Capacitar a docentes de arquitectura en la integración estratégica de herramientas de inteligencia artificial en sus asignaturas, mediante la adquisición de conocimientos técnicos (modelos, prompts, tokens) y el desarrollo de habilidades prácticas (generación de contenidos, diseño de asistentes educativos y optimización de procesos pedagógicos), para que al finalizar el curso, cada participante diseñe, implemente y valide un asistente de IA funcional aplicable a un curso específico, demostrando dominio en su uso ético y pedagógico

Modalidad en línea por videollamada Zoom.
Plataforma de gestión: Aula virtual Moodle para descargar materiales y enviar tareas.

Rol del docente:
- Facilitador teórico-práctico: Explica conceptos, guía ejercicios y resuelve dudas técnicas.
- Mentor en ética: Promueve discusiones críticas sobre el uso responsable de la IA.
- Evaluador: Retroalimenta proyectos y participa en la calificación final.

Rol del alumno:
- Participante activo: Asiste a sesiones, completa ejercicios prácticos y colabora en debates.
- Creador: Diseña y desarrolla un asistente de IA funcional como proyecto final.
- Autogestor: Organiza su tiempo para cumplir con entregas parciales.

1. Exposición en aula virtual de generalidades y conceptos básicos.
2. Debate en clase sobre los impactos de la IA en la educación.
3. Aula virtual Moodle con actividades basadas en Diseño instruccional de clases a distancia con recursos de aprendizaje a través de videos educativos y clases grabadas para desarrollar diversas actividades didácticas como participación en foros, desarrollo de mapas mentales y trabajo en equipos para instrumentar sus planeaciones didácticas.

Sesión 1: Introducción e Historia de la IA
- Historia de la IA: Desde Alan Turing hasta ChatGPT.
- Ética y mitos comunes.

Sesión 2: Vocabulario Técnico de la IA
- Explicación de términos: token, modelo, latencia, explicabilidad (XAI), cifrado homomórfico, LLM (Large Language Model).
- Ejemplos con herramientas como ChatGPT y Stable Diffusion.

Sesión 3: Funcionamiento Básico de un Modelo de IA
- Arquitectura de redes neuronales (explicación visual con TensorFlow Playground.
- Entrenamiento de modelos: datos, iteraciones, sobreajuste.

Sesión 4: Prompt Engineering para Docentes
- Técnicas para redactar prompts efectivos (ej. especificidad, ejemplos en contexto).
- Uso de herramientas como ChatGPT, DeepSeek, Grok y Notebook LM.

Sesión 5: Aplicaciones de IA en Educación Superior
- Personalización del aprendizaje, chatbots educativos, evaluación automatizada.
- Grupo de trabajo de la IAGen en la UNAM

Sesión 6: IA en Arquitectura y Docencia de la Arquitectura - - Demostración de diseños con IA MidJourney, ArchSynth, LookX,
- Optimización de proyectos con herramientas como TestFit

Sesión 7: Creación de un docente Asistente de IA en Hugging Face
- Introducción a Hugging Face Assistant.
- Creación de un bot sencillo con Gradio.

Sesión 8: Proyecto Final y Conclusiones
- Presentación de proyectos: Asistentes de IA para asignaturas de arquitectura.
- Discusión sobre ética, privacidad y futuro de la IA en la docencia.

Evaluación Formativa (durante el curso)
- 10% Encuestas rápidas electrónicas al final de cada sesión
(ej.: "¿Qué concepto te resultó más difícil hoy?").

- 30% Foro de participación en Aula Moodle

Evaluación Sumativa (al finalizar):
- 60% Evaluación del proyecto final "Creación de un asistente docente con Huggign Face".

NOTA:

80% mínimo de asistencia comprobable por reporte Zoom (tiempo de videollamada)

Evaluación del proyecto final con rúbrica pública (se entrega al inicio del curso).

1.- Llenar el formulario de pre-registro