Curso sobre IA Generativa en Educación

Presentación: Inteligencia Artificial en la Educación

• Título: Descubriendo el Potencial de la IA Generativa
• Facilitador: Carlos Castañeda, MSc. IT, Tecnológico de Monterrey
• Objetivo: Conocer y desarrollar habilidades básicas en IA Generativa en educación para mejorar la experiencia del usuario (UX)
• Contenido: Introducción, herramientas con IA, modelos de IA Generativa, prompts, logística del curso, expectativas, estacionamiento, introducción a la IA, mitos sobre la IA, IA para imágenes (DALL-E), IA para videos (D-ID), IA en ChatPDF, IA en QuizGecko, modelos de IA Generativa, Aplicaciones de IA Generativa, ChatGPT, Copilot, Gemini, herramientas de IA Generativa (comparativa), prompts (tipos y ejemplos), IA para correos electrónicos, IA para análisis de imágenes, conclusiones, retrospectiva

Desafíos en la Era Digital

• Pregunta: ¿Cuáles son los principales desafíos para mejorar la educación en la era digital?
• Temas a considerar: adaptación de la educación (reentrenar a los profesores), brecha digital (desigualdades en el acceso a la tecnología y la educación, ampliando la brecha entre diferentes grupos socioeconómicos)

Novedades en IA Generativa

• Herramienta: Gemini (Google)
• Características: Suite de herramientas de IA de Google, diseñada para integrarse en varios productos de Google (como Google Workspace), ofreciendo capacidades avanzadas de generación de contenido, no sólo texto, sino también imágenes y otros tipos de contenido.

Material de Estudio

• Enlace: https://bit.ly/padlet_iaeducacion (Padlet)
• Descripción: Material complementario en Padlet para el curso.

Propósito del Curso

• Objetivos: Obtener conocimientos y habilidades básicas en IA Generativa para satisfacción y mejoramiento de las expectativas en el ámbito educativo y experiencia de usuario (UX).

Panorámica del Curso

• Módulos: Introducción, Herramientas con IA, Modelos IAG, Prompts.
• Estructura: Presentación segmentada por temas para facilitar el seguimiento

Logística del Curso

• Componentes: Herramientas Tecnológicas, Participación Activa, Trabajo Colaborativo, Recesos, Cámara y Micrófono,
• Información clave de implementación: Información clave sobre las prácticas educativas en el curso.

Políticas de Seguridad

• Declaración: Lo que se dice en el curso se queda en el curso.

Logística del Curso

• Pregunta: ¿Cuáles son las reglas de convivencia deseadas para el curso?

Expectativas

• Pregunta: Con base en los objetivos y la agenda, ¿Cuáles son tus expectativas?
• Objetivo: Clarificar las expectativas de los estudiantes.

Estacionamiento

• Categorías: Temas pendientes, Preguntas para después, Ideas pendientes.

Introducción a la IA

• Definición: La capacidad de máquinas o software para realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana.
• Ejemplos: Reconocimiento de voz, toma de decisiones, traducción de idiomas.

Mito 1: La IA reemplazará todos los trabajos

• Explicación: La IA automatizará tareas repetitivas, pero creará nuevos tipos de empleos que requieren habilidades humanas avanzadas (creatividad, empatía).
• Ejemplo: Cajeros automáticos redujeron roles de cajeros bancarios pero aumentaron el de servicio al cliente.

Mito 2: La IA puede pensar y sentir como ser humano

• Explicación: La IA se basa en algoritmos y datos proporcionados por humanos, no posee emociones o consciencia.
• Ejemplo: Un chatbot puede reconocer patrones de lenguaje, pero no entender el contexto emocional.

Mito 3: La IA es infalible y perfecta

• Explicación: La IA puede cometer errores debido a la calidad de los datos y algoritmos usados y sesgos en los datos.
• Ejemplo: Sistemas de reconocimiento facial con sesgos en los datos de entrenamiento.

Uso de IA elevaría productividad en un 50%

• Fuente: Forbes y McKinsey
• Dato: El uso de IA tiene el potencial de elevar la productividad de la fuerza laboral en un 50%.

Desafíos y Oportunidades

• Desafíos: Adaptación de la educación, brecha digital.
• Oportunidades: Innovación y crecimiento económico, mejor calidad de vida.

Habilidades IA Generativa

• Manejo de herramientas: Familiaridad con las herramientas de IA Generativa (creación y edición de contenido, adaptación a las necesidades de los estudiantes)
• Adaptabilidad y aprendizaje continuo: Actualización constante con los avances en IA, adaptando estrategias de enseñanza.
• Aplicaciones: Conocer y utilizar herramientas de IA Generativa para automatizar tareas docentes.

Aplicaciones con IA Generativa

• Beneficios: Mayor eficiencia, personalización del aprendizaje, retroalimentación inmediata.
• Ventajas: Automatización de tareas repetitivas, interacción directa con estudiantes.

Profesor con IA Generativa

• Dominio de habilidades: Permite una enseñanza más personalizada, eficiente y adaptada a las necesidades de los estudiantes.
• Experiencia de aprendizaje transformada: Se vuelve más relevante, interactiva y alineada con los objetivos individuales.

IA para Imágenes

• Herramienta: DALL-E
• Funcionalidades: Generación de imágenes a partir de descripciones textuales, útil para ilustraciones, arte conceptual, material educativo y prototipos.
• Consideraciones: Limitar la generación de imágenes que infrinjan derechos de autor.

IA para Videos

• Herramienta: D-ID
• Funcionalidades: Plataforma de IA avanzada para la creación de videos generativos a partir de texto y fotos, capacidad de convertir imágenes en animaciones, incluyendo expresiones y movimientos naturales.
• Características: Crea vídeos interactiv@s y realistas con una simplicidad impresionante y aplicación de IA para crear videos generativos a partir de texto o imágenes.

IA en ChatPDF

• Características: Generador automático de preguntas, retroalimentación e evaluación inteligente, personalización, funciones detalladas y flexibilidad.
• Beneficios: Ahorro de tiempo, Evaluación inteligente, análisis detallado, integración con sistemas de gestión.
• Prompts: Resumir documento, extraer puntos clave, explicar idea a un grupo de entusiastas profesores.

IA en QuizGecko

• Características para docentes: Generar preguntas y evaluaciones de forma automática con retroalimentación inteligente / incluye herramientas que automatizan evaluaciones / personalización y flexibilidad / varios niveles de dificultad / análisis detallado en tiempo real.
• Facilidad de uso: Comparte evaluaciones a través de enlaces, correos electrónicos, o incrustándolos en sitios web que simplifica la creación de evaluaciones y la administración
• Funcionalidades: Generación automática de preguntas. Evaluación y retroalimentación inteligente. Personalización de las evaluaciones. Análisis y reportes en tiempo real. Incorporación de elementos visuales.

Modelos IAG

• Descripción: Herramientas de IA Generativa, tales como ChatGPT, CoPilot, Gemini.

Aplicabilidad de la IA Generativa

• Texto: Generación de respuestas de texto coherentes y relevantes.
• Imágenes: Generación de imágenes originales a partir de descripciones.
• Música: Composición musical en diversos estilos.
• Modelado 3D y video: Creación de modelos tridimensionales y videos basados en patrones aprendidos.

ChatGPT (OpenAI)

• Descripción: Modelo de lenguaje basado en GPT, para generar texto coherente y contextual en diversas aplicaciones conversacionales.

Copilot (Microsoft)

• Descripción: Herramienta de IA para programadores, que asiste en la escritura de código, autocompletar líneas y proporciona sugerencias en tiempo real.

Gemini (Google)

• Descripción: Suite de herramientas de IA que genera texto, imágenes, y otros contenidos. Se centra en tareas creativas y empresariales.

Prompts

• Definición: Instrucciones o entradas para guiar la generación de respuestas o contenidos por modelos de IA Generativa.
• Importancia: Es esencial para dirigir la respuesta de la IA hacia un tema especifico.
• Tipos: Simples (descriptivos), elaborados (extensos y con especificaciones), con IA para correos electrónicos, IA para análisis de imágenes.

IA Generativa para Correos Electrónicos

• Herramienta: IA Generativa para la redacción de correos electrónicos, personalizándolos.

IA Generativa para Análisis de Imágenes

• Funcionalidad: Reconocimiento de patrones y objetos. Generación de imágenes. Análisis contextual. Reconstrucción y restauración.

Conclusiones

• Puntos clave: Explorar y experimentar, Aplicación práctica, Ética y responsabilidad.

Retrospectiva

• Objetivo: Evaluar y reflexionar sobre el curso.