El siguiente documento aborda diversos objetivos del marco referencial para la enseñanza de la inteligencia artificial en la educación superior cuyos principales aspectos son:
1. Proporcionar una estructura educativa:
– Diseñar programas de estudio y planificar actividades de enseñanza y aprendizaje para una comprensión profunda de la inteligencia artificial (IA).
2. Fomentar competencias clave:
– Desarrollar habilidades en análisis, diseño y resolución de problemas utilizando principios computacionales.
3. Enfoque integrado y multidisciplinario:
– Promover la alfabetización en IA y potenciar habilidades como el pensamiento crítico, la resolución de problemas, la creatividad y la colaboración.
4. Abordar aspectos éticos y sociales:
– Promover la reflexión informada y responsable sobre el impacto de la IA en la sociedad y las personas.
5. Establecer un marco competencial contextualizado:
– Proveer a los educadores una guía para la integración de la IA y el pensamiento computacional en el ámbito escolar.
6. Implementar estrategias didácticas innovadoras:
– Utilizar herramientas tecnológicas apropiadas para desarrollar habilidades y competencias clave del siglo XXI.
7. Fomentar una mentalidad abierta y adaptativa:
– Preparar a los estudiantes para enfrentar los desafíos y oportunidades que trae la IA y la tecnología digital.
8. Desarrollar un marco específico para la IA:
– Definir un marco acotado y específico para abordar la IA, facilitando una incorporación rápida y efectiva del tema en la educación.
9. Promover la alfabetización en IA:
– Facilitar el conocimiento y la evaluación crítica de las tecnologías de IA, su uso y su desarrollo responsable.
10. Incorporar principios educativos clave:
– Equidad, colaboración, creatividad, autonomía, perspectiva crítica y metodologías activas.
11. Dimensiones educativas:
– ¿Qué es la IA?
– Representación del conocimiento
– Aprendizaje computacional
– Enfoque computacional con IA
– Uso ético de la IA e impacto social.
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