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