El Máster en Aplicaciones de Inteligencia Artificial en la Educación se presenta en un momento crucial donde la transformación digital está redefiniendo el ámbito educativo. La inteligencia artificial, el machine learning y las tecnologías de vanguardia son ahora esenciales para innovar en la enseñanza y mejorar la experiencia educativa. Este máster te proporciona las herramientas necesarias para integrar estas tecnologías en el aula, permitiéndote liderar proyectos de transformación digital y aplicar metodologías emergentes. Aprenderás sobre humanidades digitales, procesamiento de lenguaje natural, chatbots, y robótica educativa, adquiriendo habilidades que son altamente demandadas en el sector. Al finalizar, estarás preparado para impulsar el cambio en la educación, haciendo uso de la inteligencia artificial para desarrollar entornos de aprendizaje más dinámicos e inclusivos.
El Máster en Aplicaciones de Inteligencia Artificial en la Educación está dirigido a profesionales del sector educativo y tecnológico, como docentes, investigadores y desarrolladores, que buscan ampliar sus conocimientos en el uso de IA, machine learning y tecnologías emergentes en el aula. Ideal para quienes desean innovar en la cultura digital y aplicar herramientas como redes neuronales y robótica educativa.
Objetivos
– Aplicar algoritmos de IA para optimizar el aprendizaje en entornos educativos digitales. – Diseñar sistemas de recomendación para personalizar la educación usando Machine Learning. – Desarrollar chatbots educativos que mejoren la interacción en plataformas de aprendizaje. – Implementar redes neuronales para analizar datos educativos con Python y TensorFlow. – Integrar la robótica educativa en el aula para fomentar el pensamiento computacional. – Utilizar la realidad aumentada para enriquecer la experiencia educativa en aulas digitales. – Gestionar proyectos de transformación digital en centros educativos con tecnologías emergentes.
Salidas Profesionales
– Diseñador de sistemas educativos con IA – Desarrollador de aplicaciones de aprendizaje personalizado – Especialista en analítica de aprendizaje – Consultor en transformación digital educativa – Investigador en tecnologías emergentes para la educación – Diseñador de chatbots educativos – Formador en robótica y programación educativa – Coordinador de proyectos de innovación pedagógica
Un acercamiento a la definición de humanidades digitales
Las distintas olas de las humanidades digitales
Ciencias sociales y humanidades digitales
La investigación a través de los nuevos medios
Espacios e infraestructuras: Labs, asociaciones y redes
Aprender en el siglo XXI
Extraer y construir conocimiento en la era digital
La web semántica y el aprendizaje
Hacia el aprendizaje colaborativo
Hipermediaciones y nuevos ecosistemas colaborativos
Espacio y tiempo de las hipermediaciones
Desarrollar nuestras habilidades cognitivas
Economía colaborativa y aprendizajes informales
Introducción a la Inteligencia Artificial
Historia
La importancia de la IA
Tipos de Inteligencia Artificial
Algoritmos aplicados a la Inteligencia Artificial
Relación entre Inteligencia Artificial y Big Data
IA y Big Data combinados
El papel del Big Data en IA
Tecnologías de IA que se están utilizando con Big Data
Sistemas expertos
Estructura de un sistema experto
Inferencia: Tipos
Fases de construcción de un sistema
Rendimiento y mejoras
Dominios de aplicación
Creación de un sistema experto en C#
Añadir incertidumbre y probabilidades
Futuro de la Inteligencia Artificial
Impacto de la IA en la industria
El impacto económico y social global de la IA y su futuro
Introducción
Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
Ejemplos de aprendizaje automático
Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
El futuro del aprendizaje automático
Introducción
Algoritmos
Introducción
Filtrado colaborativo
Clusterización
Sistemas de recomendación híbridos
Clasificadores
Algoritmos
Componentes
Aprendizaje
Introducción
El proceso de paso de DSS a IDSS
Casos de aplicación
Aprendizaje profundo
Entorno de Deep Learning con Python
Aprendizaje automático y profundo
Redes neuronales
Redes profundas y redes poco profundas
Perceptrón de una capa y multicapa
Ejemplo de perceptrón
Tipos de redes profundas
Trabajar con TensorFlow y Python
Entrada y salida de datos
Entrenar una red neuronal
Gráficos computacionales
Implementación de una red profunda
El algoritmo de propagación directa
Redes neuronales profundas multicapa
¿Qué es PLN?
¿Qué incluye el PLN?
Ejemplos de uso de PLN
Futuro del PLN
Introducción a Python
¿Qué necesitas?
Librerías para el análisis de datos en Python
PLN en Python con la librería NLTK
Otras herramientas para PLN
Principios del análisis sintáctico
Gramática libre de contexto
Analizadores sintácticos (Parsers)
Aspectos introductorios del análisis semántico
Lenguaje semántico para PLN
Análisis pragmático
Aspectos introductorios
Pasos en la extracción de información
Ejemplo PLN
Ejemplo PLN con entrada de texto en inglés
Introducción a la Inteligencia artificial
El Test de Turing
Agentes Inteligentes
Aplicaciones de la inteligencia artificial
Aspectos introductorios
¿Qué es un chatbot?
¿Cómo funciona un chatbot?
VoiceBots
Desafíos para los Chatbots
Chatbots y el papel de la Inteligencia Artificial (IA)
Usos y beneficios de los chatbots
Diferencia entre bots, chatbots e IA
Áreas de aplicación de Chatbots
Desarrollo de un chatbot con ChatterBot y Python
Desarrollo de un chatbot para Facebook Messenger con Chatfuel
¿Qué es la inteligencia artificial?
Hardware y software unidos por la Inteligencia Artificial
Inteligencia Artificial y Visión Artificial
Arduino: introducción
Instalación de Arduino
Configurando tu Arduino para Python
Control de Arduino
Manejo de entradas
Entradas analógicas
Salidas analógicas
Valores analógicos en Arduino
Introducción al machine learning
Aprendizaje supervisado
Aprendizaje no supervisado
Redes neuronales y deep learning
Series Temporales
Funciones y parámetros
Variables y constantes especializadas
Estructura de control
Introducción
¿Qué son los datos de entrenamiento de IA?
¿Por qué se requieren datos de entrenamiento de IA?
¿Cuántos datos son adecuados?
¿Qué afecta la calidad de los datos en el entrenamiento?
Crear red neural paso a paso
Redes neuronales: Aprendizaje
Otras redes neuronales
Fundamentos para la transformación digital escolar
Concepto y fases de la transformación digital
Etapas para la transformación digital de centros educativos
La pizarra digital
Wikis
Blogs
Blended Learning
Realidad aumentada y entornos inmersivos
Flipped Clasroom
Aprendizaje basado en proyectos (ABP)
Gamificación educativa
Mobile learning
Las redes sociales en educación
Rol del docente y del alumnado
Ejemplos de redes sociales educativas
Uso responsable
Concepto y propiedades
Tipos
Construcción de recursos
Fundamentos psicológicos
Posibilidades educativas
Aplicaciones educativas
Evolución y Conceptualización de la Inteligencia artificial
Investigación, desarrollo y tecnologías en IA
Inteligencia artificial en educación
¿Qué es la robótica educativa?
Etapas educativas en las que se implementa
Beneficios de la robótica educativa en educación
Introducción de la robótica en el currículo
Robótica educativa en Educación Infantil
Robótica educativa en Educación Primaria
Robótica educativa en la ESO
Programación y lenguajes de programación
Scratch, S4A, AppInventor, bitbloq, Arduino
Proyecto Arduino
Entradas y salidas digitales
Instalación y configuración de bitbloq
Primer programa: “Hola Mundo”
Sentencias condicionales if-else
Sentencias condicionales switch-case
Variables locales y variables globales
Funciones, parámetros y valor de retorno
Bucle while
Bucle for
Robots, tipos, aplicaciones Robots en el aula
El PrintBot Evolution Montaje
Primer Programa con el PrintBot Evolution
Teleoperando el PrintBot Evolution desde Android
¿Qué es un sigue-líneas? ¿Cómo funciona?
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¿Qué es un huye-luz? ¿Cómo funciona?
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¿Qué es un evita-obstáculos? ¿Cómo funciona?
Programación de un evita-obstáculos
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Máquinas de estados
Introducción
Configuración y utilización de la PDI
Uso innovador de la PDI en el desarrollo de clase
Recursos educativos para la aplicación de la PDI en el aula
Aplicación de las Tablets en la educación
Introducción a la aplicación de las redes sociales a la educación
Las redes sociales en la educación
Seguridad y aspectos legales en las redes sociales
Introducción a la gamification
Diseño de Gamification
Open P-TECH
Registro y configuración de cuentas
Recursos y cursos disponibles
Navegación y uso de la interfaz de usuario
Personalización de perfiles y preferencias
Gestión de estudiantes
Contenido educativo
Cuestionarios
Planes de aprendizaje
Scratch
Bloques de programación
Programación estructurada
Entorno de programación de Scratch
Creando un proyecto en Scratch
Definición de variables
Conceptos fundamentales de la inteligencia artificial
Exploración de Machine Learning for Kids
Ética y responsabilidad en la inteligencia artificial
Recopilación de datos
Planificación y diseño de proyectos de inteligencia artificial
Crear un proyecto de clasificación de texto
Crear un proyecto de clasificación de imágenes
Proyectos de aprendizaje automático
Titulación
Doble Titulación: – Titulación de Máster en Aplicaciones de Inteligencia Artificial en la Educación con 1500 horas expedida por EDUCA BUSINESS SCHOOL como Escuela de Negocios Acreditada para la Impartición de Formación Superior de Postgrado, con Validez Profesional a Nivel Internacional – Titulación Universitaria en Programación Robótica en el Aula con 5 Créditos Universitarios ECTS.
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