Curso: IA Generativa para Estudiantes Universitarios: La Clave para Aprender Más Rápido y Mejor
Del 27 de enero al 7 de febrero de 2025
16 horas presenciales por Teams
Dirigido a Estudiantes Universitarios (todas las titulaciones)
Temario
1. Introducción a la IA Generativa y sus Aplicaciones en la Universidad
- Conceptos Fundamentales: Qué es la IA generativa y su potencial en el entorno universitario.
- Herramientas Populares: Exploración de herramientas de IA generativa, sus características y cómo integrarlas en el aprendizaje.
- Primer Contacto Práctico: Ejercicio de familiarización con las interfaces y funcionalidades básicas.
2. Ingeniería de Prompts: Cómo Formular Preguntas y Pedidos Eficaces a la IA
- Principios de Ingeniería de Prompts: Qué es un prompt y cómo estructurar uno efectivo.
- Tipos de Prompts y Ejemplos Prácticos: Experimentación con prompts para obtener diferentes tipos de respuestas (resúmenes, explicaciones detalladas, comparaciones).
- Práctica Guiada: Diseñar prompts para tareas académicas como resúmenes de texto y análisis comparativos.
3. Resúmenes Automáticos y Síntesis de Contenidos
- Automatización de Resúmenes: Generación de resúmenes automáticos para textos largos, artículos científicos, y capítulos de libros.
- Traducción Académica y Adaptación Cultural: Uso de IA para traducir materiales y mantener el contexto académico.
- Análisis de Textos y Estudios de Caso: Identificación de temas clave y patrones recurrentes en textos complejos.
- Revisión y Corrección de Estilo: Mejora de claridad y formalidad en los textos académicos con apoyo de IA.
4. Creación de Esquemas, Mapas Mentales y Flashcards
- Generación Automática de Esquemas: Cómo convertir apuntes de clase en esquemas interactivos.
- Mapas Mentales y Organización Visual: Transformación de textos en mapas mentales para entender conceptos.
- Flashcards Personalizadas: Generación de tarjetas de memoria automáticas para mejorar la retención de conceptos clave.
- Lluvia de Ideas Asistida: Usar IA para generar ideas iniciales para proyectos o tareas de investigación.
5. Simulación de Conversaciones Académicas y Tutoría Virtual
- Tutoría Simulada: Uso de IA para profundizar en un tema mediante diálogos simulados.
- Simulación de Conversaciones Académicas: Practicar defensa de ideas y argumentos con IA en conversaciones estructuradas.
- Resolución de Dudas: Ejercicios de preguntas y respuestas para afianzar conceptos y teorías.
6. Preparación para Exámenes y Evaluaciones Orales
- Generación de Bancos de Preguntas: Creación de preguntas y respuestas basadas en temas de estudio.
- Resolución de Ejercicios y Problemas: Generación de ejercicios y ejemplos prácticos para temas complejos.
- Simulación de Entrevistas y Pruebas Orales: Preparación para presentaciones y entrevistas académicas mediante preguntas simuladas.
7. Optimización de la Redacción Académica y Colaborativa
- Redacción y Revisión de Trabajos Académicos: Mejora de la coherencia y claridad en ensayos y artículos académicos.
- Soporte en Programación y Resolución Técnica: Utilización de IA para corrección y optimización de código y resolución de problemas técnicos.
- Colaboración en Grupo: Creación de recursos colaborativos y asignación de tareas en trabajos grupales.
- Análisis de Datos y Visualización de Información: Generación de gráficos y tablas para visualización de datos en investigaciones.
8. Creación de Presentaciones Visuales y Contenido Multimedia
- Imágenes Generadas por IA: Uso de IA para crear gráficos, diagramas y visualizaciones de datos complejos.
- Presentaciones Interactivas: Integración de contenido visual generado por IA en presentaciones académicas para mejorar la claridad y el impacto visual.
9. Gestión del Tiempo y Optimización del Estudio
- Planificación de Estudios: Generación de horarios de estudio personalizados basados en objetivos y tiempo disponible.
- Optimización de Estrategias de Estudio: Uso de IA para adaptar métodos de estudio a diferentes materias y estilos de aprendizaje.
- Organización de Tareas: Uso de IA para dividir proyectos en partes manejables y organizar el tiempo de forma eficiente.
10. Qué Hacer y Qué No Hacer con la IA Generativa
- Errores Comunes: Casos de uso incorrecto, como el plagio y la dependencia excesiva de IA para tareas simples.
- Usos Inadecuados: Consecuencias de generar contenido sin propósito o de confiar ciegamente en la información sin verificar.
- Buenas Prácticas: Identificación de prácticas responsables y éticas para asegurar un uso positivo de la IA.
- Práctica Ética y Académica: Discusión sobre cómo la IA debe complementar el aprendizaje, no sustituir el esfuerzo personal.