Inteligencia Artificial Aplicada al Aprendizaje y la Personalización Educativa

Unidad Formativa 1. Introducción a la Inteligencia Artificial en Educación

Unidad Formativa 2. Personalización del Aprendizaje con IA

Unidad Formativa 3. Asistentes Virtuales y Tutores Inteligentes 3

Unidad Formativa 4. Analítica del Aprendizaje (Learning Analytics)

Unidad Formativa 5. Ética y Protección de Datos en Sistemas Personalizados

La actividad formativa ofrece un estudio integral de la inteligencia artificial aplicada al ámbito educativo, con especial atención a los procesos de personalización del aprendizaje, el uso de asistentes virtuales, la analítica del aprendizaje y los principios éticos que deben regir su implementación. El curso combina fundamentos teóricos con análisis de herramientas y plataformas reales, promoviendo una comprensión pedagógica, técnica y ética de la inteligencia artificial en contextos educativos. Se trabajará el diseño de experiencias de aprendizaje personalizadas, la utilización de sistemas conversacionales y tutores inteligentes, así como la interpretación de datos educativos para la mejora de los resultados académicos. Desde un enfoque educativo, la formación fomenta la innovación didáctica, el pensamiento crítico frente a las tecnologías emergentes y el desarrollo de competencias digitales avanzadas orientadas a la mejora de la calidad educativa.

La asignatura contribuye al desarrollo de la capacidad para integrar tecnologías de inteligencia artificial en los procesos educativos, analizar críticamente su impacto pedagógico y diseñar estrategias de personalización del aprendizaje basadas en datos, garantizando un uso ético, responsable y orientado a la mejora de la calidad formativa.

Comprender los fundamentos conceptuales y técnicos de la inteligencia artificial aplicada a la educación.

Diseñar estrategias de aprendizaje adaptativo y experiencias formativas personalizadas mediante IA.

Utilizar asistentes virtuales y sistemas conversacionales como apoyo a la tutoría y al aprendizaje autónomo.

Interpretar datos educativos básicos para mejorar la toma de decisiones pedagógicas.

Identificar riesgos éticos, sesgos algorítmicos y desafíos en la protección de datos del alumnado.

Aplicar buenas prácticas en la implementación responsable de sistemas de IA en entornos educativos.

Este apartado se actualizará próximamente.