Presentación Introducción a la Inteligencia Artificial

Presentación Introducción a la Inteligencia Artificial

Platas Acevedo Romana Silvia

Prompt

Se realizó un promt Inicial y se pidió se corrigiera

Corrige el siguiente prompt basado en las siguientes necesidades para desarrollar un curso de seminario de tesis basado en los temas de elaboración de pregunta de investigación, objetivo general y especifico basado en el diseño instruccional que inicie considerando el análisis de necesidades, los objetivos de aprendizaje, selección de contenidos, estrategia pedagógica y evaluación. Su desarrollo será siguiendo el método Addie u el constructivista y el aprendizaje significativo. Integra que tipo de tecnología se ajusta mejor a este curso: inteligencia artificial, realidad virtual o aumentada y/o aprendizaje adaptativo.

PROMPT CORREGIDO

Diseña un curso universitario titulado “Seminario de Tesis: Formulación de Objetivos y Preguntas de Investigación”, dirigido a estudiantes de licenciatura. El curso debe estar estructurado a partir de las cinco fases del modelo ADDIE: Análisis, Diseño, Desarrollo, Implementación y Evaluación. Recuerda eres un experto en diseño instruccional con 15 años de experiencia. En la fase de Análisis, identifica las necesidades de los estudiantes respecto a la formulación de preguntas de investigación, objetivos generales y específicos. En la fase de Diseño, establece objetivos de aprendizaje claros y medibles, selecciona los contenidos teóricos y prácticos más pertinentes (formulación de problemas, tipos de objetivos, delimitación de preguntas científicas), y determina las herramientas de evaluación del proceso (rúbricas, portafolios, foros).En la fase de Desarrollo, especifica las actividades y recursos didácticos que permitan un aprendizaje significativo, integrando los principios del constructivismo y del aprendizaje basado en problemas (ABP) y experiencial. En la fase de Implementación, explica cómo se ejecutará el curso (presencial, híbrido o virtual) y cómo se integrarán recursos tecnológicos. En la fase de Evaluación, incluye instrumentos para evaluar tanto el proceso como el producto del aprendizaje: participación, avances de tesis, entregables semanales, revisión por pares. Finalmente, integra tecnologías educativas emergentes en el diseño: determina si es más pertinente incluir inteligencia artificial (IA), realidad aumentada (RA), realidad virtual (RV) y/o aprendizaje adaptativo, justificando tu elección con base en los objetivos del curso, el perfil del estudiante y el tipo de competencias que se desean desarrollar. Realiza actividades mediante el método de enseñanza basado en problemas y Realiza la rúbrica de evaluación. !

Datos relevantes

1. Análisis Diagnóstico de necesidades: Los estudiantes de licenciatura que cursan seminarios de tesis presentan dificultades para delimitar problemas de investigación, redactar preguntas científicas claras y coherentes, y formular objetivos de investigación precisos. Además, requieren orientación metodológica y acompañamiento personalizado en su proceso de aprendizaje. Perfil del estudiante: - Estudiantes de licenciatura en etapas intermedias o finales. - Con conocimientos básicos en metodología de la investigación. - Alta motivación para desarrollar su tesis. Necesidades: - Desarrollo de habilidades para formular preguntas de investigación viables. - Comprensión del vínculo entre problema, pregunta y objetivos. - Seguimiento y retroalimentación en el proceso de elaboración de su proyecto.

2. Diseño Objetivo general del curso: Que el estudiante sea capaz de formular preguntas de investigación pertinentes y construir objetivos generales y específicos coherentes con su tema de tesis, a partir de un proceso reflexivo y guiado, enmarcado en los principios del constructivismo y el aprendizaje significativo. Objetivos específicos: 1. Identificar las características de una pregunta de investigación científica. 2. Establecer la relación entre problema, pregunta y objetivos de investigación. 3. Formular objetivos generales y específicos claros, medibles y alcanzables. 4. Evaluar la coherencia metodológica entre los componentes del proyecto de tesis. Selección de contenidos: - Naturaleza de la investigación científica. - Planteamiento del problema. - Redacción de preguntas de investigación. - Objetivos generales y específicos. - Criterios de viabilidad y pertinencia. Estrategias pedagógicas: - Aprendizaje basado en problemas (ABP). - Aprendizaje experiencial. - Trabajo colaborativo. - Estudio de casos. Evaluación: - Diagnóstico inicial. - Avances semanales (entregables). - Revisión por pares. - Rúbrica de evaluación del proyecto final. !

3. Desarrollo Actividades: - Foros de discusión guiada sobre ejemplos de preguntas de investigación. - Análisis crítico de proyectos previos. - Talleres para redactar preguntas y objetivos con retroalimentación. - Simulación de defensa del planteamiento. Recursos didácticos: - Plantillas de trabajo. - Videos explicativos. - Repositorio de ejemplos. - Guías para autoevaluación. Integración de tecnologías: - Plataforma LMS (Moodle o Classroom). - Herramientas de IA para retroalimentación automatizada (p. ej., Grammarly, chatbots educativos). - Aprendizaje adaptativo mediante plataformas que ajusten el ritmo y nivel según el desempeño.

4. Implementación Modalidad: - Híbrida (clases presenciales y sesiones virtuales sincrónicas/asíncronas). Duración: - 6 a 8 semanas (una sesión semanal de 2 horas + trabajo independiente). Apoyo docente: - Tutor(a) de tesis por equipo. - Acompañamiento con feedback constante. Tecnología sugerida: - Inteligencia Artificial y Aprendizaje Adaptativo. Justificación: - La IA permite brindar retroalimentación inmediata y personalizada. - El aprendizaje adaptativo ajusta los contenidos y actividades al nivel del estudiante, reforzando áreas débiles. - Ambas favorecen la autonomía, motivación y avance progresivo.

5. Evaluación Evaluación del aprendizaje: - Participación en actividades. - Calidad de la pregunta de investigación y los objetivos formulados. - Coherencia metodológica. - Entregables semanales. - Producto final: documento con el planteamiento del problema, pregunta de investigación, objetivos general y específicos. Evaluación del curso: - Encuesta de satisfacción del estudiantado. - Rúbricas de autoevaluación y coevaluación. - Revisión del impacto mediante avance de los proyectos.

REFLEXIÓN

La presente reflexión quiero iniciarla señalando que es mi cuarto curso de Inteligencia Artificial. En estos cursos he aprendido la importancia del prompt y, como mencionó la Mtra. Damariz, es como prepararse un café: se requieren instrucciones detalladas. A partir de mi prompt, ChatGPT realizó correcciones y con ese resultado mejorado he trabajado. Esto me ha ahorrado tiempo valioso, que no se limita a “usar lo que da la IA”, sino que me permite analizar críticamente el contenido, ajustarlo y adaptarlo a mis necesidades, integrándolo de forma reflexiva y estratégica en mi clase. Me ha permitido mejorar las rúbricas de evaluación y me ha dado tiempo de realizar dinámicas más visuales y creativas que motiven a los alumnos que toman el curso.

Gracias

Super!

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