Información General del Programa
La educación vive una transformación sin precedentes impulsada por la inteligencia artificial (IA). Enfrentar la heterogeneidad de aprendizajes, personalizar trayectorias, gestionar datos masivos y optimizar procesos pedagógicos son desafíos que requieren profesionales capacitados en el uso de estas tecnologías. El Diplomado en Inteligencia Artificial para la Educación surge como respuesta a esta necesidad, preparando a docentes y gestores para integrar herramientas de IA en la enseñanza y gestión educativa con un enfoque ético, responsable e innovador.
El Diplomado en Inteligencia Artificial para la Educación está diseñado para que profesionales del ámbito educativo adquieran las competencias necesarias para integrar la IA en sus prácticas pedagógicas y de gestión. Adaptado a las demandas actuales del sector, el programa abarca desde los fundamentos de programación y ciencia de datos hasta la implementación de proyectos prácticos en contextos reales.
A lo largo de cinco módulos, los participantes aprenderán a utilizar Python, técnicas de Machine Learning y metodologías de integración de IA en educación, desarrollando la capacidad de diseñar, implementar y evaluar soluciones innovadoras. Con ello, estarán preparados para convertirse en agentes de cambio, capaces de impulsar procesos educativos más personalizados, eficientes y alineados con los desafíos del siglo XXI.
Objetivo General del Programa
Formar profesionales capaces de integrar herramientas de ciencia de datos, programación en Python y machine learning en contextos educativos, aplicando metodologías específicas que permitan innovar en enseñanza y gestión escolar bajo criterios de ética y seguridad en el manejo de datos.
A quién va Dirigido
Profesionales de la educación, docentes, directivos y gestores interesados en aplicar inteligencia artificial en sus prácticas educativas. Se recomienda tener conocimientos básicos de computación y motivación por adquirir habilidades en programación y análisis de datos.
Directores del programa
JOSÉ LUIS CARRASCO SÁEZ
Investigador, académico, emprendedor y divulgador científico. Doctor en Educación, Magister en Informática Educativa y Gestión del Conocimiento, e Ingeniero Civil en Informática. Experiencia en docencia de pregrado y postgrado, jefatura de carreras, liderazgo de equipos multidisciplinarios, procesos de acreditación, gestión de carreras, proyectos de inversión público-privados, innovación curricular, gestión de la innovación y desarrollo de ecosistemas emprendedores para entornos vulnerables. Actualmente se desempeña como Académico del Departamento de Electrónica e Informática, en la Sede Concepción de la Universidad Técnica Federico Santa María.
FUNDAMENTOS DE PROGRAMACIÓN EN PYTHON [27 horas]
INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE DATOS [27 horas]
FUNDAMENTOS DE MACHINE LEARNING [27 horas]
PROYECTO DE INTEGRACIÓN DE MACHINE LEARNING EN EDUCACIÓN [54 horas]
Rhoddy Viveros Muñoz
Ingeniero Civil Eléctrico, Dr. en ingeniería de la RWTH Aachen University. Especialista en realidad virtual acústica e inteligencia artificial. Ha realizado estudios de postdoctorado en la Universidad de Cardiff, Reino Unido y en la Universidad Austral de Chile, aplicando aprendizaje de máquina a soluciones de ámbito audiológico. Sus áreas de investigación consideran la inteligencia artificial, el aprendizaje profundo, la percepción de habla en ruido, la cognición auditiva, la modelización acústica y los mecanismos cerebrales de la percepción del habla.
José Luis Carrasco Sáez
Investigador, académico, emprendedor y divulgador científico. Doctor en Educación, Magister en Informática Educativa y Gestión del Conocimiento, e Ingeniero Civil en Informática. Experiencia en docencia de pregrado y postgrado, jefatura de carreras, liderazgo de equipos multidisciplinarios, procesos de acreditación, gestión de carreras, proyectos de inversión público-privados, innovación curricular, gestión de la innovación y desarrollo de ecosistemas emprendedores para entornos vulnerables. Actualmente se desempeña como Académico del Departamento de Electrónica e Informática, en la Sede Concepción de la Universidad Técnica Federico Santa María.
Leonardo Hernández
Ingeniero Civil Informático UBB, Licenciado en Ciencias de la Ingeniería Informática, Magister en Dirección y Gestionar Escolar de Calidad UDD, MBA UDD. Con experiencia en Desarrollo de Sistemas Orientados a la Gestión, Planificación Estratégica (modelos de calidad y Balanced Score Card), Sistemas de Gestión de Calidad, Administrador del Sostenedor del Establecimiento Educacional Particular Subvencionado Corporación Educacional Marcela Paz Concepción, incluyendo gestión de proyectos de edificación. Director en asociación Gremial de Colegio Particulares Subvencionados RedCol Bio-Bio. Docencia en informática en instituciones de educación superior en temáticas de desarrollo de proyectos informáticos, análisis y diseño de orientado a objetos, programación orientada a objetos, java estándar y J2EE de aplicaciones de escritorio, web, backend, microservicios Spring boot, Servidores Linux, Datawarehousing, Bases de datos relacionales y multidimensionales, DataLake, Cubos OLAP, Big Data utilizando ecosistemas Hadoop, cloudera y servicios en nubes Amazon Web Services (AWS) y Google Cloud Platform(GCP), Business Inteligence. Certificación Microsoft AZ-900 Azure Fundamentals.
Natalia Jaña
Ingeniera Civil en Informática. Arquitecto RPA y Directora de Inteligencia Artificial en Kabeli.
