando los créditos de las pruebas gratuitas) para dar vida a un avatar digital o clonar su voz de manera que el avatar dicte la introducción interactiva del tema a los estudiantes. 
  • Herramientas clave: Leonardo.ai, Microsoft Designer, HeyGen / D-ID, ElevenLabs. 

Clase 4: IA para la Didáctica en el Aula y la Evaluación Automatizada (Cierre) 

  • Enfoque de la sesión: Diseñar la interacción real en el aula y los mecanismos de evaluación formativa, sumativa y retroalimentación personalizada. 
  • Parte Guiada / Teórica (1 hora): 
  • Evaluación para el aprendizaje vs. Evaluación del aprendizaje en la era de la IA. 
  • Cómo diseñar rúbricas analíticas hiper-específicas que midan competencias complejas. 
  • Creación de dinámicas de gamificación y debates en el aula asistidos por herramientas en tiempo real. 
  • Taller Práctico – «El Generador Automatizado de Evaluaciones y Feedback masivo» (2 horas): 
  • Temática del taller: Los profesores construirán un banco de preguntas (estudios de caso, opción múltiple conceptual) alineado exactamente con el material didáctico creado en la Clase 2. Utilizarán herramientas como Quizizz AI o Conker para desplegar un cuestionario gamificado interactivo. Finalmente, diseñarán una plantilla en ChatGPT/Gemini que actúe como un «asistente de retroalimentación», capaz de tomar las respuestas de un estudiante y redactar un correo con comentarios constructivos basados en sus aciertos y debilidades. 
  • Herramientas clave: Quizizz AI, Conker.ai, ChatGPT/Gemini. 

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Fabio Andrés Pinto Oviedo. Ingeniero Electrónico, Magíster en Ingeniería Matemática y Computación, y doctorando en Estadística, Optimización y Matemática Aplicada. Cuenta con 8 años de experiencia docente en diferentes niveles de formación en áreas de matemáticas, estadística, desarrollo y gestión de proyectos y 6 años de experiencia en la industria del desarrollo en cargos de analista de datos, ingeniero de datos y actualmente desde el ámbito directivo y de arquitectura de soluciones de ciencia de datos como Chief Data Officer en Equipark. 

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