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Maestría en Tecnologías para el Aprendizaje e Inteligencia Artificial (En Línea)

 

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OBJETIVO GENERAL:

El Programa de Maestría en Tecnologías para el Aprendizaje e Inteligencia Artificial (En Línea) tiene como Objetivo General: Formar profesionales altamente capacitados y críticos en el diseño, implementación y evaluación de soluciones innovadoras que integren tecnologías de aprendizaje e inteligencia artificial, con el fin de mejorar y transformar los procesos educativos en diversos contextos. Los graduados estarán equipados con un profundo entendimiento teórico y práctico de las tecnologías emergentes y su aplicación ética en la educación, capacitándolos para liderar proyectos que respondan eficazmente a los desafíos pedagógicos contemporáneos y futuros, fomentando un aprendizaje inclusivo y accesible para todos.

De este objetivo general se desprenden los siguientes aprendizajes esperados:

  1. Fundamentos y Aplicaciones de la IA en la Educación: Capacidad para diseñar, implementar y evaluar soluciones de IA que aborden problemas educativos específicos.
  2. Desarrollo de Contenidos Educativos Digitales: Habilidad para producir recursos educativos digitales innovadores y atractivos que faciliten el aprendizaje activo y autónomo.
  3. Análisis de Datos y Evaluación del Aprendizaje: Competencia en el uso de herramientas analíticas para interpretar grandes volúmenes de datos de aprendizaje y aplicar estos insights para mejorar los resultados educativos.
  4. Diseño Instruccional y Pedagogía Digital: Capacidad para desarrollar experiencias de aprendizaje enriquecedoras y centradas en el estudiante que utilicen tecnología de manera efectiva.
  5. Ética y Legislación en la Tecnología Educativa e IA: Habilidad para diseñar y aplicar soluciones tecnológicas que respeten la ética profesional, la legislación vigente y los derechos de los estudiantes.

PERFIL DE INGRESO:

El perfil de ingreso de la Maestría en Tecnologías para el Aprendizaje e Inteligencia Artificial (IA) define las características, conocimientos previos, habilidades y actitudes que los candidatos deben poseer para maximizar sus posibilidades de éxito en el programa. Este perfil ayuda a garantizar que los estudiantes estén preparados para los desafíos académicos y de investigación que encontrarán y puedan contribuir significativamente al entorno de aprendizaje:

  1. Tener estudios de licenciatura en áreas relacionadas con educación, informática, ciencias exactas, administración, tecnología de la información, ingeniería, psicología educativa o campos afines, que busquen profundizar y aplicar conocimientos de inteligencia artificial en contextos educativos.
  2. Tener conocimientos básicos de teorías educativas y tecnologías de la información, que serán fundamentales para el desarrollo del programa.
  3. Tener experiencia en proyectos de innovación educativa o tecnológica, que demuestren interés en integrar soluciones de inteligencia artificial en la educación.
  4. Habilidad para analizar problemas complejos y desarrollar soluciones innovadoras, así como usar eficazmente herramientas tecnológicas y software relevante.
  5. Capacidad para comunicarse efectivamente, tanto de forma escrita como oral, en inglés, dada la naturaleza internacional de la investigación y las publicaciones en este campo.
  6. Experiencia previa en educación, tecnología educativa, desarrollo de software, o campos relacionados puede ser ventajosa.
  7. Curiosidad e interés por la IA y la educación. Motivación y pasión por explorar cómo la inteligencia artificial puede transformar la educación.
  8. Disposición para aprender constantemente y adaptarse a nuevas tecnologías y metodologías.
  9. Apertura para trabajar en equipos multidisciplinarios, compartiendo conocimientos y aprendiendo de otros.
  10. Comprensión de la importancia de la ética en la investigación y la aplicación de la inteligencia artificial en entornos educativos.

PERFIL DE EGRESO:

El perfil de egreso de un estudiante de la Maestría en Tecnologías para el Aprendizaje e Inteligencia Artificial debe reflejar no solo el conjunto de conocimientos técnicos adquiridos, sino también un amplio rango de habilidades, actitudes y valores esenciales para el desempeño profesional y personal.

Conocimientos:

  • Fundamentos y Avances en IA: Entender en profundidad los principios, algoritmos y aplicaciones de la inteligencia artificial, incluido el aprendizaje automático, aprendizaje profundo, y procesamiento del lenguaje natural, específicamente en contextos educativos.
  • Tecnología Educativa: Dominar el diseño, implementación y evaluación de tecnologías educativas, incluidas las plataformas de aprendizaje en línea, herramientas de autor y sistemas de gestión del aprendizaje.
  • Análisis de Datos Educativos: Capacidad para aplicar técnicas de minería de datos, análisis predictivo y visualización de datos para informar decisiones educativas y mejorar los procesos de aprendizaje.
  • Diseño Instruccional: Conocimiento avanzado de teorías del aprendizaje y metodologías de diseño instruccional adaptadas al entorno digital.

Habilidades:

  • Desarrollo de Soluciones de IA: Habilidad para diseñar y desarrollar aplicaciones de inteligencia artificial que respondan a desafíos específicos en la educación.
  • Pensamiento Crítico y Resolución de Problemas: Capacidad para analizar críticamente los problemas educativos y aplicar soluciones tecnológicas innovadoras.
  • Comunicación y Colaboración: Competencia en la comunicación efectiva de ideas técnicas a audiencias no técnicas y trabajo colaborativo en equipos multidisciplinarios.
  • Gestión de Proyectos: Habilidad para planificar, ejecutar y evaluar proyectos tecnológicos en educación, asegurando la calidad, el tiempo y el presupuesto.

Actitudes:

  • Innovación y Creatividad: Disposición para explorar nuevas tecnologías y enfoques pedagógicos, y aplicarlos de manera creativa para mejorar el aprendizaje.
  • Adaptabilidad: Flexibilidad para ajustarse a los cambios tecnológicos y pedagógicos y para enfrentar desafíos inesperados.
  • Compromiso con el Aprendizaje Continuo: Motivación para mantenerse actualizado con los avances en el campo de la tecnología educativa e inteligencia artificial.

Valores:

  • Ética Profesional: Compromiso con la integridad, privacidad y seguridad en el diseño e implementación de soluciones tecnológicas educativas.
  • Equidad y Accesibilidad: Compromiso con la creación de soluciones educativas que sean inclusivas y accesibles para todos los estudiantes, independientemente de sus condiciones físicas, socioeconómicas o culturales.
  • Responsabilidad Social: Conciencia de la influencia de la tecnología en la sociedad y compromiso con el uso responsable de la IA para promover el bienestar social y el desarrollo sostenible.

PLAN DE ESTUDIOS:

Primer Semestre:

  • Fundamentos de las Tecnologías y de la Inteligencia Artificial
  • Inteligencia Artificial aplicada a la Educación
  • Fundamentos Pedagógicos para el Uso de la Inteligencia Artificial
  • Teorías del Aprendizaje y Metodologías Ágiles
  • Metodología de la Investigación I

Segundo Semestre:

  • Robótica e Inteligencia Artificial
  • Gamificación y Aprendizaje
  • Machine Learning para el Aprendizaje
  • Diseño Instruccional e Inteligencia Artificial
  • Metodología de la Investigación II

Tercer Semestre:

  • Realidad Virtual y Aumentada en Educación
  • Big Data en Educación
  • Redes Sociales y Educación
  • Diseño de Entornos de Aprendizaje Virtuales
  • Metodología de la Investigación III

Cuarto Semestre:

  • Ética y Seguridad en la Inteligencia Artificial
  • Procesamiento de Leguaje Natural (PLN) para la Educación
  • Seminario de Proyectos de Tesis

REQUISITOS DE ADMISIÓN:

  • Título de la Licenciatura (Copia).
  • Certificado de Estudios (Copia).
  • Acta de nacimiento (Copia)

LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN:

Las líneas de investigación que se sugieren son:

  1. Aplicaciones Educativas de la Inteligencia Artificial:
    • Desarrollo y evaluación de sistemas de tutoría inteligente.
    • Uso de agentes conversacionales (chatbots) en la educación.
    • Implementación de algoritmos de aprendizaje automático para personalización y adaptación del aprendizaje.
  2. Analíticas de Aprendizaje y Minería de Datos Educativos:
    • Análisis predictivo para identificar riesgos y oportunidades en trayectorias de aprendizaje.
    • Evaluación de la efectividad de estrategias pedagógicas basadas en grandes volúmenes de datos.
    • Desarrollo de modelos de diagnóstico y pronóstico del rendimiento estudiantil.
  3. Tecnologías Emergentes en Educación:
    • Investigación sobre el uso de realidad virtual y aumentada para el aprendizaje inmersivo.
    • Estudio de la gamificación y sus efectos en la motivación y el rendimiento académico.
    • Evaluación de las aplicaciones de blockchain en la certificación y gestión del aprendizaje.
  4. Interacción Humano-Computadora en Ambientes de Aprendizaje:
    • Diseño y evaluación de interfaces de usuario para aplicaciones educativas.
    • Estudio del impacto de la accesibilidad y la usabilidad en entornos de aprendizaje virtuales.
    • Desarrollo de tecnologías asistivas para mejorar el acceso al aprendizaje para personas con discapacidades.
  5. Diseño Instruccional y Teorías del Aprendizaje en la Era Digital:
    • Investigación sobre cómo las teorías del aprendizaje tradicionales se aplican o se transforman con la tecnología.
    • Desarrollo y evaluación de nuevos modelos instruccionales que integren tecnología avanzada.
    • Estudios sobre la integración curricular de la tecnología y su impacto en la enseñanza.

PLANTA DOCENTE:

CUOTAS Y FORMAS DE PAGO:

Cuota de inscripción: $ 1000.00 (MIL PESOS M/N O 65 DÓLARES USD)

Mensualidad: MAESTRÍA: $ 2,200.°° (DOS MIL DOCIENTOS PESOS M/N) O 140 DÓLARES USD. A PAGARSE EN CADA UNO DE LOS 24 MESES QUE DURA EL PROGRAMA.

FECHA DE INICIO:

Duración de convocatoria: Desde este momento hasta el 1 de agosto de 2024

Inicio del curso propedéutico: Agosto de 2024

Inicio de clases: Septiembre de 2024

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