¡Atrévete a dar el salto con la IA Generativa!
Oficina de Inteligencia Artificial - Vicerrectoría de Tecnologías de la Información
Hay una edición del curso disponible:
9465 inscritos de momento!
IA para estudiantes universitarios/as
Construye tu sistema de estudio inteligente. Un curso diseñado especialmente para estudiantes de educación superior que buscan potenciar su aprendizaje autónomo de manera ética, crítica y con metodologías activas integrando Inteligencia Artificial Generativa.
Competencia General a Desarrollar
¿De qué se trata el curso?
Bajo la narrativa de una Misión Académica, dejarás atrás el estudio pasivo o automático. Aprenderás a configurar un tutor personalizado basado en el diálogo socrático, a estructurar tus apuntes en cuadernos inteligentes e interactivos, y a entrenar para tus evaluaciones mediante técnicas de práctica activa y repetición espaciada apoyadas por herramientas avanzadas de IA como ChatGPT, NotebookLM y Gemini.
Requisitos de Ingreso
Conocimientos previos: Manejo básico de computador, navegación web, procesadores de texto y uso general de plataformas virtuales.
Requisitos técnicos: Computador con conexión estable a internet, cuenta de correo activa y acceso a herramientas de IA generativa (ChatGPT, NotebookLM, Gemini, etc.).
Preguntas Frecuentes
Estructura Curricular por Misiones
Cada misión te llevará paso a paso en la construcción de tu propio ecosistema de estudio inteligente. El curso cuenta con videotutoriales y actividades de simulación gamificadas autónomas.
Misión 1: Dejar de estudiar en automático
1 HoraPropósito: Identificar tus hábitos de estudio actuales y comprender en qué momentos la IA actúa como soporte de aprendizaje y cuándo debilita tu desarrollo cognitivo.
Contenidos Clave:
- La IA generativa como apoyo al aprendizaje, no como reemplazo del pensamiento.
- Dilema de la asistencia: ayuda vs dependencia y delegación cognitiva.
- Riesgos críticos: respuestas incorrectas, sesgos, alucinaciones, fuentes falsas y pérdida de autoría.
- Salud Mental: Distinción clave entre el soporte académico con IA y la necesidad de ayuda profesional humana.
¿Qué harás?: Analizarás los conceptos clave sobre el uso ético de la IA y cómo evitar la delegación cognitiva. Posteriormente, participarás en un desafío práctico de clasificación de casos de uso para aprender a distinguir usos formativos, riesgosos o no éticos de la tecnología.
Misión 2: Crear mi asistente tutor de estudio
1.5 HorasPropósito: Configurar un asistente virtual personalizado (agente de estudio) que aplique el andamiaje pedagógico y el diálogo socrático para una asignatura real de tu carrera.
Contenidos Clave:
- Concepto y anatomía de un asistente de estudio personalizado vs chatbot genérico.
- Componentes del prompt de sistema: rol, objetivo, límites éticos, estilo de interacción y tono.
- Diseño de asistentes socráticos: preguntar antes que responder.
- Deepresearch y técnicas avanzadas en la elaboración de ensayos académicos.
¿Qué harás?: Revisarás la estructura de las instrucciones avanzadas y las bases del diálogo socrático aplicado al estudio. Analizarás la modelación de la configuración de tutores personalizados y resolverás un caso práctico de juego de rol para aprender a guiar la argumentación académica.
Misión 3: Construir mi cuaderno inteligente con IA
1 HoraPropósito: Organizar fuentes académicas y notas de estudio utilizando NotebookLM u otras herramientas equivalentes, evitando alucinaciones de la IA mediante un entorno basado en documentos reales.
Contenidos Clave:
- Organización de fuentes: programas, lecturas obligatorias, apuntes personales y rúbricas.
- Configuración de entornos interactivos basados exclusivamente en fuentes con NotebookLM.
- Toma de notas activa: adaptación del Método Cornell al trabajo con IA.
- Técnicas de verificación y contrastación de la información generada frente a los textos originales.
¿Qué harás?: Aprenderás a aplicar técnicas de toma de notas activa para estructurar un entorno de consulta inteligente basado en tus propios apuntes y materiales. Además, realizarás un ejercicio de análisis individual para ejercitar la contrastación crítica de los textos generados por IA frente a tus documentos originales, detectando vacíos de información o respuestas incompletas.
Misión 4: Entrenar para una evaluación real
0.5 HorasPropósito: Traducir los resultados de aprendizaje (RA) de tus asignaturas en actividades de práctica activa, autoevaluación guiada y recuperación espaciada asistidas por IA.
Contenidos Clave:
- Identificación y deconstrucción de los Resultados de Aprendizaje en los programas de estudio.
- Principios del estudio activo: recuperación de memoria activa, repetición espaciada y simulación bajo presión.
- Creación de tarjetas de memoria (flashcards), casos aplicados, debates guiados e itinerarios de repaso.
¿Qué harás?: Estudiarás los principios científicos de la recuperación activa y la repetición espaciada para estructurar tu entrenamiento. A través de una actividad interactiva de simulación, ejercitarás la traducción de tus resultados de aprendizaje en criterios de evaluación, elaborando preguntas de repaso y simulacros de examen de dificultad progresiva.
Equipo de Facilitadores del Aprendizaje
Contamos con un equipo docente experto en el diseño de metodologías de aprendizaje autónomo, ciencias cognitivas e integración ética de Inteligencias Artificiales en educación superior.
Sara Rojas Caipillán
Ingeniera en Información y Control de Gestión (UChile), Diploma en Inteligencia Artificial (UChile)
Cuenta con amplia experiencia liderando proyectos de inteligencia artificial y transformación digital en el ámbito universitario, articulando equipos interdisciplinarios y desarrollando soluciones tecnológicas con enfoque en impacto social. Actualmente dirige la Oficina de Inteligencia Artificial en la Vicerrectoría de Tecnologías de la Información de la Universidad de Chile, impulsando iniciativas que promueven la innovación, la formación crítica en IA y la conexión entre academia y sociedad.
Yazim Meza Valdivia
Profesor de Historia y Ciencias Sociales (Universidad Diego Portales), Magíster en Gestión y Liderazgo Educacional (Universidad Alberto Hurtado) y Diplomado en Estrategias Metodológicas y Evaluativas para la Formación Laboral (Universidad de Chile)
Cuenta con más de 15 años de experiencia en docencia, diseño instruccional y gestión académica en educación superior, formación técnica y capacitación profesional. Se ha especializado en diseño curricular, digitalización de procesos formativos y metodologías de formación por competencias, integrando tecnologías educativas y estrategias innovadoras para fortalecer la enseñanza y el aprendizaje. Actualmente se desempeña como Diseñador Instruccional de la Oficina de Inteligencia Artificial de la Universidad de Chile, donde desarrolla programas de formación docente orientados al uso pedagógico de la inteligencia artificial generativa.
Evaluación Integrada en Videotutoriales
Para asegurar un aprendizaje continuo, dinámico y autónomo, las evaluaciones se encuentran insertas directamente dentro de los propios videotutoriales explicativos del curso. El proceso es muy sencillo: primero verás el video, estudiarás a fondo el contenido conceptual y, posteriormente, responderás las preguntas interactivas de evaluación ubicadas en el mismo video.
| Componente Evaluativo | Metodología de Trabajo | Ponderación |
|---|---|---|
| Cuestionarios Interactivos en Videos |
Para cada una de las 4 misiones académicas, completarás el siguiente flujo de aprendizaje:
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100% |
Criterios de Aprobación y Certificación
Para aprobar el curso y acceder a tu certificado digital de aprobación, debes cumplir con los siguientes requisitos integrales:
- Obtener una calificación final mínima promedio equivalente al 60% de logro (o nota 4.0 en escala chilena 1.0 a 7.0) en el conjunto de evaluaciones interactivas completadas dentro de los videotutoriales de las Misiones 1 a 4.
- Visualizar y responder la totalidad de las actividades evaluativas embebidas en los videos de estudio de cada módulo.