Fundamentos de inteligencia artificial |

Sumilla

Curso teórico-práctico que se desarrolla en la modalidad virtual. Tiene como propósito que el estudiante comprenda los principios y técnicas fundamentales de la Inteligencia Artificial, reconociendo su evolución, alcances e implicancias en el ámbito educativo. Sus principales contenidos son: historia y evolución de la Inteligencia Artificial; conceptos y técnicas básicas de IA, aprendizaje automático y redes neuronales; herramientas y plataformas digitales para su implementación; aplicaciones de la IA en distintos sectores, con énfasis en la educación; e implicancias éticas y sociales de su uso. Como resultado de aprendizaje se espera que el estudiante aplique conocimientos fundamentales sobre Inteligencia Artificial en el análisis de herramientas, técnicas y modelos adecuados para diferentes contextos, considerando sus implicancias éticas y sociales.

A cargo de

Maria Alejandra Torres Maldonado

Magíster en Educación con mención en Tecnologías de la Información y de la Comunicación por la Universidad Central de Venezuela, Magíster en Entornos Virtuales de Aprendizaje por la Universidad de Panamá y Licenciada en Educación con mención en Ciencias Pedagógicas por la Universidad Católica Andrés Bello. Cuenta con una destacada trayectoria como coordinadora pedagógica del Programa de Informática Educativa de la Federación Internacional de Fe y Alegría y como coordinadora del Programa de Titulación en Educación. Actualmente se desempeña como docente ordinaria auxiliar y jefa de las carreras de Educación y de Pedagogía e Innovación Educativa en la Universidad Antonio Ruiz de Montoya (UARM). Es miembro activo del grupo de investigación "Aprendizajes y actores", centrando sus líneas de estudio en la educación superior remota, la transición hacia modelos híbridos, la innovación educativa y las TIC.

Contenido

Los contenidos del curso se organizan de acuerdo con el siguiente temario:

SEMANAS	TEMAS	FECHAS
SEMANA 1	· Orígenes de la IA, evolución histórica y conceptual de la computación hacia el machine learning y deep learning. Conceptos básicos.	21 de setiembre Actividad sincrónica (Microsoft Teams)
SEMANA 2	· Exploración del ecosistema actual de herramientas iniciales (ChatGPT, Gemini, Claude, entre otras).	Actividad asincrónica
SEMANA 3	· Aplicaciones de la IA en el campo educativo: tutorías virtuales, personalización del aprendizaje y evaluación automatizada.	5 de octubre Actividad sincrónica (Microsoft Teams)
SEMANA 4	· Estrategias pedagógicas aplicadas: diseño de contenidos de aprendizaje y acompañamiento socioemocional mediado por IA.	Actividad asincrónica
SEMANA 5	· Implicancias éticas y sociales: sesgos algorítmicos, alucinaciones cognitivas, privacidad y protección de datos personales.	19 de octubre Actividad sincrónica (Microsoft Teams)
SEMANA 6	· Dilemas transversales: integridad académica frente al plagio, brecha digital, inclusión y sostenibilidad ambiental.	Actividad asincrónica
SEMANA 7	· Mesa de debate y coevaluación interactiva: Ajustes razonables y retroalimentación colectiva de los decálogos y propuestas.	02 de noviembre Actividad sincrónica (Microsoft Teams)
SEMANA 8	· Consolidación del Portafolio y Cierre Metacognitivo: El futuro de las políticas de innovación tecno-educativa	Actividad asincrónica

Público objetivo

Estudiantes de pregrado y posgrado, docentes, directivos, investigadores, diseñadores instruccionales, profesionales de la educación y personas interesadas en la innovación educativa y la transformación digital. El curso está dirigido a quienes buscan comprender los fundamentos de la Inteligencia Artificial, su evolución, técnicas y herramientas principales, así como analizar sus aplicaciones en diversos contextos, especialmente en el ámbito educativo, considerando sus implicancias éticas, sociales y pedagógicas.

Información general

Duración: Del 21 de setiembre al 15 de noviembre de 2026 / 8 semanas / 64 horas

Modalidad: virtual (sincrónica y asincrónica)

Horario de clases sincrónicas: lunes de 07:00 a 09:30 p.m.

Inversión: S/ 750*

Cierre de inscripciones: 15 de setiembre o hasta agotar cupos

*Consulta por los descuentos a nuestros asesores comerciales*

* (Ver procedimiento de pago)

Evaluación

Indicador	Porcentaje
· Línea del tiempo digital (10%) · Análisis crítico de Casos de Uso (10%) · Taller colaborativo "Detectives de sesgos en la IA" (10%) · Participación activa y aportes en clases sincrónicas con cámara encendida (10%)	40%
· Ficha individual de exploración de la IA actual (20%) · Propuesta de integración didáctica de la IA en el Aula (20%) · Decálogo final estructurado para el uso	60%
Total	100%

Certificación

Ver más

Para obtener la certificación, la Universidad exige que el participante apruebe el taller (la nota mínima aprobatoria es 11), así como un porcentaje mínimo de asistencia (70 %).

La certificación se emitirá y entregará digitalmente.

Requerimientos técnicos

Debido a la modalidad bajo la cual se desarrolla el taller, se deberán tomar en cuenta los siguientes requerimientos técnicos:

Contar con dispositivos con cámara y audio (PC de escritorio, portátil, móviles).
Contar con el sistema operativo Windows 7 o cualquier versión posterior.
Contar con conexión a Internet permanente con una velocidad mínima de 256 Kbps.
Tener habilitada la plataforma Zoom en su dispositivo.

Importante

La oficina de Formación Continua se reserva el derecho de postergar el inicio o no proceder a la apertura de algún curso si el número de inscritos no llega al mínimo establecido.