Profundizarás en la personalización del aprendizaje con Inteligencia Artificial en la mejor universidad digital del mundo, según Forbes”

Cada estudiante puede tener distintas dificultades de aprendizaje, por lo que los educadores con los responsables de detectar signos que las evidencien. En este contexto, la Automatización de Aprendizaje facilita al equipo docente crear planes de enseñanza personalizados, que se adapten tanto a las fortalezas como a las debilidades de cada alumno. 

A su vez, la Inteligencia Artificial sirve para que los usuarios mejoren significativamente sus resultados académicos y retengan los conocimientos durante un largo período de tiempo. Una muestra de ello lo constituye la integración de agentes inteligentes en las plataformas educativas. Por medio de materiales, como los chatbots, los estudiantes pueden plantear sus dudas sobre los contenidos didácticos y obtener respuestas efectivas e inmediatas. Esto ayuda también a los docentes para liberarse de ciertas tareas, centrándose en otras más importantes.

Ante esta realidad, TECH ha lanzado un pionero programa que ahondará en la optimización de la práctica docente mediante la Inteligencia Artificial. Diseñado por especialistas en esta materia, el plan de estudios fomentará la personalización del aprendizaje a partir de datos de rendimiento académico, respaldados en algoritmos. En sintonía con esto, el temario ofrecerá a los expertos estrategias innovadoras para desarrollar diversos proyectos educativos, por ejemplo, juegos para el aprendizaje.

A su vez, los materiales didácticos analizarán la aplicación de herramientas de Aprendizaje Automático para la planificación educativa. Así pues, los egresados las emplearán para confeccionar materiales didácticos, corregir los exámenes y generar encuestas con las que mejorar sus propuestas académicas.

Por otra parte, la metodología de este programa refuerza su carácter innovador. TECH ofrece un entorno educativo 100% online, adaptado a las necesidades de los profesionales ocupados que buscan avanzar en sus carreras. Igualmente, se emplea la metodología Relearning, basada en la repetición de conceptos clave para fijar conocimientos y facilitar el aprendizaje. De esta manera, la combinación de flexibilidad y un enfoque pedagógico robusto, lo hace altamente accesible.

Desarrollarás encuestas de evaluación de la calidad docente para aprovechar el feedback de tu alumnado y optimizar tus planes educativos”

Esta Postgraduate diploma en Application of Artificial Intelligence Techniques for the Teaching Profession contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Aplicación de Técnicas de Inteligencia Artificial para el Ejercicio Docente
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información teórica y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet

Gracias a la revolucionaria metodología Relearning, integrarás todos los conocimientos de forma óptima para alcanzar con éxito los resultados que buscas”

El programa incluye en su cuadro docente a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio. 

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales. 

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.

¿Quieres enriquecer tu toma de decisiones educativas? Lógralo con las herramientas de Automatización Inteligente que te brindará este programa”

Utilizarás el Análisis de Datos para prevenir y solucionar problemas educativos con eficacia. ¡Inscríbete ya!

This university program will focus on the development of Artificial Intelligence projects in the educational field. For this purpose, the syllabus will provide teachers with the most advanced Machine Learning tools, aimed at making educational decisions. The syllabus will delve into a variety of algorithms for predictive data analysis, corresponding to academic performance. It will also address in detail how Artificial Intelligence contributes to aspects such as evaluation or personalization of learning. It will also provide the keys for the application of useful pedagogical strategies for the correction of activities and the development of teaching materials.

This Postgraduate diploma merges teaching excellence with the technological revolution of Artificial Intelligence, so that you can stay at the forefront of education’’

Module 1. Data Analysis and Application of AI Techniques for Educational Personalization

1.1. Identification, Extraction and Preparation of Educational Data

1.1.1. Applying H2O.ai in the Collection and Selection of Relevant Data in Educational Settings
1.1.2. Data Cleaning and Normalization Techniques for Educational Analyses
1.1.3. Importance of Data Integrity and Quality in Educational Research

1.2. Analysis and Evaluation of Educational Data with AI for Continuous Improvement in the Classroom

1.2.1. Implementation of TensorFlow in the Interpretation of Educational Trends and Patterns using Machine Learning Techniques
1.2.2. Evaluating the Impact of Pedagogical Strategies using Data Analytics
1.2.3. Application of Trinka in the Integration of AI-Based Feedback for the Optimization of the Teaching Process

1.3. Definition of Academic Performance Indicators from Educational Data

1.3.1. Establishment of Key Metrics for Evaluating Student Achievement
1.3.2. Comparative Analysis of Indicators to Identify Areas for Improvement
1.3.3. Correlation Between Academic Indicators and External Factors Using AI

1.4. AI Tools for Educational Decision Making and Monitoring

1.4.1. Decision Support Systems Based on tome.ai for Educational Administrators
1.4.2. Use of Trello for Educational Resource Planning and Allocation
1.4.3. Optimization of Educational Processes through Predictive Analytics with Orange Data Mining

1.5. AI Technologies and Algorithms for Predictive Analysis of Academic Achievement Data

1.5.1. Fundamentals of Predictive Modeling in Education
1.5.2. Use of Classification and Regression Algorithms to Predict Trends in Education
1.5.3. Case Studies of Successful Predictions in Educational Environments

1.6. Application of Data Analytics with AI for the Prevention and Solution of Educational Problems

1.6.1. Early Identification of Academic Risks through Predictive Analytics
1.6.2. Data-driven Intervention Strategies to Address Educational Challenges
1.6.3. Evaluating the Impact of DataRobot AI-Based Solutions in Education

1.7. Personalized Diagnosis of Learning Difficulties from Data Analytics with AI

1.7.1. AI Techniques for the Identification of Learning Styles and Learning Difficulties with IBM Watson Education
1.7.2. Integration of Data Analysis into Individualized Educational Support Plans
1.7.3. Case Studies of Diagnoses Improved by the Use of AI

1.8. Data Analysis and Application of AI for Identification of Special Educational Needs

1.8.1. AI Approaches to Special Educational Needs Screening with Gooroo
1.8.2. Personalization of Teaching Strategies Based on Data Analysis
1.8.3. Evaluation of the Impact of AI on Educational Inclusion

1.9. Personalization of Learning with AI from Academic Performance Data Analytics

1.9.1. Creating Adaptive Learning Pathways using Smart Sparrow
1.9.2. Real-Time Individual Progress Measurement and Adjustment via Squirrel AI Learning
1.9.3. Data Protection and Privacy Techniques for Educational Systems with Google Cloud Security

1.10. Security and Privacy in the Processing of Educational Data

1.10.1. Ethical and Legal Principles in the Management of Educational Data
1.10.2. Data Protection and Privacy Techniques in AI-based Educational Systems
1.10.3. Case Studies on Security Breaches and their Impact on Education

Module 2. Development of Artificial Intelligence Projects in the Classroom

2.1. Planning and Design of AI Projects in Education with Algor Education

2.1.1. First Steps to Plan the Project
2.1.2. Knowledge Bases
2.1.3. Design of AI Projects in Education

2.2. Tools for the Development of Educational Projects with AI

2.2.1. Tools for Developing Educational Projects: TensorFlow Playground
2.2.2. Tools for Educational Projects in History
2.2.3. Tools for Educational Projects in Mathematics; Wolfram Alpha
2.2.4. Tools for Educational Projects in English: Grammarly

2.3. Strategies for Implementing AI Projects in the Classroom

2.3.1. When to Implement an AI Project
2.3.2. Why Implement an AI Project
2.3.3. Strategies to Be Implemented

2.4. Integration of AI Projects in Specific Subjects

2.4.1. Mathematics and AI: Thinkster Math
2.4.2. History and AI
2.4.3. Languages and AI: Deep L
2.4.4. Other Subjects: Watson Studio

2.5. Project 1: Developing Educational Projects Using Machine Learning with Khan Academy

2.5.1. First Steps
2.5.2. Requirements
2.5.3. Tools to Be Used
2.5.4. Project Definition

2.6. Project 2: Integration of AI in the Development of Educational Games

2.6.1. First Steps
2.6.2. Requirements
2.6.3. Tools to Be Used
2.6.4. Project Definition

2.7. Project 3: Development of Educational Chatbots for Student Assistance

2.7.1. First Steps
2.7.2. Requirements
2.7.3. Tools to Be Used
2.7.4. Project Definition

2.8. Project 4: Integrating Intelligent Agents into Educational Platforms with Knewton

2.8.1. First Steps
2.8.2. Requirements
2.8.3. Tools to Be Used
2.8.4. Project Definition

2.9. Evaluating and Measuring the Impact of AI Projects in Education with Qualtrics

2.9.1. Benefits of Working with AI in the Classroom
2.9.2. Actual Data
2.9.3. AI in the Classroom
2.9.4. AI Statistics in Education

2.10. Analysis and Continuous Improvement of AI in Education with Edmodo Insights

2.10.1. Current Projects
2.10.2. Commissioning
2.10.3. What the Future Holds
2.10.4. Transforming the Classroom 360

Module 3. Teaching Practice with Generative Artificial Intelligence

3.1. Generative AI Technologies for Use in Education

3.1.1. Current Market: Artbreeder, Runway ML and DeepDream Generator
3.1.2. Technologies in Use
3.1.3. What is to Come
3.1.4. The Future of the Classroom

3.2. Application of Generative AI Tools in Educational Planning

3.2.1. Planning Tools: Altitude Learning
3.2.2. Tools and Their Application
3.2.3. Education and AI
3.2.4. Evolution

3.3. Creating Teaching Materials with Generative AI Using Story Ai, Pix2PIx and NeouralTalk2

3.3.1. AI and its Uses in the Classroom
3.3.2. Tools to Create Teaching Material
3.3.3. How to Work with the Tools
3.3.4. Commands

3.4. Development of Evaluation Tests using Generative AI with Quizgecko

3.4.1. AI and its Uses in the Development of Evaluation Tests
3.4.2. Tools for the Development of Evaluation Tests
3.4.3. How to Work with the Tools
3.4.4. Commands

3.5. Enhanced Feedback and Communication with Generative AI

3.5.1. AI in Communication
3.5.2. Application of Tools in the Development of Communication in the Classroom
3.5.3. Advantages and Disadvantages

3.6. Correction of Activities and Evaluative Tests using Generative AI with Grandscope AI

3.6.1. AI and its Uses in the Correction of Evaluative Activities and Tests
3.6.2. Tools for the Correction of Evaluative Activities and Tests
3.6.3. How to Work with the Tools
3.6.4. Commands

3.7. Generation of Teacher Quality Assessment Surveys through Generative AI

3.7.1. AI and its Uses in the Generation of Teaching Quality Assessment Surveys using AI
3.7.2. Tools for the Generation of AI-based Teacher Quality Surveys
3.7.3. How to Work with the Tools
3.7.4. Commands

3.8. Integration of Generative AI Tools in Pedagogical Strategies

3.8.1. Applications of AI in Pedagogical Strategies
3.8.2. Correct Uses
3.8.3. Advantages and Disadvantages
3.8.4. Generative AI Tools in Pedagogical Strategies: Gans

3.9. Use of Generative AI for Universal Design for Learning

3.9.1. Generative AI, Why Now?
3.9.2. AI in Learning
3.9.3. Advantages and Disadvantages
3.9.4. Applications of AI in Learning

3.10. Evaluating the Effectiveness of Generative AI in Education

3.10.1. Effectiveness Data
3.10.2. Projects
3.10.3. Design Purposes
3.10.4. Evaluating the Effectiveness of AI in Education

Make the most of this opportunity to surround yourself with expert professionals and learn from their work methodology"