Marco de competencias para docentes en materia de IA Miao, FengchunUNESCOCukurova, Mutlu2024

Marco de competencias para docentes en materia de IA Miao, FengchunUNESCOCukurova, Mutlu2024

Marco de competencias para docentes en materia de IA Miao, FengchunUNESCOCukurova, Mutlu2024


Las competencias en inteligencia artificial (IA) implican un conjunto de habilidades, conocimientos, valores y actitudes para comprender, usar, diseñar y aplicar tecnologías de IA de manera ética y responsable. Estas competencias fomentan un pensamiento crítico y creativo, orientado a la solución de problemas con IA, al mismo tiempo que promueven una visión humana y ética en el uso y desarrollo de estas tecnologías.
Componentes clave de las competencias en IA

Mentalidad centrada en el ser humano: Comprender el impacto social y ético de la IA, defendiendo la responsabilidad y la acción humana en su uso.


Ética en IA: Uso responsable, diseño ético y prácticas seguras relacionadas con la IA.


Fundamentos y aplicaciones técnicas: Conocimientos básicos para crear, utilizar y entender sistemas de IA.


Diseño y desarrollo de sistemas de IA: Habilidades para identificar problemas, diseñar arquitecturas y optimizar soluciones con IA.


Pensamiento crítico y creatividad: Abordar problemas del mundo real y generar soluciones innovadoras y responsables con IA.


Aprendizaje continuo: Adaptabilidad, autoaprendizaje y resiliencia para manejar la rápida evolución tecnológica.
Aplicación en educación y organizaciones

Los marcos de competencias en IA, como el desarrollado por la UNESCO, buscan orientar a estudiantes, docentes y responsables educativos para integrar la IA en el currículo de forma interdisciplinaria y responsable, con profesionales capacitados para guiar este proceso.


En las organizaciones, las competencias en IA incluyen la capacidad de integrar IA en la estrategia empresarial, gestionar datos de forma confiable, y fomentar una cultura de innovación basada en IA.

Estas competencias implican una evolución de las competencias digitales tradicionales y requieren un equilibrio entre conocimientos técnicos, ética, pensamiento crítico y habilidades sociales para enfrentar los desafíos y oportunidades que la IA presenta.

Las estrategias de aplicación de la inteligencia artificial (IA) en la educación se centran en personalizar el aprendizaje, optimizar operaciones administrativas y potenciar la infraestructura tecnológica para un entorno adaptativo e inclusivo. Aquí un resumen de las principales estrategias:
Personalización del aprendizaje

La IA permite crear trayectorias educativas adaptadas a las necesidades, ritmos y estilos de aprendizaje de cada estudiante, mejorando su rendimiento y promoviendo la inclusión.


Sistemas de tutoría inteligente y plataformas adaptativas brindan asistencia personalizada y retroalimentación en tiempo real, facilitando la autonomía del alumno.


La IA puede identificar estudiantes en riesgo y ofrecer intervenciones específicas para mejorar sus resultados académicos.
Optimización administrativa

Automatización de procesos como admisiones, asignación de becas, gestión de matrículas y evaluaciones, mejorando la eficiencia y reduciendo sesgos.


Análisis de grandes volúmenes de datos para apoyar la toma de decisiones informadas en la administración educativa.
Capacitación docente y desarrollo profesional

Formación continua de los docentes para integrar la IA en la enseñanza con un enfoque ético y pedagógico.


Promoción del uso responsable y crítico de la IA, asegurando que la tecnología complemente y no reemplace la labor educativa humana.
Infraestructura tecnológica robusta

Implementación de sistemas flexibles y escalables que permitan una rápida adaptación a los avances tecnológicos y a las necesidades educativas.


Integración de herramientas de IA con sistemas educativos existentes para aprovechar al máximo su potencial.

Estas estrategias tienen como objetivo transformar la educación en un proceso más inclusivo, eficiente y orientado al desarrollo de competencias para un futuro digital, manteniendo siempre un enfoque centrado en el ser humano y la equidad educativa
Buenas prácticas de IA generativa en la redacción académica


Las competencias de IA para docentes y alumnos difieren principalmente en sus enfoques, objetivos y niveles de profundidad:
Competencias para docentes

Enfoque en desarrollo profesional continuo: Los docentes deben desarrollar competencias a lo largo de toda la vida profesional para usar la IA responsable y eficazmente en educación.


Cinco ámbitos clave: mentalidad centrada en lo humano, ética, fundamentos y aplicaciones de IA, pedagogía de IA, y desarrollo profesional con IA.


Rol de facilitadores y diseñadores: Los docentes integran la IA en métodos pedagógicos, usan herramientas para personalizar la enseñanza y evalúan críticamente el uso de IA, siendo guardianes de prácticas éticas.


Conocimientos técnicos avanzados: Aunque no necesariamente programadores expertos, requieren capacidad de entender y guiar en el uso de IA, adaptación de herramientas y promoción de la innovación educativa.


Énfasis en ética y responsabilidad: Son responsables de garantizar un uso ético, seguro y socialmente responsable de la IA en el contexto educativo.
Competencias para alumnos

Desarrollo de habilidades técnicas prácticas: Aprenden a implementar y comprender algoritmos de IA, programación en Python, y análisis de resultados.


Pensamiento crítico aplicado: Deben comprender el funcionamiento de la IA, aplicar conceptos para resolver problemas reales y ser conscientes de las implicaciones éticas.


Centrados en la autonomía y colaboración: Se fomenta su papel activo en el aprendizaje, mediado por IA, con apoyo para aprender a su ritmo y participar en proyectos colaborativos.


Complementariedad con docentes: Las competencias de los alumnos están diseñadas para complementar y enriquecerse con las competencias de los docentes, quienes facilitan y guían el proceso.

En resumen, los docentes tienen un rol más estratégico, pedagógico y ético con la IA, mientras que los alumnos se centran en desarrollar conocimientos técnicos y aplicados que les permitan interactuar con tecnologías de IA y desarrollarse críticamente en su uso. Estas diferencias reflejan la relación complementaria necesaria para un proceso educativo eficaz con IA.