Formación en colegios · página 5
La inteligencia artificial en la educación: cómo prepararse para el futuro con criterio. IA para estudiar, uso responsable, privacidad del alumnado y guías para centros, docentes y familias.
Qué recomienda la UNESCO sobre la IA generativa en la escuela
Resumen de las orientaciones de la UNESCO sobre IA generativa en educación (persona, privacidad, edad, formación docente) y cómo llevarlas a decisiones de un colegio.
Qué sigue enseñando mejor la escuela que una máquina
Qué sigue aportando la escuela que ninguna herramienta sustituye y cómo explicárselo a las familias que temen que la IA lo cambie todo en las aulas.
Qué trabajar de IA en cada uno de los tres ciclos de Primaria
Comparativa por ciclos de Primaria: qué contenidos, actividades y nivel de autonomía tienen sentido en cada tramo, siempre con el docente delante.
Quien empieza Primaria hoy termina Bachillerato en 2038: ¿y la IA?
Un ejercicio de planificación, no de predicción: qué habrá que seguir enseñando, qué conviene añadir y qué dudas hay que admitir con honestidad sobre la IA.
Reconocimiento de emociones en el aula: por qué Europa lo prohíbe
Qué prohíbe el Reglamento europeo de IA sobre inferir emociones en centros educativos, qué excepciones prevé y qué soluciones debe descartar un colegio.
Registro de actividades de tratamiento: dónde anotar la IA del colegio
Guía para reflejar los usos de IA del colegio en el registro de actividades de tratamiento: qué campos revisar, quién responde y qué evidencia conviene guardar.
Reunión de inicio de curso: guion para hablar de IA con las familias
Un guion por bloques para dedicar unos minutos de la reunión de septiembre a la IA: qué decir, qué enseñar, qué pedir a las familias y cómo dejar tiempo a las dudas.
Reunión presencial, circular o vídeo: qué canal explica mejor la IA
Comparativa de reunión, circular y vídeo para explicar la IA a las familias del colegio: alcance, conversación, esfuerzo y accesibilidad, y cómo combinarlos.
Revisión de fin de curso del plan de IA: checklist del equipo
Lista de verificación para cerrar el curso: qué se cumplió, qué evidencias hay, qué incidencias se registraron y qué ajustar antes de que llegue septiembre.
Saber cuándo no usar la IA: una competencia que se enseña
Decidir cuándo no usar la IA (al aprender, con datos personales o cuando importa tu criterio) es una competencia que el colegio puede enseñar con acuerdos de aula.
Semáforo de uso de la IA en el aula: cuándo sí y cuándo no
Un sistema de tres niveles (no permitido, permitido con condiciones y libre) para que cada tarea tenga una regla clara y visible, igual en todas las aulas.
Sesgos de la IA en educación: qué debe vigilar un centro
De dónde vienen los sesgos de la IA, cómo afectan a la equidad del alumnado (género, origen, lengua, necesidades) y qué preguntar antes de fiarse de una herramienta.
Sesgos en acción: tres actividades de ética de la IA para la ESO
Tres dinámicas de aula, dirigidas por el docente y con ejemplos preparados de antemano, para que la ESO vea cómo una IA puede tratar distinto a grupos distintos.
¿Son nativos digitales? Lo que miden los estudios sobre los jóvenes
Qué miden las encuestas oficiales y los estudios internacionales sobre las habilidades digitales de los jóvenes y por qué usar mucho una tecnología no es comprenderla.
¿Tiene sentido hablar de IA con niños de 4 años? Pros y contras
Análisis equilibrado para dirección y claustro: qué se gana y qué riesgos hay al nombrar la IA en Educación Infantil, y por qué la respuesta puede ser sí, sin pantallas.
Un clasificador de residuos hecho con tarjetas: proyecto de Primaria
Proyecto de aula de Primaria sin ordenadores ni datos personales: el grupo entrena a un compañero-robot con tarjetas de residuos y descubre cómo aprende una máquina.
Verificar lo que dice la IA antes de llevarlo al aula
Una respuesta fluida de IA puede contener datos erróneos o fuentes inventadas. Un hábito de verificación en cinco pasos para el docente y para enseñar al alumnado.
Vigilancia de exámenes con IA: ¿es legal y es proporcionada?
Analizamos la vigilancia automática de exámenes desde la protección de datos, la proporcionalidad y el alto riesgo del Reglamento europeo, y qué alternativas hay.