Academia ELÉVATE: Aprende a Usar IA en tu Docencia
La Universidad de Texas en San Antonio ofrece un taller de verano de acceso abierto de ocho sesiones, más una sesión prerrequisito, sobre la integración de herramientas de Inteligencia Artificial (IA) con la enseñanza, del 9 de julio al 11 de agosto de 2026.
La Academia ELÉVATE (Evidence-Led Evaluation & AI Tools for Education; Evaluación guiada por evidencia y herramientas de IA para la educación) forma parte de un proyecto financiado por la Fundación Nacional para la Ciencia (NSF) de EE.UU. (Beca #2518973) enfocado en mejorar el aprendizaje y el éxito estudiantil en Álgebra Universitaria, Precálculo y Cálculo. Aunque el enfoque del proyecto patrocinado es la enseñanza de matemáticas, el taller está abierto a docentes de cualquier área.
No se requiere experiencia previa en programación. ELÉVATE está disponible a nivel global vía transmisión web.
El Objectivo del Proyecto
La inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta esencial para casi todas las personas en la mayoría de las actividades. Ya sea para responder preguntas simples o desarrollar productos intelectuales sofisticados, técnicos y/o creativos. Sin duda, ha permeado la educación.
Las preguntas más importantes entre educadores hoy son: ¿Cómo usar la IA de manera efectiva para mejorar el aprendizaje? ¿Cómo evitar la externalización del razonamiento y el aprendizaje a la máquina? ELÉVATE aborda estas preguntas mediante un taller estructurado en el que se presentan técnicas probadas y novedosas, tanto tecnológicas como pedagógicas.
Usaremos una estrategia multiagente (por ejemplo, agentes de tutoría, retroalimentación y evaluación trabajando en conjunto). Las y los participantes aprenderán a desarrollar y desplegar agentes de IA mediante código Python y/o a través de una plataforma de aprendizaje llamada ALICE (Adaptive Learning for Interdisciplinary Collaborative Environments; Aprendizaje Adaptativo para Entornos Colaborativos Interdisciplinarios, respaldada por el Premio NSF Beca 1645325, 2016–2019), que personaliza rutas de aprendizaje para el estudiantado, orienta a los estudiantes, identifica brechas de comprensión y ofrece a la docencia datos accionables para informar su enseñanza.
Las y los participantes de ELÉVATE serán elegibles para participar en aulas piloto, incluyendo una evaluación rigurosa de los resultados del estudiantado expuesto al uso pedagógico de la IA. La evaluación incluirá evaluaciones comunes y medidas de razonamiento/transferencia.
Para un piloto deben cumplirse dos condiciones: (i) el/la docente debe impartir al menos dos secciones del mismo curso en el mismo semestre: una con IA y otra sin IA (esto nos permite cuantificar el efecto de la IA), y (ii) debe haber al menos otro/a docente impartiendo el mismo curso (esto nos permite cuantificar efectos del/de la instructor/a).
Privacidad, seguridad y uso responsable de la IA
El uso de ALICE es obligatorio para que los resultados de los pilotos sean comparables. ALICE está alojada en UTSA, con datos estudiantiles cifrados; las claves de cifrado se establecen y son propiedad de administradores institucionales designados. Solo personal previamente validado, con permisos institucionales, puede acceder a los registros estudiantiles correspondientes.
Para pilotos que involucren múltiples instituciones, utilizaremos los acuerdos interinstitucionales y procesos de revisión apropiados (por ejemplo, acuerdos de uso/compartición de datos, según sea necesario) para respaldar el manejo de información estudiantil alineado con FERPA.
Cuando se usan modelos de lenguaje grandes (LLM) en actividades de ELÉVATE, utilizamos (i) LLM alojados localmente y (ii) LLM comerciales configurados con políticas de retención cero de datos.
Elegibilidad
Debe ser docente en una universidad acreditada. Durante el registro se le pedirá usar su correo institucional y la URL de su institución.
Cómo participar
ELÉVATE se llevará a cabo del 9 de julio al 11 de agosto de 2026. De 10:00 a. m. a 12:00 p. m. los miércoles y viernes en inglés, y de 10:00 a. m. a 12:00 p. m. los martes y jueves en español.
Regístrese aquí (sin costo): ELÉVATE – Formulario de Inscripción A inicios de mayo recibirá instrucciones para prepararse para el taller.
Qué cubre ELÉVATE
La Sesión 0 cubre la ética de la IA. Las y los participantes deben completar esta sesión antes de iniciar el taller. Las otras ocho sesiones avanzan desde fundamentos hasta aplicación en el aula:
Las dos primeras sesiones se enfocan en habilidades prácticas. Construirá un agente de IA simple desde cero usando herramientas de API, y luego aprenderá cómo estas herramientas pueden ayudar con la preparación de clases, la calificación y la tutoría individualizada. Estas sesiones asumen que se inicia desde cero en el desarrollo con IA… ese es el objetivo.
Las sesiones tres y cuatro abordan desafíos instruccionales específicos: incorporar IA en tareas de escritura en cursos de matemáticas (sí, escritura en matemáticas) y en otras materias, y usar IA para agilizar flujos de trabajo de análisis de datos. Trabajará con datos reales de estudiantes recopilados en UTSA.
Las sesiones restantes se enfocan en su propia enseñanza. Evaluará la alineación curricular en un curso que planea pilotear en otoño, explorará cómo guiar al estudiantado para usar la IA como herramienta de indagación, diseñará actividades de aprendizaje activo integradas con IA y aprenderá a evaluar si estos enfoques realmente están ayudando a sus estudiantes.
Talleres: 8 de julio–11 de agosto de 2026
Las descripciones a continuación están sujetas a ajustes.
Sesión 0: Ética de los agentes de IA en educación (Debe completarse antes del taller; los temas de esta sesión se usarán a lo largo de todas las demás sesiones del taller): Esta sesión fundamental establecerá el marco ético para el uso responsable de agentes de IA en entornos educativos. Las y los participantes aprenderán a distinguir la invalidación (la violación de restricciones fácticas, lógicas, normativas o estructurales) del concepto más estrecho de “alucinación”. La sesión examinará siete categorías de riesgo ético: propagación epistémica (cómo circulan los errores a través de la investigación y la enseñanza), responsabilidad y autoría, procedencia y reproducibilidad, confidencialidad, sesgo y equidad, seguridad y sostenibilidad. El profesorado estudiará casos concretos que involucran datos estudiantiles protegidos, flujos de trabajo multiagente y los límites de la responsabilidad humana cuando la IA asiste en calificación, retroalimentación y generación de contenido. Se prestará atención particular a la orientación federal que prohíbe el uso de IA en contextos de revisión por pares y al manejo de información estudiantil alineado con FERPA. Las y los participantes se irán con una lista de verificación de gobernanza y plantillas de divulgación aptas para adopción inmediata en sus cursos e investigación.
Sesión 1: Creación paso a paso de un agente de IA: Esta sesión introductoria guiará a las y los participantes a través del proceso de construir agentes de IA usando APIs. Diseñado para personas con poca o ninguna experiencia en programación, el seminario proporcionará un marco práctico, paso a paso, para crear un agente básico de IA. El objetivo principal será desmitificar el desarrollo de IA y empoderar a las y los asistentes para aprovechar estas herramientas con confianza.
Sesión 2: Agentes de IA en actividades instruccionales: Este seminario demostrará cómo los LLM pueden transformar tareas de enseñanza. El profesorado aprenderá a usar IA para generar materiales de clase, calificar tareas y crear sistemas de tutoría impulsados por IA adaptados a lecciones específicas. Al automatizar tareas rutinarias, estas herramientas permitirán a las y los educadores enfocarse en interacciones significativas con el estudiantado, marcando un avance importante en metodologías de enseñanza.
Sesión 3: Tareas de escritura con IA: Esta sesión explorará estrategias efectivas para incorporar IA en tareas de escritura dentro de cursos de matemáticas. El profesorado aprenderá métodos para aprovechar herramientas de IA a fin de apoyar al estudiantado en estructurar argumentos claros y lógicos, definir conceptos con precisión y articular el razonamiento al resolver problemas matemáticos. Se demostrarán técnicas prácticas para mantener la integridad académica mientras se utiliza IA para mejorar la productividad del estudiantado y fomentar una comprensión conceptual más profunda mediante actividades de escritura reflexiva.
Sesión 4: IA en análisis de datos: Este seminario resaltará la aplicación de LLM en la automatización de flujos de trabajo complejos de análisis de datos. Las y los participantes estudiarán datos de estudiantes recopilados en UTSA durante el periodo 2022–2025. Estas herramientas mostrarán su potencial para simplificar tareas de codificación intrincadas, permitiendo que investigadores se enfoquen en la interpretación y el descubrimiento.
Sesión 5: Evaluación de la alineación curricular con LLM: Esta sesión explorará cómo los LLM pueden usarse para evaluar y optimizar la alineación curricular entre cursos. Las y los participantes evaluarán la alineación curricular en el curso en el que realizarán el piloto en el semestre de otoño, y aprenderán cómo la IA puede fortalecer, validar y/o identificar inconsistencias en los objetivos del curso, materiales de instrucción y estrategias de evaluación.
Sesión 6: Uso de LLM para apoyar la indagación del estudiantado: Este seminario se enfocará en empoderar al estudiantado para usar LLM como herramientas de indagación y exploración. Las y los participantes examinarán estrategias para integrar LLM en modelos de aprendizaje basados en la indagación para el curso en el que realizarán el piloto en el semestre de otoño, permitiendo que los estudiantes formulen preguntas, exploren respuestas y profundicen su comprensión de temas complejos. Actividades prácticas destacarán buenas prácticas para promover una participación estudiantil efectiva con la IA.
Sesión 7: Apoyo al aprendizaje activo con IA: Las y los participantes explorarán cómo las tecnologías de IA pueden mejorar prácticas de aprendizaje activo. El seminario cubrirá formas de incorporar LLM en actividades para el curso en el que realizarán el piloto en el semestre de otoño, como resolución de problemas en grupo, enseñanza entre pares y simulaciones interactivas. El profesorado obtendrá ideas para diseñar lecciones integradas con IA que promuevan el pensamiento crítico y la colaboración.
Sesión 8: Evaluación de cómo los conjuntos de LLM apoyan al estudiantado: Esta sesión examinará el potencial de los conjuntos de LLM (ensembles), combinaciones de múltiples agentes de IA, para apoyar necesidades de aprendizaje diversas. El profesorado aprenderá a analizar la efectividad de estos conjuntos cuando se despliegan en el aula. Se compartirán métodos prácticos de evaluación para medir su impacto en los resultados de aprendizaje del estudiantado.
ELÉVATE cuenta con el apoyo de la National Science Foundation bajo la beca #2518973, “Supporting Student Learning and Success in Early Undergraduate Mathematics Courses via AI-Enhanced Education”. El programa NSF IUSE: EDU apoya proyectos de investigación y desarrollo para mejorar la efectividad de la educación STEM para todo el estudiantado..