Inteligencia Artificial Generativa en el Aula

Destinatarios:

• Docentes y Educadores: Profesionales de la enseñanza en niveles de educación básica, media y superior, interesados en innovar sus métodos pedagógicos.
• Coordinadores y directores académicos: Líderes educativos que buscan integrar tecnologías avanzadas en sus instituciones para mejorar la calidad educativa.
• Capacitadores y formadores: Profesionales encargados de la formación y desarrollo de habilidades en contextos corporativos o académicos.

Objetivo(s) o competencia(s):

Proporcionar a los participantes las competencias necesarias para realizar análisis de datos, permitiendo llevar a cabo la exploración, limpieza y procesamiento de los datos para la identificación y presentación de indicadores en conjuntos de datos.

Al finalizar el curso, el participante será capaz de:

• Comprender y aplicar conceptos fundamentales del análisis de datos.
• Recopilar, limpiar y preparar datos para su análisis.
• Realizar análisis exploratorios y descriptivos de datos.
• Desarrollar y evaluar modelos predictivos utilizando técnicas estadísticas y de machine learning.
• Interpretar y comunicar resultados de manera clara y efectiva utilizando visualizaciones de datos.

Metodología y Actividades:

La metodología del curso se basa en un enfoque práctico y participativo, combinando teoría con ejercicios prácticos y actividades colaborativas. Las actividades del curso incluyen:

• Exposiciones teóricas: Presentaciones y explicaciones de los conceptos fundamentales del análisis de datos.
• Demostraciones prácticas: Ejemplos prácticos y demostraciones en tiempo real utilizando herramientas de IA Generativa.
• Trabajo independiente: Tareas y ejercicios prácticos que los participantes deben realizar de manera independiente durante las sesiones.

Mecanismo y criterios de evaluación:

La evaluación del curso se basará en la participación, la calidad de los trabajos y ejercicios prácticos realizados. Los mecanismos y criterios de evaluación incluyen:

• Participación en clase (20%): Evaluación de la participación y la contribución en las discusiones grupales.
• Ejercicios prácticos (30%): Evaluación de los ejercicios realizados durante el curso.
• Evaluaciones por sesión (50%): En cada sesión al final de la misma se realizará una breve evaluación de los conceptos principales, las notas obtenidas se promediarán para obtener la nota final.
• Asistencia requerida del 50%