a. Definir la Fecha, Tema y Subtema

• La IA puede organizar automáticamente un cronograma para las sesiones, distribuyendo de manera equitativa los temas y subtemas del curso según la duración y los objetivos de aprendizaje. Esto garantiza que los temas principales sean cubiertos y secuenciados de manera lógica a lo largo del semestre.
• Ejemplo: Un docente puede solicitar que la IA planifique las fechas y temas de un curso de 24 sesiones sobre el tema deseado, asegurando que las sesiones introductorias se realicen en las primeras semanas y los temas más complejos en las últimas.

b. Establecer los Resultados de Aprendizaje de la Sesión

• Utilizando IA, es posible generar resultados de aprendizaje específicos para cada sesión, asegurando que estén alineados con los objetivos generales del curso. Estos resultados deben ser claros, medibles y relevantes para las competencias que los estudiantes necesitan desarrollar.
• Ejemplo: “Para la sesión 4, los estudiantes deberán identificar los principios clave de los algoritmos de aprendizaje supervisado y su aplicación en entornos educativos.”

c. Definir las Competencias por Desarrollar

• Las competencias que los estudiantes deben desarrollar en cada sesión pueden ser generadas automáticamente por la IA, basándose en el contenido del curso y los objetivos educativos. Esto asegura que cada sesión esté orientada a mejorar habilidades específicas y relevantes.
• Ejemplo: En una clase de matemáticas, la competencia a desarrollar en una sesión podría ser “resolver problemas complejos aplicando técnicas de optimización.”

d. Diseñar Estrategias de Enseñanza y Planteamientos Didácticos

• La IA puede proponer estrategias didácticas efectivas para cada sesión, adaptadas al tipo de contenido y a los estilos de aprendizaje de los estudiantes. Estas estrategias pueden incluir métodos como el aprendizaje basado en problemas, el trabajo colaborativo, o la instrucción directa.
• Ejemplo: Para una sesión de introducción a los sistemas de IA, la IA podría sugerir un enfoque basado en estudios de caso para ilustrar cómo se utilizan los sistemas inteligentes en la industria tecnológica.

e. Crear Actividades de Aprendizaje y Productos a Obtener (ADA)

• La IA puede generar actividades de aprendizaje que se alineen con los resultados de aprendizaje esperados y las competencias a desarrollar. Estas actividades deben involucrar a los estudiantes en la práctica activa de los conceptos.
• Ejemplo: “Crear una infografía sobre los beneficios y riesgos del uso de la inteligencia artificial en la educación” como actividad para reforzar el aprendizaje en una sesión sobre ética y IA.

f. Definir las Herramientas de Apoyo a Utilizar

• La IA puede recomendar herramientas tecnológicas o recursos didácticos que faciliten el proceso de enseñanza y aprendizaje. Estas herramientas pueden incluir plataformas digitales, software específico o recursos interactivos.
• Ejemplo: “Utilizar la plataforma Brightspace para realizar las actividades de autoevaluación.”

g. Establecer los Criterios de Evaluación del Aprendizaje

• Finalmente, la IA puede generar criterios claros para la evaluación de cada sesión, basados en los resultados de aprendizaje esperados. Esto incluye la creación de rúbricas, preguntas de evaluación y otros instrumentos que permitan medir el progreso de los estudiantes.
• Ejemplo: Para una actividad de desarrollo de un proyecto de arquitectura, la IA podría generar una rúbrica que evalúe aspectos como “precisión de los algoritmos utilizados”, “originalidad de la propuesta” y “calidad de la presentación final.”