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

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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:

Fundamentos y Aplicaciones de la IA en la Educación: Capacidad para diseñar, implementar y evaluar soluciones de IA que aborden problemas educativos específicos.
Desarrollo de Contenidos Educativos Digitales: Habilidad para producir recursos educativos digitales innovadores y atractivos que faciliten el aprendizaje activo y autónomo.
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.
Diseño Instruccional y Pedagogía Digital: Capacidad para desarrollar experiencias de aprendizaje enriquecedoras y centradas en el estudiante que utilicen tecnología de manera efectiva.
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.

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:

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.
Tener conocimientos básicos de teorías educativas y tecnologías de la información, que serán fundamentales para el desarrollo del programa.
Tener experiencia en proyectos de innovación educativa o tecnológica, que demuestren interés en integrar soluciones de inteligencia artificial en la educación.
Habilidad para analizar problemas complejos y desarrollar soluciones innovadoras, así como usar eficazmente herramientas tecnológicas y software relevante.
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.
Experiencia previa en educación, tecnología educativa, desarrollo de software, o campos relacionados puede ser ventajosa.
Curiosidad e interés por la IA y la educación. Motivación y pasión por explorar cómo la inteligencia artificial puede transformar la educación.
Disposición para aprender constantemente y adaptarse a nuevas tecnologías y metodologías.
Apertura para trabajar en equipos multidisciplinarios, compartiendo conocimientos y aprendiendo de otros.
Comprensión de la importancia de la ética en la investigación y la aplicación de la inteligencia artificial en entornos educativos.

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.

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

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

Las líneas de investigación que se sugieren son:

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.
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.
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.
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.
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.