Diplomatura Superior Universitaria en Inteligencia Artificial y Práctica Docente

Denominación: Diplomatura Superior Universitaria en Inteligencia Artificial y Práctica Docente.

Aprobación Oficial: Resolución de Rectorado N° 172/2025.

Certificación: Al completar y aprobar la totalidad de los requisitos académicos de la diplomatura, los participantes recibirán el certificado de ‘Diplomado/a Superior Universitario/a en Inteligencia Artificial y Práctica Docente’ emitido por la Universidad de Mendoza.

Adicionalmente, se otorgará un certificado de aprobación por cada módulo cursado y aprobado individualmente.

Institución: Universidad de Mendoza – Posgrado y Formación Continua.

Esta diplomatura está especialmente diseñada para profesionales de la educación de todos los niveles y modalidades (inicial, primario, secundario, superior y universitario), docentes en ejercicio, directivos, pedagogos, coordinadores académicos y formadores. También es de gran interés para profesionales de otras áreas que ejerzan la docencia o que estén interesados en explorar la integración de la Inteligencia Artificial en procesos de enseñanza-aprendizaje y gestión educativa. Buscamos a quienes deseen innovar, reflexionar críticamente y transformar sus prácticas pedagógicas en la era digital.

Nuestra diplomatura está diseñada para que, al finalizar el recorrido, los cursantes no solo dominen herramientas, sino que construyan una comprensión profunda y crítica de la IA en la educación. Buscamos formar docentes que lideren la transformación educativa, con una sólida base ética y tecnopedagógica.

OBJETIVOS

Objetivo general:

Formar docentes de todos los niveles y modalidades en el conocimiento, uso crítico, aplicación pedagógica y diseño de experiencias de aprendizaje con Inteligencia Artificial, promoviendo una práctica docente innovadora, contextualizada, ética y centrada en el estudiante.

Objetivos específicos:

• Comprender los fundamentos conceptuales y técnicos de la IA y su relevancia para el ámbito educativo
• Analizar críticamente las implicaciones éticas, sociales y pedagógicas de la integración de la IA en contextos educativos
• Desarrollar habilidades para seleccionar, evaluar y utilizar herramientas de IA para la creación de recursos educativos, la personalización del aprendizaje y la evaluación formativa.
• Diseñar e implementar experiencias de aprendizaje innovadoras que integren la IA de manera pedagógicamente fundamentada, considerando la diversidad de contextos y estudiantes.
• Experimentar con diversas metodologías aplicadas al aprendizaje sobre IA y con IA.
• Promover una ciudadanía digital crítica y responsable en sí mismos y en sus estudiantes, fomentando el uso reflexivo, ético y seguro de la IA en la sociedad digital.
• Participar activamente en comunidades de práctica y redes profesionales para el intercambio de experiencias y la construcción colectiva de conocimiento sobre IA y educación.

COMPETENCIAS A DESARROLLAR

La diplomatura se orienta al desarrollo de un conjunto integrado de competencias, alineadas con el Marco de Competencias en IA para Docentes de la UNESCO (2024):

Competencia digital: dominio conceptual y práctico de las principales categorías de herramientas de IA relevantes para la educación (Sistemas de tutoría inteligente, plataformas adaptativas, herramientas de evaluación, Learning Analitics, IAGen), comprendiendo sus principios de funcionamiento, potencialidades y limitaciones. Habilidad para aprender a utilizar nuevas herramientas de forma autónoma.

Competencia pedagógica: capacidad para diseñar, implementar y evaluar experiencias de aprendizaje significativas y efectivas, enriquecidas con el uso estratégico de la IA. Esto incluye la habilidad para integrar la IA en el marco de metodologías activas (aprendizaje basado en proyectos, problemas, colaborativo, etc.), fomentando el pensamiento crítico, la creatividad y la personalización del aprendizaje, y adaptando las estrategias al contexto disciplinar.

Competencia analítica: habilidad para comprender los principios de  la Analítica de Aprendizaje (Learning Analytics), interpretar datos sobre el proceso de aprendizaje estudiantil (recopilados o procesados con apoyo de IA) y utilizar esta información para tomar decisiones pedagógicas informadas orientadas a la mejora de la enseñanza y al apoyo individualizado de los estudiantes.

Competencia ética y crítica: capacidad para analizar y evaluar el uso de la IA en educación desde una perspectiva ética y de derechos humanos. Identificar y reflexionar sobre posibles sesgos algorítmicos, riesgos para la privacidad y la protección de datos, implicancias para la equidad y la inclusión, y cuestiones de transparencia y responsabilidad (FATE). Habilidad para promover un uso responsable y crítico de la IA entre los estudiantes.

Competencia comunicacional y colaborativa: habilidad para comunicar de manera efectiva sus ideas y experiencias sobre la integración de IA en la docencia, tanto con colegas como con estudiantes. Capacidad para participar y colaborar en equipos interdisciplinarios en proyectos de innovación educativa mediados por tecnología.

Competencia de diseño inclusivo: capacidad para crear experiencias de aprendizaje con IA que sean accesibles y significativas para estudiantes con diversas capacidades, contextos y necesidades, aplicando principios de diseño universal y considerando la diversidad cultural y lingüística.

Competencia de aprendizaje continuo y adaptación: habilidad para mantenerse actualizado sobre los avances en IA educativa, evaluar críticamente nuevas herramientas y enfoques, y adaptar continuamente las prácticas pedagógicas en respuesta a la evolución tecnológica.

El desarrollo de estas competencias busca formar un docente que no solo sepa usar la IA, sino que comprenda por qué, cuándo y cómo hacerlo de manera efectiva y responsable, priorizando siempre el aprendizaje significativo y el desarrollo integral de los estudiantes. Se trata de enfoque holístico que balancea la aptitud técnica con el juicio pedagógico y la conciencia ética.

Modalidad de Cursado:

La diplomatura se cursa en modalidad 100% online, con una duración total de 200 horas reloj (7 meses, más el receso).

Combina la flexibilidad del aprendizaje asincrónico con valiosas instancias sincrónicas, fomentando la construcción colaborativa del conocimiento. Incluye un Workshop Final Híbrido (presencial/sincrónico virtual).

Metodología de Enseñanza y Aprendizaje:

Nuestra metodología se basa en el constructivismo social y el conectivismo, promoviendo un aprendizaje activo, reflexivo y colaborativo. A través de una combinación de clases asincrónicas (videos, lecturas, actividades interactivas), foros de debate, proyectos prácticos individuales y colaborativos, webinars con especialistas y jam sessions de co-creación, los participantes construirán su conocimiento de forma significativa. Se fomentará la autonomía, el pensamiento crítico y la creación de una sólida comunidad de aprendizaje entre pares.

Distribución de horas y espacios:

 Plan de estudios

• Módulo 1: Introducción a la Inteligencia Artificial y su Impacto en la Educación (30 horas)
  • Aborda los conceptos fundamentales de la IA, su historia, principales ramas y aplicaciones actuales. Se analiza críticamente su potencial disruptivo y transformador en el ámbito educativo, sentando las bases para un uso consciente y responsable de esta tecnología en la docencia.
• Módulo 2: Herramientas de IA para la Práctica Docente: Personalización y Creación (30 horas)
  • Se enfoca en el ecosistema de herramientas de IA generativa (texto, imagen, audio, video, presentaciones) y asistentes inteligentes. Se aborda la selección, utilización y combinación de estas herramientas para optimizar el tiempo, potenciar la creatividad y diseñar recursos educativos innovadores y personalizados que enriquezcan las experiencias de aprendizaje de los estudiantes.
• JAM Session 1: Co-Creación de Recursos Educativos con IA (5 horas – Encuentro Sincrónico)
  • Un espacio práctico y colaborativo en vivo destinado a la experimentación con herramientas de IA, para la co-creación de materiales didácticos, actividades interactivas y recursos personalizados para el aula, aplicando los conocimientos del Módulo 2.
• Módulo 3: IA para la Evaluación, Retroalimentación y Analítica del Aprendizaje (30 horas)
  • Explora cómo la IA puede optimizar los procesos de evaluación formativa, ofrecer retroalimentación instantánea y analizar datos de aprendizaje (Learning Analytics). Se estudia la interpretación de esta información para la toma de decisiones pedagógicas informadas, la mejora de la planificación de la enseñanza y el apoyo individualizado a los estudiantes.
• Webinar 1: Encuentro Sincrónico, fecha a confirmar
  • Presenta una mirada profunda con expertos sobre las posibilidades y los dilemas éticos y pedagógicos de la IA en los procesos evaluativos.
• Módulo 4: Diseño e Implementación de Experiencias de Aprendizaje con IA (30 horas)
  • Aplica principios de diseño instruccional y tecnopedagógicos para integrar la IA de manera significativa en las planificaciones. Se exploran metodologías activas (Aprendizaje Basado en Proyectos, Gamificación, Flipped Classroom, Aprendizaje Colaborativo) potenciadas por la IA para la creación de entornos de aprendizaje dinámicos, inclusivos y centrados en el estudiante.
• JAM Session 2: Diseño de Experiencias de Aprendizaje Transformadoras con IA (5 horas – Encuentro Sincrónico)
  • Taller práctico para el prototipado y refinamiento del diseño de secuencias didácticas o proyectos integradores que incorporen la IA, con la posibilidad de recibir feedback y colaborar con pares.
• Módulo 5: Ética Profunda, Ciudadanía Digital y Futuro de la IA en Educación (30 horas)
  • Aborda las dimensiones éticas, políticas, culturales y sociales de la IA en profundidad. Se promueve la reflexión sobre la equidad, la privacidad de datos, los sesgos algorítmicos y el desarrollo de una ciudadanía digital crítica y responsable. Se analizan las tendencias futuras de la IA en la educación y su impacto en el rol docente y en la sociedad del conocimiento.
• Webinar 2 y 3: Encuentros Sincrónicos, fechas a confirmar
  • Complementan la formación con temáticas de vanguardia, profundizando en aspectos éticos, prospectivos o de aplicación específica de la IA, con invitados destacados.
• Trabajo Final Integrador (TFI):
  • Un proyecto de aplicación real y situado, donde los participantes diseñan e implementan una propuesta innovadora que integra la IA en su práctica docente o institución, demostrando las competencias adquiridas y su capacidad para transformar el aprendizaje. Se desarrolla de manera procesual a lo largo del cursado.
• Workshop de cierre.

Director Académico: Darío Reynoso

Profesor y Licenciado en Matemática con una Maestría en curso en Inteligencia Artificial en Educación. Posee una sólida trayectoria como docente y ha impartido numerosos cursos y talleres sobre la Didáctica de la Matemática y la aplicación de la IA en el ámbito educativo

Directora Pedagógica de Educación Virtual: Carolina Erica Gómez Bonino

Profesora en Ciencias de la Educación con una especialización en Educación y TIC. Su carrera se ha centrado en la gestión educativa vinculada a las tecnologías educativas, siendo parte y coordinando equipos de formación docente y diseñando trayectos formativos tecnopedagógicos para diversas instituciones.

Cuerpo Docente:

Romina Paola Abel

Diseñadora Gráfica con casi una década de experiencia docente en Diseño, interfaces gráficas y gestión de proyectos. Actualmente, forma parte del equipo de UX de SIGEHOS (sistema de salud de CABA) y es docente en la Diplomatura de Diseño UX/UI y tutora en un taller de IA en la UNCUYO.

Silvia Anabitarte

Licenciada en Ciencias Físicas y consultora especializada en proyectos de e-learning. Investiga e implementa metodologías disruptivas como la Inteligencia Artificial Generativa y la gamificación en la formación profesional y coordina el Laboratorio de IA en el Centro de Simuladores del Ministerio de Educación de GCBA.

María Marta Arrieta Guevara

Magister y Licenciada en Letras. Además, de desempeñarse como docente es la directora de Comunicación y Diseño de la Universidad de Mendoza.

Ana Montes de Oca

Consultora en Inteligencia Artificial aplicada y automatización empresarial. Es una referente en la ética y el uso responsable de la IA, liderando iniciativas en la Sociedad Argentina de Inteligencia Artificial (SAIA) y aplicando sus conocimientos en soluciones educativas con IA

Amabilia Ruiti

Profesora de Historia con una Maestría en curso en Enseñanza en Escenarios Digitales. Su experiencia como facilitadora tecnopedagógica en programas educativos y su formación en gestión de aulas virtuales la posicionan como especialista en la fusión de la enseñanza con las nuevas tecnologías.

Abel Omar Serú

Profesor de Informática. Su trayectoria profesional se ha centrado en la intersección entre la tecnología y la educación, desempeñándose como docente y formador en diversos ámbitos. Su especialización abarca la implementación de nuevas tecnologías en entornos educativos y la capacitación en Inteligencia Artificial, buscando siempre potenciar los procesos de enseñanza y aprendizaje a través de soluciones innovadoras y eficaces.

Nicolás Tello

Profesor Universitario en Informática, especializado en Docencia en Entornos Digitales. Actualmente es Jefe del Departamento de Formación e Innovación Educativa en la Municipalidad de Godoy Cruz, y cuenta con una amplia trayectoria como docente y tutor en diversos programas de posgrado sobre tecnologías de la información.

Tutora Virtual: Gisela Caramazza

Requisitos de Admisión:

• Título de nivel superior (Diploma y Certificado Analítico).
• DNI (o Documento/Pasaporte).
• Manejo básico de entornos virtuales de aprendizaje y herramientas ofimáticas.
• Conexión a internet estable.
• No se requieren conocimientos previos avanzados en programación o Inteligencia Artificial.

Proceso de Inscripción:

1. Completar el formulario de inscripción en línea https://bit.ly/formulariodiploia
2. Envíar la documentación requerida (DNI, Diploma de Título, Certificado Analítico) a diploIA@um.edu.ar.
3. Realizar el pago de la primera cuota según las opciones detalladas a continuación.

Formas de Pago:

• Costo Total para Personal UM, miembros de la RADU y personal de los IES: $315.000 (Pesos Trescientos Quince Mil).
  • Opciones de Pago: 1, 2, 3, 6 y hasta en 9 cuotas sin interés.
• Costo Total para Docentes y Profesionales externos: $630.000 (Pesos Seiscientos Treinta Mil).
  • Opciones de Pago: 1, 2, 3, 6 y hasta en 9 cuotas sin interés.

Si tiene preguntas o necesita más información, escribirnos a: diploIA@um.edu.ar

¿Es necesario tener conocimientos previos en programación o Inteligencia Artificial para cursar la diplomatura?

No, la diplomatura está diseñada para que docentes de diferentes perfiles puedan integrarse. No se requieren conocimientos avanzados en programación o IA.

¿Cuál es la dedicación semanal estimada para la diplomatura?

Se estima una dedicación promedio de 7 horas semanales para el estudio de contenidos, participación en foros y realización de actividades.

¿Los encuentros sincrónicos son obligatorios?

No son obligatorios, sin embargo, se recomienda fuertemente la participación en vivo para aprovechar la interacción y co-creación. De todas formas, las sesiones serán grabadas y estarán disponibles para quienes no puedan asistir en tiempo real.

¿Es obligatoria la asistencia a las Jam Sessions y Webinars?

Las Jam Sessions y los Webinars son componentes fundamentales de la diplomatura, diseñados para enriquecer el aprendizaje a través de la interacción directa, la co-creación y la actualización con especialistas.

La asistencia mínima requerida para la aprobación de la diplomatura es la siguiente:

• Jam Sessions: participar de forma obligatoria en al menos una de las dos Jam Sessions
• Webinars: participar de forma obligatoria en al menos uno de los Webinars

Comprendemos las exigencias de la vida profesional, por lo cual, todas las sesiones sincrónicas serán grabadas y estarán disponibles para su posterior consulta en el aula virtual. Sin embargo, animamos a vivir la experiencia en vivo, ya que son espacios únicos para interactuar con los colegas, resolver dudas en tiempo real y co-construir conocimiento de manera activa.

¿Cómo se realiza la evaluación y cuál es el proceso de aprobación de la diplomatura?

La evaluación de la diplomatura es de carácter formativo y continuo, acompañando tu proceso de aprendizaje a lo largo de cada espacio curricular. Cada módulo o espacio curricular cuenta con sus propios requisitos de aprobación, los cuales pueden incluir participación en foros, entrega de actividades prácticas, resolución de desafíos o proyectos específicos. Este enfoque busca asegurar una comprensión profunda y aplicada de los contenidos.

La diplomatura culmina con la elaboración y aprobación de un Trabajo Final Integrador (TFI), un proyecto donde se aplicarán los conocimientos y competencias adquiridas a lo largo de todo el cursado,

¿Cómo accedo al material de estudio?

Todo el material se encuentra disponible en nuestro Entorno Virtual de Aprendizaje (EVA), al que se tendrá acceso desde el día de inicio del cursado.

¿Hay posibilidades de becas o financiamiento?

Sí, ofrecemos becas del 50% para personal de la UM, miembros de la RADU y personal de los IES.

¿Qué tipo de certificados se otorgan al finalizar la diplomatura?

Al completar y aprobar la totalidad de los requisitos académicos, los participantes recibirán el certificado de ‘Diplomado/a Superior Universitario/a en Inteligencia Artificial y Práctica Docente’ emitido por la Universidad de Mendoza.

Además, se otorgará un certificado de aprobación por cada módulo, Jam Session y Webinar cursado y aprobado individualmente.

¿Existen correlatividades entre los módulos o espacios curriculares de la diplomatura?

No existen correlatividades estrictas que impidan cursar un módulo sin haber aprobado el anterior.

Aunque, se recomienda seguir el plan de estudios en el orden propuesto (Módulo 1 al Módulo 5). Esto asegura una base sólida en los fundamentos de la IA antes de adentrarse en herramientas más complejas, el diseño de experiencias o las implicaciones éticas. El enfoque del programa favorece la construcción gradual y significativa del aprendizaje.