Nº Créditos ECTS | 6 |
---|---|
Tipo | Obligatoria |
Duración modalidad 12 meses | Semestral |
Duración modalidad 18 meses | Semestral |
Idiomas | Castellano |
Planes de estudio | |
Profesor(es) | |
Año académico | 2025-26 |
La asignatura aborda los principios fundamentales de la Inteligencia Artificial (IA) y su aplicación en el ámbito educativo. A lo largo del curso se analizan los conceptos básicos de la IA, sus componentes y modelos más relevantes, así como las principales tecnologías implicadas, como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y los sistemas adaptativos.
Se exploran los usos actuales de la IA en contextos educativos, incluyendo sistemas tutores inteligentes, plataformas de aprendizaje adaptativo, asistentes virtuales, herramientas de analítica del aprendizaje y aplicaciones orientadas a la personalización, accesibilidad y apoyo docente.
Asimismo, se examinan los beneficios, oportunidades y desafíos que la IA plantea para los procesos de enseñanza y aprendizaje, así como sus implicaciones éticas, sociales y pedagógicas. Al finalizar la asignatura, el estudiantado contará con una comprensión sólida de la IA aplicada a la educación, una visión crítica de sus posibilidades y limitaciones, y criterios para su uso responsable e informado en contextos educativos.
Conocimientos o contenidos
Competencias
Habilidades o destrezas
La dedicación requerida para esta asignatura de 6 créditos ECTS es de 150 horas, que se encuentran distribuidas de la siguiente manera:
SEMANAS (*) | UNIDADES DIDÁCTICAS | ACTIVIDADES DIDÁCTICAS |
---|---|---|
Semana 1 | Tema 1. Introducción a la IA y su relevancia en Educación 1.1. Introducción general a la IA 1.2. Conceptos básicos de la IA, tipos y alcances |
|
Semana 2 | Tema 1. Introducción a la IA y su relevancia en Educación 1.3. Principios fundamentales de la IA 1.4. La relevancia de la IA en Educación |
|
Semana 3 | Tema 2. Fundamentos de la IA en el ámbito educativo 2.1. Fundamentos teóricos de la IA 2.2. Componentes clave de los sistemas de IA |
|
Semana 4 | Tema 2. Fundamentos de la IA en el ámbito educativo 2.3. Ramas de la IA aplicadas a la Educación 2.4. Pensamiento computacional |
|
Semana 5 | Tema 2. Fundamentos de la IA en el ámbito educativo 2.5. Alfabetización en datos para docentes |
|
Semana 6 | Tema 3. Aplicaciones prácticas de la IA en Educación 3.1. Aplicaciones actuales de la IA en contextos educativos 3.2. Sistemas tutores inteligentes |
|
Semana 7 | Tema 3. Aplicaciones prácticas de la IA en Educación 3.3. Aprendizaje adaptativoy recomendaciones personalizadas 3.4. Asistentes virtuales y chatbots educativos |
|
Semana 8 | Tema 3. Aplicaciones prácticas de la IA en Educación 3.5. Calificación automatizada y retroalimentación inteligente 3.6. Analítica de aprendizaje potenciada por IA |
|
Semana 9 | Tema 3. Aplicaciones prácticas de la IA en Educación 3.7. Aplicaciones basadas en IA para atender necesidades y fomentar la accesibilidad 3.8. Apoyo a la planificación y a las tareas administrativas vinculadas con la docencia |
|
Semana 10 | Tema 4. Beneficios y desafíos de la IA en la Educación 4.1. Beneficios y oportunidades de la IA |
|
Semana 11 | Tema 4. Beneficios y desafíos de la IA en la Educación 4.2. Desafíos, riesgos y limitaciones |
|
Semana 12 | Tema 5. Consideraciones éticas y sociales de la IA educativa 5.1. Principios éticos fundamentales en Educación 5.2. Implicaciones éticas del uso de la IA en Educación |
|
Semana 13 | Tema 5. Consideraciones éticas y sociales de la IA educativa 5.3. Transparencia, equidad y control humano de la IA 5.4. Vigilancia vs privacidad |
|
Semana 12 | Tema 5. Consideraciones éticas y sociales de la IA educativa 5.5. Políticas escolares relacionadas con la IA en la propia institución |
|
Resto de semanas hasta finalización del semestre | Estudio y preparación para el examen final, celebración del examen final y cierre de actas. |
- Una evaluación continua a lo largo del curso a través de acciones didácticas que supone el 50% de la nota final. Incluye la realización de los diferentes tipos de actividades evaluables.
- Un examen final que supone el 50% de la nota final. Está dirigido a la valoración de las competencias y conocimientos adquiridos por el estudiante. El examen se evaluará de 0 a 10 y tendrá una duración de 90 minutos.
Para poder presentarse al examen final, en cualquiera de las convocatorias, es imprescindible cumplir los siguientes requisitos relacionados con la evaluación continua: alcanzar una calificación mínima de dos puntos sobre cinco en la evaluación continua del curso.
El estudiante que se presente al examen sin cumplir requisitos será calificado con un cero en el examen final y consumirá convocatoria.
Tipo de actividad | Actividades planificadas | Peso clasificación |
---|---|---|
Debate o reflexión crítica sobre un tema | 1 | 20% |
Actividades de autocomprobación de conocimientos | 1 | 10% |
Actividades de investigación y resolución de problemas | 1 | 20% |
Examen final | Si | 50% |
Total | 100% |
Para aprobar la asignatura, es necesario obtener una calificación mínima de 5 en el examen final presencial, así como en la calificación total del curso, una vez realizado el cómputo ponderado de las calificaciones obtenidas en las actividades didácticas y en el examen final presencial.
Si un estudiante no aprueba la asignatura en la convocatoria ordinaria podrá examinarse en la convocatoria de septiembre.
Las fechas previstas para la realización de todas las actividades se indican en el aula virtual de la asignatura.
Originalidad de los trabajos académicos
Según la Real Academia Española, “plagiar” significa copiar en lo sustancial obras ajenas dándolas como propias. Dicho de otro modo, plagiar implica expresar las ideas de otra persona como si fuesen propias, sin citar la autoría de las mismas. Igualmente, la apropiación de contenido puede ser debida a una inclusión excesiva de información procedente de una misma fuente, pese a que esta haya sido citada adecuadamente. Teniendo en cuenta lo anterior, el estudiante deberá desarrollar sus conocimientos con sus propias palabras y expresiones. En ningún caso se aceptarán copias literales de párrafos, imágenes, gráficos, tablas, etc. de los materiales consultados. En caso de ser necesaria su reproducción, esta deberá contemplar las normas adecuadas para la citación académica.
Los documentos que sean presentados en las actividades académicas podrán ser sometidos a diferentes mecanismos de comprobación de la originalidad (herramientas antiplagios que detectan coincidencias de texto con otras fuentes, comparación con trabajos de otros estudiantes, comparación con información publicada en Internet, etc). El profesor valorará si el trabajo presentado cuenta con los criterios de originalidad exigidos o, en su caso, se atribuye adecuadamente la información no propia a las fuentes correspondientes. La adjudicación como propia de información que corresponde a otros autores podrá suponer el suspenso de la actividad.
Los documentos presentados en las actividades académicas podrán ser almacenados en formato papel o electrónico y servir de comparación con otros trabajos de terceros, a fin de proteger la originalidad de la fuente y evitar la apropiación indebida de todo o parte del trabajo del estudiante. Por tanto, podrán ser utilizados y almacenados por la universidad, a través del sistema que estime, con el único fin de servir como fuente de comparación de cualquier otro trabajo que se presente.
Sistema de calificaciones
El sistema de calificación de todas las actividades didácticas es numérico del 0 a 10 con expresión de un decimal, al que se añade su correspondiente calificación cualitativa:
0 - 4.9: Suspenso (SU)
5.0 - 6.9: Aprobado (AP)
7.0 - 8.9: Notable (NT)
9.0 - 10: Sobresaliente (SB)
(RD 1125/2003, de 5 de septiembre, por lo que se establece el sistema europeo de créditos y el sistema de calificaciones en las titulaciones universitarias de carácter oficial y con validez en todo el territorio nacional).
Nº Créditos ECTS | 6 |
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Tipo | Obligatoria |
Duración modalidad 12 meses | Semestral |
Duración modalidad 18 meses | Semestral |
Idiomas | Castellano |
Planes de estudio | |
Profesor(es) | |
Año académico | 2025-26 |
La asignatura aborda los principios fundamentales de la Inteligencia Artificial (IA) y su aplicación en el ámbito educativo. A lo largo del curso se analizan los conceptos básicos de la IA, sus componentes y modelos más relevantes, así como las principales tecnologías implicadas, como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y los sistemas adaptativos.
Se exploran los usos actuales de la IA en contextos educativos, incluyendo sistemas tutores inteligentes, plataformas de aprendizaje adaptativo, asistentes virtuales, herramientas de analítica del aprendizaje y aplicaciones orientadas a la personalización, accesibilidad y apoyo docente.
Asimismo, se examinan los beneficios, oportunidades y desafíos que la IA plantea para los procesos de enseñanza y aprendizaje, así como sus implicaciones éticas, sociales y pedagógicas. Al finalizar la asignatura, el estudiantado contará con una comprensión sólida de la IA aplicada a la educación, una visión crítica de sus posibilidades y limitaciones, y criterios para su uso responsable e informado en contextos educativos.
Conocimientos o contenidos
Competencias
Habilidades o destrezas
La dedicación requerida para esta asignatura de 6 créditos ECTS es de 150 horas, que se encuentran distribuidas de la siguiente manera:
SEMANAS (*) | UNIDADES DIDÁCTICAS | ACTIVIDADES DIDÁCTICAS |
---|---|---|
Semana 1 | Tema 1. Introducción a la IA y su relevancia en Educación 1.1. Introducción general a la IA 1.2. Conceptos básicos de la IA, tipos y alcances |
|
Semana 2 | Tema 1. Introducción a la IA y su relevancia en Educación 1.3. Principios fundamentales de la IA 1.4. La relevancia de la IA en Educación |
|
Semana 3 | Tema 2. Fundamentos de la IA en el ámbito educativo 2.1. Fundamentos teóricos de la IA 2.2. Componentes clave de los sistemas de IA |
|
Semana 4 | Tema 2. Fundamentos de la IA en el ámbito educativo 2.3. Ramas de la IA aplicadas a la Educación 2.4. Pensamiento computacional |
|
Semana 5 | Tema 2. Fundamentos de la IA en el ámbito educativo 2.5. Alfabetización en datos para docentes |
|
Semana 6 | Tema 3. Aplicaciones prácticas de la IA en Educación 3.1. Aplicaciones actuales de la IA en contextos educativos 3.2. Sistemas tutores inteligentes |
|
Semana 7 | Tema 3. Aplicaciones prácticas de la IA en Educación 3.3. Aprendizaje adaptativoy recomendaciones personalizadas 3.4. Asistentes virtuales y chatbots educativos |
|
Semana 8 | Tema 3. Aplicaciones prácticas de la IA en Educación 3.5. Calificación automatizada y retroalimentación inteligente 3.6. Analítica de aprendizaje potenciada por IA |
|
Semana 9 | Tema 3. Aplicaciones prácticas de la IA en Educación 3.7. Aplicaciones basadas en IA para atender necesidades y fomentar la accesibilidad 3.8. Apoyo a la planificación y a las tareas administrativas vinculadas con la docencia |
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Semana 10 | Tema 4. Beneficios y desafíos de la IA en la Educación 4.1. Beneficios y oportunidades de la IA |
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Semana 11 | Tema 4. Beneficios y desafíos de la IA en la Educación 4.2. Desafíos, riesgos y limitaciones |
|
Semana 12 | Tema 5. Consideraciones éticas y sociales de la IA educativa 5.1. Principios éticos fundamentales en Educación 5.2. Implicaciones éticas del uso de la IA en Educación |
|
Semana 13 | Tema 5. Consideraciones éticas y sociales de la IA educativa 5.3. Transparencia, equidad y control humano de la IA 5.4. Vigilancia vs privacidad |
|
Semana 12 | Tema 5. Consideraciones éticas y sociales de la IA educativa 5.5. Políticas escolares relacionadas con la IA en la propia institución |
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Resto de semanas hasta finalización del semestre | Estudio y preparación para el examen final, celebración del examen final y cierre de actas. |
- Una evaluación continua a lo largo del curso a través de acciones didácticas que supone el 50% de la nota final. Incluye la realización de los diferentes tipos de actividades evaluables.
- Un examen final que supone el 50% de la nota final. Está dirigido a la valoración de las competencias y conocimientos adquiridos por el estudiante. El examen se evaluará de 0 a 10 y tendrá una duración de 90 minutos.
Para poder presentarse al examen final, en cualquiera de las convocatorias, es imprescindible cumplir los siguientes requisitos relacionados con la evaluación continua: alcanzar una calificación mínima de dos puntos sobre cinco en la evaluación continua del curso.
El estudiante que se presente al examen sin cumplir requisitos será calificado con un cero en el examen final y consumirá convocatoria.
Tipo de actividad | Actividades planificadas | Peso clasificación |
---|---|---|
Debate o reflexión crítica sobre un tema | 1 | 20% |
Actividades de autocomprobación de conocimientos | 1 | 10% |
Actividades de investigación y resolución de problemas | 1 | 20% |
Examen final | Si | 50% |
Total | 100% |
Para aprobar la asignatura, es necesario obtener una calificación mínima de 5 en el examen final presencial, así como en la calificación total del curso, una vez realizado el cómputo ponderado de las calificaciones obtenidas en las actividades didácticas y en el examen final presencial.
Si un estudiante no aprueba la asignatura en la convocatoria ordinaria podrá examinarse en la convocatoria de septiembre.
Las fechas previstas para la realización de todas las actividades se indican en el aula virtual de la asignatura.
Originalidad de los trabajos académicos
Según la Real Academia Española, “plagiar” significa copiar en lo sustancial obras ajenas dándolas como propias. Dicho de otro modo, plagiar implica expresar las ideas de otra persona como si fuesen propias, sin citar la autoría de las mismas. Igualmente, la apropiación de contenido puede ser debida a una inclusión excesiva de información procedente de una misma fuente, pese a que esta haya sido citada adecuadamente. Teniendo en cuenta lo anterior, el estudiante deberá desarrollar sus conocimientos con sus propias palabras y expresiones. En ningún caso se aceptarán copias literales de párrafos, imágenes, gráficos, tablas, etc. de los materiales consultados. En caso de ser necesaria su reproducción, esta deberá contemplar las normas adecuadas para la citación académica.
Los documentos que sean presentados en las actividades académicas podrán ser sometidos a diferentes mecanismos de comprobación de la originalidad (herramientas antiplagios que detectan coincidencias de texto con otras fuentes, comparación con trabajos de otros estudiantes, comparación con información publicada en Internet, etc). El profesor valorará si el trabajo presentado cuenta con los criterios de originalidad exigidos o, en su caso, se atribuye adecuadamente la información no propia a las fuentes correspondientes. La adjudicación como propia de información que corresponde a otros autores podrá suponer el suspenso de la actividad.
Los documentos presentados en las actividades académicas podrán ser almacenados en formato papel o electrónico y servir de comparación con otros trabajos de terceros, a fin de proteger la originalidad de la fuente y evitar la apropiación indebida de todo o parte del trabajo del estudiante. Por tanto, podrán ser utilizados y almacenados por la universidad, a través del sistema que estime, con el único fin de servir como fuente de comparación de cualquier otro trabajo que se presente.
Sistema de calificaciones
El sistema de calificación de todas las actividades didácticas es numérico del 0 a 10 con expresión de un decimal, al que se añade su correspondiente calificación cualitativa:
0 - 4.9: Suspenso (SU)
5.0 - 6.9: Aprobado (AP)
7.0 - 8.9: Notable (NT)
9.0 - 10: Sobresaliente (SB)
(RD 1125/2003, de 5 de septiembre, por lo que se establece el sistema europeo de créditos y el sistema de calificaciones en las titulaciones universitarias de carácter oficial y con validez en todo el territorio nacional).
Nº Créditos ECTS | 6 |
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Tipo | Obligatoria |
Duración modalidad 12 meses | Semestral |
Duración modalidad 18 meses | Semestral |
Idiomas | Castellano |
Planes de estudio | |
Profesor(es) | |
Año académico | 2025-26 |
La asignatura aborda los principios fundamentales de la Inteligencia Artificial (IA) y su aplicación en el ámbito educativo. A lo largo del curso se analizan los conceptos básicos de la IA, sus componentes y modelos más relevantes, así como las principales tecnologías implicadas, como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y los sistemas adaptativos.
Se exploran los usos actuales de la IA en contextos educativos, incluyendo sistemas tutores inteligentes, plataformas de aprendizaje adaptativo, asistentes virtuales, herramientas de analítica del aprendizaje y aplicaciones orientadas a la personalización, accesibilidad y apoyo docente.
Asimismo, se examinan los beneficios, oportunidades y desafíos que la IA plantea para los procesos de enseñanza y aprendizaje, así como sus implicaciones éticas, sociales y pedagógicas. Al finalizar la asignatura, el estudiantado contará con una comprensión sólida de la IA aplicada a la educación, una visión crítica de sus posibilidades y limitaciones, y criterios para su uso responsable e informado en contextos educativos.
Conocimientos o contenidos
Competencias
Habilidades o destrezas
La dedicación requerida para esta asignatura de 6 créditos ECTS es de 150 horas, que se encuentran distribuidas de la siguiente manera:
SEMANAS (*) | UNIDADES DIDÁCTICAS | ACTIVIDADES DIDÁCTICAS |
---|---|---|
Semana 1 | Tema 1. Introducción a la IA y su relevancia en Educación 1.1. Introducción general a la IA 1.2. Conceptos básicos de la IA, tipos y alcances |
|
Semana 2 | Tema 1. Introducción a la IA y su relevancia en Educación 1.3. Principios fundamentales de la IA 1.4. La relevancia de la IA en Educación |
|
Semana 3 | Tema 2. Fundamentos de la IA en el ámbito educativo 2.1. Fundamentos teóricos de la IA 2.2. Componentes clave de los sistemas de IA |
|
Semana 4 | Tema 2. Fundamentos de la IA en el ámbito educativo 2.3. Ramas de la IA aplicadas a la Educación 2.4. Pensamiento computacional |
|
Semana 5 | Tema 2. Fundamentos de la IA en el ámbito educativo 2.5. Alfabetización en datos para docentes |
|
Semana 6 | Tema 3. Aplicaciones prácticas de la IA en Educación 3.1. Aplicaciones actuales de la IA en contextos educativos 3.2. Sistemas tutores inteligentes |
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Semana 7 | Tema 3. Aplicaciones prácticas de la IA en Educación 3.3. Aprendizaje adaptativoy recomendaciones personalizadas 3.4. Asistentes virtuales y chatbots educativos |
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Semana 8 | Tema 3. Aplicaciones prácticas de la IA en Educación 3.5. Calificación automatizada y retroalimentación inteligente 3.6. Analítica de aprendizaje potenciada por IA |
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Semana 9 | Tema 3. Aplicaciones prácticas de la IA en Educación 3.7. Aplicaciones basadas en IA para atender necesidades y fomentar la accesibilidad 3.8. Apoyo a la planificación y a las tareas administrativas vinculadas con la docencia |
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Semana 10 | Tema 4. Beneficios y desafíos de la IA en la Educación 4.1. Beneficios y oportunidades de la IA |
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Semana 11 | Tema 4. Beneficios y desafíos de la IA en la Educación 4.2. Desafíos, riesgos y limitaciones |
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Semana 12 | Tema 5. Consideraciones éticas y sociales de la IA educativa 5.1. Principios éticos fundamentales en Educación 5.2. Implicaciones éticas del uso de la IA en Educación |
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Semana 13 | Tema 5. Consideraciones éticas y sociales de la IA educativa 5.3. Transparencia, equidad y control humano de la IA 5.4. Vigilancia vs privacidad |
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Semana 12 | Tema 5. Consideraciones éticas y sociales de la IA educativa 5.5. Políticas escolares relacionadas con la IA en la propia institución |
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Resto de semanas hasta finalización del semestre | Estudio y preparación para el examen final, celebración del examen final y cierre de actas. |
- Una evaluación continua a lo largo del curso a través de acciones didácticas que supone el 50% de la nota final. Incluye la realización de los diferentes tipos de actividades evaluables.
- Un examen final que supone el 50% de la nota final. Está dirigido a la valoración de las competencias y conocimientos adquiridos por el estudiante. El examen se evaluará de 0 a 10 y tendrá una duración de 90 minutos.
Para poder presentarse al examen final, en cualquiera de las convocatorias, es imprescindible cumplir los siguientes requisitos relacionados con la evaluación continua: alcanzar una calificación mínima de dos puntos sobre cinco en la evaluación continua del curso.
El estudiante que se presente al examen sin cumplir requisitos será calificado con un cero en el examen final y consumirá convocatoria.
Tipo de actividad | Actividades planificadas | Peso clasificación |
---|---|---|
Debate o reflexión crítica sobre un tema | 1 | 20% |
Actividades de autocomprobación de conocimientos | 1 | 10% |
Actividades de investigación y resolución de problemas | 1 | 20% |
Examen final | Si | 50% |
Total | 100% |
Para aprobar la asignatura, es necesario obtener una calificación mínima de 5 en el examen final presencial, así como en la calificación total del curso, una vez realizado el cómputo ponderado de las calificaciones obtenidas en las actividades didácticas y en el examen final presencial.
Si un estudiante no aprueba la asignatura en la convocatoria ordinaria podrá examinarse en la convocatoria de septiembre.
Las fechas previstas para la realización de todas las actividades se indican en el aula virtual de la asignatura.
Originalidad de los trabajos académicos
Según la Real Academia Española, “plagiar” significa copiar en lo sustancial obras ajenas dándolas como propias. Dicho de otro modo, plagiar implica expresar las ideas de otra persona como si fuesen propias, sin citar la autoría de las mismas. Igualmente, la apropiación de contenido puede ser debida a una inclusión excesiva de información procedente de una misma fuente, pese a que esta haya sido citada adecuadamente. Teniendo en cuenta lo anterior, el estudiante deberá desarrollar sus conocimientos con sus propias palabras y expresiones. En ningún caso se aceptarán copias literales de párrafos, imágenes, gráficos, tablas, etc. de los materiales consultados. En caso de ser necesaria su reproducción, esta deberá contemplar las normas adecuadas para la citación académica.
Los documentos que sean presentados en las actividades académicas podrán ser sometidos a diferentes mecanismos de comprobación de la originalidad (herramientas antiplagios que detectan coincidencias de texto con otras fuentes, comparación con trabajos de otros estudiantes, comparación con información publicada en Internet, etc). El profesor valorará si el trabajo presentado cuenta con los criterios de originalidad exigidos o, en su caso, se atribuye adecuadamente la información no propia a las fuentes correspondientes. La adjudicación como propia de información que corresponde a otros autores podrá suponer el suspenso de la actividad.
Los documentos presentados en las actividades académicas podrán ser almacenados en formato papel o electrónico y servir de comparación con otros trabajos de terceros, a fin de proteger la originalidad de la fuente y evitar la apropiación indebida de todo o parte del trabajo del estudiante. Por tanto, podrán ser utilizados y almacenados por la universidad, a través del sistema que estime, con el único fin de servir como fuente de comparación de cualquier otro trabajo que se presente.
Sistema de calificaciones
El sistema de calificación de todas las actividades didácticas es numérico del 0 a 10 con expresión de un decimal, al que se añade su correspondiente calificación cualitativa:
0 - 4.9: Suspenso (SU)
5.0 - 6.9: Aprobado (AP)
7.0 - 8.9: Notable (NT)
9.0 - 10: Sobresaliente (SB)
(RD 1125/2003, de 5 de septiembre, por lo que se establece el sistema europeo de créditos y el sistema de calificaciones en las titulaciones universitarias de carácter oficial y con validez en todo el territorio nacional).
Nº Créditos ECTS | 6 |
---|---|
Tipo | Obligatoria |
Duración modalidad 12 meses | Semestral |
Duración modalidad 18 meses | Semestral |
Idiomas | Castellano |
Planes de estudio | |
Profesor(es) | |
Año académico | 2025-26 |
La asignatura aborda los principios fundamentales de la Inteligencia Artificial (IA) y su aplicación en el ámbito educativo. A lo largo del curso se analizan los conceptos básicos de la IA, sus componentes y modelos más relevantes, así como las principales tecnologías implicadas, como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y los sistemas adaptativos.
Se exploran los usos actuales de la IA en contextos educativos, incluyendo sistemas tutores inteligentes, plataformas de aprendizaje adaptativo, asistentes virtuales, herramientas de analítica del aprendizaje y aplicaciones orientadas a la personalización, accesibilidad y apoyo docente.
Asimismo, se examinan los beneficios, oportunidades y desafíos que la IA plantea para los procesos de enseñanza y aprendizaje, así como sus implicaciones éticas, sociales y pedagógicas. Al finalizar la asignatura, el estudiantado contará con una comprensión sólida de la IA aplicada a la educación, una visión crítica de sus posibilidades y limitaciones, y criterios para su uso responsable e informado en contextos educativos.
Conocimientos o contenidos
Competencias
Habilidades o destrezas
La dedicación requerida para esta asignatura de 6 créditos ECTS es de 150 horas, que se encuentran distribuidas de la siguiente manera:
SEMANAS (*) | UNIDADES DIDÁCTICAS | ACTIVIDADES DIDÁCTICAS |
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Semana 1 | Tema 1. Introducción a la IA y su relevancia en Educación 1.1. Introducción general a la IA 1.2. Conceptos básicos de la IA, tipos y alcances |
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Semana 2 | Tema 1. Introducción a la IA y su relevancia en Educación 1.3. Principios fundamentales de la IA 1.4. La relevancia de la IA en Educación |
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Semana 3 | Tema 2. Fundamentos de la IA en el ámbito educativo 2.1. Fundamentos teóricos de la IA 2.2. Componentes clave de los sistemas de IA |
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Semana 4 | Tema 2. Fundamentos de la IA en el ámbito educativo 2.3. Ramas de la IA aplicadas a la Educación 2.4. Pensamiento computacional |
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Semana 5 | Tema 2. Fundamentos de la IA en el ámbito educativo 2.5. Alfabetización en datos para docentes |
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Semana 6 | Tema 3. Aplicaciones prácticas de la IA en Educación 3.1. Aplicaciones actuales de la IA en contextos educativos 3.2. Sistemas tutores inteligentes |
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Semana 7 | Tema 3. Aplicaciones prácticas de la IA en Educación 3.3. Aprendizaje adaptativoy recomendaciones personalizadas 3.4. Asistentes virtuales y chatbots educativos |
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Semana 8 | Tema 3. Aplicaciones prácticas de la IA en Educación 3.5. Calificación automatizada y retroalimentación inteligente 3.6. Analítica de aprendizaje potenciada por IA |
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Semana 9 | Tema 3. Aplicaciones prácticas de la IA en Educación 3.7. Aplicaciones basadas en IA para atender necesidades y fomentar la accesibilidad 3.8. Apoyo a la planificación y a las tareas administrativas vinculadas con la docencia |
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Semana 10 | Tema 4. Beneficios y desafíos de la IA en la Educación 4.1. Beneficios y oportunidades de la IA |
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Semana 11 | Tema 4. Beneficios y desafíos de la IA en la Educación 4.2. Desafíos, riesgos y limitaciones |
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Semana 12 | Tema 5. Consideraciones éticas y sociales de la IA educativa 5.1. Principios éticos fundamentales en Educación 5.2. Implicaciones éticas del uso de la IA en Educación |
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Semana 13 | Tema 5. Consideraciones éticas y sociales de la IA educativa 5.3. Transparencia, equidad y control humano de la IA 5.4. Vigilancia vs privacidad |
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Semana 12 | Tema 5. Consideraciones éticas y sociales de la IA educativa 5.5. Políticas escolares relacionadas con la IA en la propia institución |
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Resto de semanas hasta finalización del semestre | Estudio y preparación para el examen final, celebración del examen final y cierre de actas. |
- Una evaluación continua a lo largo del curso a través de acciones didácticas que supone el 50% de la nota final. Incluye la realización de los diferentes tipos de actividades evaluables.
- Un examen final que supone el 50% de la nota final. Está dirigido a la valoración de las competencias y conocimientos adquiridos por el estudiante. El examen se evaluará de 0 a 10 y tendrá una duración de 90 minutos.
Para poder presentarse al examen final, en cualquiera de las convocatorias, es imprescindible cumplir los siguientes requisitos relacionados con la evaluación continua: alcanzar una calificación mínima de dos puntos sobre cinco en la evaluación continua del curso.
El estudiante que se presente al examen sin cumplir requisitos será calificado con un cero en el examen final y consumirá convocatoria.
Tipo de actividad | Actividades planificadas | Peso clasificación |
---|---|---|
Debate o reflexión crítica sobre un tema | 1 | 20% |
Actividades de autocomprobación de conocimientos | 1 | 10% |
Actividades de investigación y resolución de problemas | 1 | 20% |
Examen final | Si | 50% |
Total | 100% |
Para aprobar la asignatura, es necesario obtener una calificación mínima de 5 en el examen final presencial, así como en la calificación total del curso, una vez realizado el cómputo ponderado de las calificaciones obtenidas en las actividades didácticas y en el examen final presencial.
Si un estudiante no aprueba la asignatura en la convocatoria ordinaria podrá examinarse en la convocatoria de septiembre.
Las fechas previstas para la realización de todas las actividades se indican en el aula virtual de la asignatura.
Originalidad de los trabajos académicos
Según la Real Academia Española, “plagiar” significa copiar en lo sustancial obras ajenas dándolas como propias. Dicho de otro modo, plagiar implica expresar las ideas de otra persona como si fuesen propias, sin citar la autoría de las mismas. Igualmente, la apropiación de contenido puede ser debida a una inclusión excesiva de información procedente de una misma fuente, pese a que esta haya sido citada adecuadamente. Teniendo en cuenta lo anterior, el estudiante deberá desarrollar sus conocimientos con sus propias palabras y expresiones. En ningún caso se aceptarán copias literales de párrafos, imágenes, gráficos, tablas, etc. de los materiales consultados. En caso de ser necesaria su reproducción, esta deberá contemplar las normas adecuadas para la citación académica.
Los documentos que sean presentados en las actividades académicas podrán ser sometidos a diferentes mecanismos de comprobación de la originalidad (herramientas antiplagios que detectan coincidencias de texto con otras fuentes, comparación con trabajos de otros estudiantes, comparación con información publicada en Internet, etc). El profesor valorará si el trabajo presentado cuenta con los criterios de originalidad exigidos o, en su caso, se atribuye adecuadamente la información no propia a las fuentes correspondientes. La adjudicación como propia de información que corresponde a otros autores podrá suponer el suspenso de la actividad.
Los documentos presentados en las actividades académicas podrán ser almacenados en formato papel o electrónico y servir de comparación con otros trabajos de terceros, a fin de proteger la originalidad de la fuente y evitar la apropiación indebida de todo o parte del trabajo del estudiante. Por tanto, podrán ser utilizados y almacenados por la universidad, a través del sistema que estime, con el único fin de servir como fuente de comparación de cualquier otro trabajo que se presente.
Sistema de calificaciones
El sistema de calificación de todas las actividades didácticas es numérico del 0 a 10 con expresión de un decimal, al que se añade su correspondiente calificación cualitativa:
0 - 4.9: Suspenso (SU)
5.0 - 6.9: Aprobado (AP)
7.0 - 8.9: Notable (NT)
9.0 - 10: Sobresaliente (SB)
(RD 1125/2003, de 5 de septiembre, por lo que se establece el sistema europeo de créditos y el sistema de calificaciones en las titulaciones universitarias de carácter oficial y con validez en todo el territorio nacional).
Nº Créditos ECTS | 6 |
---|---|
Tipo | Obligatoria |
Duración modalidad 12 meses | Semestral |
Duración modalidad 18 meses | Semestral |
Idiomas | Castellano |
Planes de estudio | |
Profesor(es) | |
Año académico | 2025-26 |
La asignatura aborda los principios fundamentales de la Inteligencia Artificial (IA) y su aplicación en el ámbito educativo. A lo largo del curso se analizan los conceptos básicos de la IA, sus componentes y modelos más relevantes, así como las principales tecnologías implicadas, como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y los sistemas adaptativos.
Se exploran los usos actuales de la IA en contextos educativos, incluyendo sistemas tutores inteligentes, plataformas de aprendizaje adaptativo, asistentes virtuales, herramientas de analítica del aprendizaje y aplicaciones orientadas a la personalización, accesibilidad y apoyo docente.
Asimismo, se examinan los beneficios, oportunidades y desafíos que la IA plantea para los procesos de enseñanza y aprendizaje, así como sus implicaciones éticas, sociales y pedagógicas. Al finalizar la asignatura, el estudiantado contará con una comprensión sólida de la IA aplicada a la educación, una visión crítica de sus posibilidades y limitaciones, y criterios para su uso responsable e informado en contextos educativos.
Conocimientos o contenidos
Competencias
Habilidades o destrezas
La dedicación requerida para esta asignatura de 6 créditos ECTS es de 150 horas, que se encuentran distribuidas de la siguiente manera:
SEMANAS (*) | UNIDADES DIDÁCTICAS | ACTIVIDADES DIDÁCTICAS |
---|---|---|
Semana 1 | Tema 1. Introducción a la IA y su relevancia en Educación 1.1. Introducción general a la IA 1.2. Conceptos básicos de la IA, tipos y alcances |
|
Semana 2 | Tema 1. Introducción a la IA y su relevancia en Educación 1.3. Principios fundamentales de la IA 1.4. La relevancia de la IA en Educación |
|
Semana 3 | Tema 2. Fundamentos de la IA en el ámbito educativo 2.1. Fundamentos teóricos de la IA 2.2. Componentes clave de los sistemas de IA |
|
Semana 4 | Tema 2. Fundamentos de la IA en el ámbito educativo 2.3. Ramas de la IA aplicadas a la Educación 2.4. Pensamiento computacional |
|
Semana 5 | Tema 2. Fundamentos de la IA en el ámbito educativo 2.5. Alfabetización en datos para docentes |
|
Semana 6 | Tema 3. Aplicaciones prácticas de la IA en Educación 3.1. Aplicaciones actuales de la IA en contextos educativos 3.2. Sistemas tutores inteligentes |
|
Semana 7 | Tema 3. Aplicaciones prácticas de la IA en Educación 3.3. Aprendizaje adaptativoy recomendaciones personalizadas 3.4. Asistentes virtuales y chatbots educativos |
|
Semana 8 | Tema 3. Aplicaciones prácticas de la IA en Educación 3.5. Calificación automatizada y retroalimentación inteligente 3.6. Analítica de aprendizaje potenciada por IA |
|
Semana 9 | Tema 3. Aplicaciones prácticas de la IA en Educación 3.7. Aplicaciones basadas en IA para atender necesidades y fomentar la accesibilidad 3.8. Apoyo a la planificación y a las tareas administrativas vinculadas con la docencia |
|
Semana 10 | Tema 4. Beneficios y desafíos de la IA en la Educación 4.1. Beneficios y oportunidades de la IA |
|
Semana 11 | Tema 4. Beneficios y desafíos de la IA en la Educación 4.2. Desafíos, riesgos y limitaciones |
|
Semana 12 | Tema 5. Consideraciones éticas y sociales de la IA educativa 5.1. Principios éticos fundamentales en Educación 5.2. Implicaciones éticas del uso de la IA en Educación |
|
Semana 13 | Tema 5. Consideraciones éticas y sociales de la IA educativa 5.3. Transparencia, equidad y control humano de la IA 5.4. Vigilancia vs privacidad |
|
Semana 12 | Tema 5. Consideraciones éticas y sociales de la IA educativa 5.5. Políticas escolares relacionadas con la IA en la propia institución |
|
Resto de semanas hasta finalización del semestre | Estudio y preparación para el examen final, celebración del examen final y cierre de actas. |
- Una evaluación continua a lo largo del curso a través de acciones didácticas que supone el 50% de la nota final. Incluye la realización de los diferentes tipos de actividades evaluables.
- Un examen final que supone el 50% de la nota final. Está dirigido a la valoración de las competencias y conocimientos adquiridos por el estudiante. El examen se evaluará de 0 a 10 y tendrá una duración de 90 minutos.
Para poder presentarse al examen final, en cualquiera de las convocatorias, es imprescindible cumplir los siguientes requisitos relacionados con la evaluación continua: alcanzar una calificación mínima de dos puntos sobre cinco en la evaluación continua del curso.
El estudiante que se presente al examen sin cumplir requisitos será calificado con un cero en el examen final y consumirá convocatoria.
Tipo de actividad | Actividades planificadas | Peso clasificación |
---|---|---|
Debate o reflexión crítica sobre un tema | 1 | 20% |
Actividades de autocomprobación de conocimientos | 1 | 10% |
Actividades de investigación y resolución de problemas | 1 | 20% |
Examen final | Si | 50% |
Total | 100% |
Para aprobar la asignatura, es necesario obtener una calificación mínima de 5 en el examen final presencial, así como en la calificación total del curso, una vez realizado el cómputo ponderado de las calificaciones obtenidas en las actividades didácticas y en el examen final presencial.
Si un estudiante no aprueba la asignatura en la convocatoria ordinaria podrá examinarse en la convocatoria de septiembre.
Las fechas previstas para la realización de todas las actividades se indican en el aula virtual de la asignatura.
Originalidad de los trabajos académicos
Según la Real Academia Española, “plagiar” significa copiar en lo sustancial obras ajenas dándolas como propias. Dicho de otro modo, plagiar implica expresar las ideas de otra persona como si fuesen propias, sin citar la autoría de las mismas. Igualmente, la apropiación de contenido puede ser debida a una inclusión excesiva de información procedente de una misma fuente, pese a que esta haya sido citada adecuadamente. Teniendo en cuenta lo anterior, el estudiante deberá desarrollar sus conocimientos con sus propias palabras y expresiones. En ningún caso se aceptarán copias literales de párrafos, imágenes, gráficos, tablas, etc. de los materiales consultados. En caso de ser necesaria su reproducción, esta deberá contemplar las normas adecuadas para la citación académica.
Los documentos que sean presentados en las actividades académicas podrán ser sometidos a diferentes mecanismos de comprobación de la originalidad (herramientas antiplagios que detectan coincidencias de texto con otras fuentes, comparación con trabajos de otros estudiantes, comparación con información publicada en Internet, etc). El profesor valorará si el trabajo presentado cuenta con los criterios de originalidad exigidos o, en su caso, se atribuye adecuadamente la información no propia a las fuentes correspondientes. La adjudicación como propia de información que corresponde a otros autores podrá suponer el suspenso de la actividad.
Los documentos presentados en las actividades académicas podrán ser almacenados en formato papel o electrónico y servir de comparación con otros trabajos de terceros, a fin de proteger la originalidad de la fuente y evitar la apropiación indebida de todo o parte del trabajo del estudiante. Por tanto, podrán ser utilizados y almacenados por la universidad, a través del sistema que estime, con el único fin de servir como fuente de comparación de cualquier otro trabajo que se presente.
Sistema de calificaciones
El sistema de calificación de todas las actividades didácticas es numérico del 0 a 10 con expresión de un decimal, al que se añade su correspondiente calificación cualitativa:
0 - 4.9: Suspenso (SU)
5.0 - 6.9: Aprobado (AP)
7.0 - 8.9: Notable (NT)
9.0 - 10: Sobresaliente (SB)
(RD 1125/2003, de 5 de septiembre, por lo que se establece el sistema europeo de créditos y el sistema de calificaciones en las titulaciones universitarias de carácter oficial y con validez en todo el territorio nacional).
Nº Créditos ECTS | 6 |
---|---|
Tipo | Obligatoria |
Duración modalidad 12 meses | Semestral |
Duración modalidad 18 meses | Semestral |
Idiomas | Castellano |
Planes de estudio | |
Profesor(es) | |
Año académico | 2025-26 |
La asignatura aborda los principios fundamentales de la Inteligencia Artificial (IA) y su aplicación en el ámbito educativo. A lo largo del curso se analizan los conceptos básicos de la IA, sus componentes y modelos más relevantes, así como las principales tecnologías implicadas, como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y los sistemas adaptativos.
Se exploran los usos actuales de la IA en contextos educativos, incluyendo sistemas tutores inteligentes, plataformas de aprendizaje adaptativo, asistentes virtuales, herramientas de analítica del aprendizaje y aplicaciones orientadas a la personalización, accesibilidad y apoyo docente.
Asimismo, se examinan los beneficios, oportunidades y desafíos que la IA plantea para los procesos de enseñanza y aprendizaje, así como sus implicaciones éticas, sociales y pedagógicas. Al finalizar la asignatura, el estudiantado contará con una comprensión sólida de la IA aplicada a la educación, una visión crítica de sus posibilidades y limitaciones, y criterios para su uso responsable e informado en contextos educativos.
Conocimientos o contenidos
Competencias
Habilidades o destrezas
La dedicación requerida para esta asignatura de 6 créditos ECTS es de 150 horas, que se encuentran distribuidas de la siguiente manera:
SEMANAS (*) | UNIDADES DIDÁCTICAS | ACTIVIDADES DIDÁCTICAS |
---|---|---|
Semana 1 | Tema 1. Introducción a la IA y su relevancia en Educación 1.1. Introducción general a la IA 1.2. Conceptos básicos de la IA, tipos y alcances |
|
Semana 2 | Tema 1. Introducción a la IA y su relevancia en Educación 1.3. Principios fundamentales de la IA 1.4. La relevancia de la IA en Educación |
|
Semana 3 | Tema 2. Fundamentos de la IA en el ámbito educativo 2.1. Fundamentos teóricos de la IA 2.2. Componentes clave de los sistemas de IA |
|
Semana 4 | Tema 2. Fundamentos de la IA en el ámbito educativo 2.3. Ramas de la IA aplicadas a la Educación 2.4. Pensamiento computacional |
|
Semana 5 | Tema 2. Fundamentos de la IA en el ámbito educativo 2.5. Alfabetización en datos para docentes |
|
Semana 6 | Tema 3. Aplicaciones prácticas de la IA en Educación 3.1. Aplicaciones actuales de la IA en contextos educativos 3.2. Sistemas tutores inteligentes |
|
Semana 7 | Tema 3. Aplicaciones prácticas de la IA en Educación 3.3. Aprendizaje adaptativoy recomendaciones personalizadas 3.4. Asistentes virtuales y chatbots educativos |
|
Semana 8 | Tema 3. Aplicaciones prácticas de la IA en Educación 3.5. Calificación automatizada y retroalimentación inteligente 3.6. Analítica de aprendizaje potenciada por IA |
|
Semana 9 | Tema 3. Aplicaciones prácticas de la IA en Educación 3.7. Aplicaciones basadas en IA para atender necesidades y fomentar la accesibilidad 3.8. Apoyo a la planificación y a las tareas administrativas vinculadas con la docencia |
|
Semana 10 | Tema 4. Beneficios y desafíos de la IA en la Educación 4.1. Beneficios y oportunidades de la IA |
|
Semana 11 | Tema 4. Beneficios y desafíos de la IA en la Educación 4.2. Desafíos, riesgos y limitaciones |
|
Semana 12 | Tema 5. Consideraciones éticas y sociales de la IA educativa 5.1. Principios éticos fundamentales en Educación 5.2. Implicaciones éticas del uso de la IA en Educación |
|
Semana 13 | Tema 5. Consideraciones éticas y sociales de la IA educativa 5.3. Transparencia, equidad y control humano de la IA 5.4. Vigilancia vs privacidad |
|
Semana 12 | Tema 5. Consideraciones éticas y sociales de la IA educativa 5.5. Políticas escolares relacionadas con la IA en la propia institución |
|
Resto de semanas hasta finalización del semestre | Estudio y preparación para el examen final, celebración del examen final y cierre de actas. |
- Una evaluación continua a lo largo del curso a través de acciones didácticas que supone el 50% de la nota final. Incluye la realización de los diferentes tipos de actividades evaluables.
- Un examen final que supone el 50% de la nota final. Está dirigido a la valoración de las competencias y conocimientos adquiridos por el estudiante. El examen se evaluará de 0 a 10 y tendrá una duración de 90 minutos.
Para poder presentarse al examen final, en cualquiera de las convocatorias, es imprescindible cumplir los siguientes requisitos relacionados con la evaluación continua: alcanzar una calificación mínima de dos puntos sobre cinco en la evaluación continua del curso.
El estudiante que se presente al examen sin cumplir requisitos será calificado con un cero en el examen final y consumirá convocatoria.
Tipo de actividad | Actividades planificadas | Peso clasificación |
---|---|---|
Debate o reflexión crítica sobre un tema | 1 | 20% |
Actividades de autocomprobación de conocimientos | 1 | 10% |
Actividades de investigación y resolución de problemas | 1 | 20% |
Examen final | Si | 50% |
Total | 100% |
Para aprobar la asignatura, es necesario obtener una calificación mínima de 5 en el examen final presencial, así como en la calificación total del curso, una vez realizado el cómputo ponderado de las calificaciones obtenidas en las actividades didácticas y en el examen final presencial.
Si un estudiante no aprueba la asignatura en la convocatoria ordinaria podrá examinarse en la convocatoria de septiembre.
Las fechas previstas para la realización de todas las actividades se indican en el aula virtual de la asignatura.
Originalidad de los trabajos académicos
Según la Real Academia Española, “plagiar” significa copiar en lo sustancial obras ajenas dándolas como propias. Dicho de otro modo, plagiar implica expresar las ideas de otra persona como si fuesen propias, sin citar la autoría de las mismas. Igualmente, la apropiación de contenido puede ser debida a una inclusión excesiva de información procedente de una misma fuente, pese a que esta haya sido citada adecuadamente. Teniendo en cuenta lo anterior, el estudiante deberá desarrollar sus conocimientos con sus propias palabras y expresiones. En ningún caso se aceptarán copias literales de párrafos, imágenes, gráficos, tablas, etc. de los materiales consultados. En caso de ser necesaria su reproducción, esta deberá contemplar las normas adecuadas para la citación académica.
Los documentos que sean presentados en las actividades académicas podrán ser sometidos a diferentes mecanismos de comprobación de la originalidad (herramientas antiplagios que detectan coincidencias de texto con otras fuentes, comparación con trabajos de otros estudiantes, comparación con información publicada en Internet, etc). El profesor valorará si el trabajo presentado cuenta con los criterios de originalidad exigidos o, en su caso, se atribuye adecuadamente la información no propia a las fuentes correspondientes. La adjudicación como propia de información que corresponde a otros autores podrá suponer el suspenso de la actividad.
Los documentos presentados en las actividades académicas podrán ser almacenados en formato papel o electrónico y servir de comparación con otros trabajos de terceros, a fin de proteger la originalidad de la fuente y evitar la apropiación indebida de todo o parte del trabajo del estudiante. Por tanto, podrán ser utilizados y almacenados por la universidad, a través del sistema que estime, con el único fin de servir como fuente de comparación de cualquier otro trabajo que se presente.
Sistema de calificaciones
El sistema de calificación de todas las actividades didácticas es numérico del 0 a 10 con expresión de un decimal, al que se añade su correspondiente calificación cualitativa:
0 - 4.9: Suspenso (SU)
5.0 - 6.9: Aprobado (AP)
7.0 - 8.9: Notable (NT)
9.0 - 10: Sobresaliente (SB)
(RD 1125/2003, de 5 de septiembre, por lo que se establece el sistema europeo de créditos y el sistema de calificaciones en las titulaciones universitarias de carácter oficial y con validez en todo el territorio nacional).
Nº Créditos ECTS | 6 |
---|---|
Tipo | Obligatoria |
Duración modalidad 12 meses | Semestral |
Duración modalidad 18 meses | Semestral |
Idiomas | Castellano |
Planes de estudio | |
Profesor(es) | |
Año académico | 2025-26 |
La asignatura aborda los principios fundamentales de la Inteligencia Artificial (IA) y su aplicación en el ámbito educativo. A lo largo del curso se analizan los conceptos básicos de la IA, sus componentes y modelos más relevantes, así como las principales tecnologías implicadas, como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y los sistemas adaptativos.
Se exploran los usos actuales de la IA en contextos educativos, incluyendo sistemas tutores inteligentes, plataformas de aprendizaje adaptativo, asistentes virtuales, herramientas de analítica del aprendizaje y aplicaciones orientadas a la personalización, accesibilidad y apoyo docente.
Asimismo, se examinan los beneficios, oportunidades y desafíos que la IA plantea para los procesos de enseñanza y aprendizaje, así como sus implicaciones éticas, sociales y pedagógicas. Al finalizar la asignatura, el estudiantado contará con una comprensión sólida de la IA aplicada a la educación, una visión crítica de sus posibilidades y limitaciones, y criterios para su uso responsable e informado en contextos educativos.
Conocimientos o contenidos
Competencias
Habilidades o destrezas
La dedicación requerida para esta asignatura de 6 créditos ECTS es de 150 horas, que se encuentran distribuidas de la siguiente manera:
SEMANAS (*) | UNIDADES DIDÁCTICAS | ACTIVIDADES DIDÁCTICAS |
---|---|---|
Semana 1 | Tema 1. Introducción a la IA y su relevancia en Educación 1.1. Introducción general a la IA 1.2. Conceptos básicos de la IA, tipos y alcances |
|
Semana 2 | Tema 1. Introducción a la IA y su relevancia en Educación 1.3. Principios fundamentales de la IA 1.4. La relevancia de la IA en Educación |
|
Semana 3 | Tema 2. Fundamentos de la IA en el ámbito educativo 2.1. Fundamentos teóricos de la IA 2.2. Componentes clave de los sistemas de IA |
|
Semana 4 | Tema 2. Fundamentos de la IA en el ámbito educativo 2.3. Ramas de la IA aplicadas a la Educación 2.4. Pensamiento computacional |
|
Semana 5 | Tema 2. Fundamentos de la IA en el ámbito educativo 2.5. Alfabetización en datos para docentes |
|
Semana 6 | Tema 3. Aplicaciones prácticas de la IA en Educación 3.1. Aplicaciones actuales de la IA en contextos educativos 3.2. Sistemas tutores inteligentes |
|
Semana 7 | Tema 3. Aplicaciones prácticas de la IA en Educación 3.3. Aprendizaje adaptativoy recomendaciones personalizadas 3.4. Asistentes virtuales y chatbots educativos |
|
Semana 8 | Tema 3. Aplicaciones prácticas de la IA en Educación 3.5. Calificación automatizada y retroalimentación inteligente 3.6. Analítica de aprendizaje potenciada por IA |
|
Semana 9 | Tema 3. Aplicaciones prácticas de la IA en Educación 3.7. Aplicaciones basadas en IA para atender necesidades y fomentar la accesibilidad 3.8. Apoyo a la planificación y a las tareas administrativas vinculadas con la docencia |
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Semana 10 | Tema 4. Beneficios y desafíos de la IA en la Educación 4.1. Beneficios y oportunidades de la IA |
|
Semana 11 | Tema 4. Beneficios y desafíos de la IA en la Educación 4.2. Desafíos, riesgos y limitaciones |
|
Semana 12 | Tema 5. Consideraciones éticas y sociales de la IA educativa 5.1. Principios éticos fundamentales en Educación 5.2. Implicaciones éticas del uso de la IA en Educación |
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Semana 13 | Tema 5. Consideraciones éticas y sociales de la IA educativa 5.3. Transparencia, equidad y control humano de la IA 5.4. Vigilancia vs privacidad |
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Semana 12 | Tema 5. Consideraciones éticas y sociales de la IA educativa 5.5. Políticas escolares relacionadas con la IA en la propia institución |
|
Resto de semanas hasta finalización del semestre | Estudio y preparación para el examen final, celebración del examen final y cierre de actas. |
- Una evaluación continua a lo largo del curso a través de acciones didácticas que supone el 50% de la nota final. Incluye la realización de los diferentes tipos de actividades evaluables.
- Un examen final que supone el 50% de la nota final. Está dirigido a la valoración de las competencias y conocimientos adquiridos por el estudiante. El examen se evaluará de 0 a 10 y tendrá una duración de 90 minutos.
Para poder presentarse al examen final, en cualquiera de las convocatorias, es imprescindible cumplir los siguientes requisitos relacionados con la evaluación continua: alcanzar una calificación mínima de dos puntos sobre cinco en la evaluación continua del curso.
El estudiante que se presente al examen sin cumplir requisitos será calificado con un cero en el examen final y consumirá convocatoria.
Tipo de actividad | Actividades planificadas | Peso clasificación |
---|---|---|
Debate o reflexión crítica sobre un tema | 1 | 20% |
Actividades de autocomprobación de conocimientos | 1 | 10% |
Actividades de investigación y resolución de problemas | 1 | 20% |
Examen final | Si | 50% |
Total | 100% |
Para aprobar la asignatura, es necesario obtener una calificación mínima de 5 en el examen final presencial, así como en la calificación total del curso, una vez realizado el cómputo ponderado de las calificaciones obtenidas en las actividades didácticas y en el examen final presencial.
Si un estudiante no aprueba la asignatura en la convocatoria ordinaria podrá examinarse en la convocatoria de septiembre.
Las fechas previstas para la realización de todas las actividades se indican en el aula virtual de la asignatura.
Originalidad de los trabajos académicos
Según la Real Academia Española, “plagiar” significa copiar en lo sustancial obras ajenas dándolas como propias. Dicho de otro modo, plagiar implica expresar las ideas de otra persona como si fuesen propias, sin citar la autoría de las mismas. Igualmente, la apropiación de contenido puede ser debida a una inclusión excesiva de información procedente de una misma fuente, pese a que esta haya sido citada adecuadamente. Teniendo en cuenta lo anterior, el estudiante deberá desarrollar sus conocimientos con sus propias palabras y expresiones. En ningún caso se aceptarán copias literales de párrafos, imágenes, gráficos, tablas, etc. de los materiales consultados. En caso de ser necesaria su reproducción, esta deberá contemplar las normas adecuadas para la citación académica.
Los documentos que sean presentados en las actividades académicas podrán ser sometidos a diferentes mecanismos de comprobación de la originalidad (herramientas antiplagios que detectan coincidencias de texto con otras fuentes, comparación con trabajos de otros estudiantes, comparación con información publicada en Internet, etc). El profesor valorará si el trabajo presentado cuenta con los criterios de originalidad exigidos o, en su caso, se atribuye adecuadamente la información no propia a las fuentes correspondientes. La adjudicación como propia de información que corresponde a otros autores podrá suponer el suspenso de la actividad.
Los documentos presentados en las actividades académicas podrán ser almacenados en formato papel o electrónico y servir de comparación con otros trabajos de terceros, a fin de proteger la originalidad de la fuente y evitar la apropiación indebida de todo o parte del trabajo del estudiante. Por tanto, podrán ser utilizados y almacenados por la universidad, a través del sistema que estime, con el único fin de servir como fuente de comparación de cualquier otro trabajo que se presente.
Sistema de calificaciones
El sistema de calificación de todas las actividades didácticas es numérico del 0 a 10 con expresión de un decimal, al que se añade su correspondiente calificación cualitativa:
0 - 4.9: Suspenso (SU)
5.0 - 6.9: Aprobado (AP)
7.0 - 8.9: Notable (NT)
9.0 - 10: Sobresaliente (SB)
(RD 1125/2003, de 5 de septiembre, por lo que se establece el sistema europeo de créditos y el sistema de calificaciones en las titulaciones universitarias de carácter oficial y con validez en todo el territorio nacional).
Nº Créditos ECTS | 6 |
---|---|
Tipo | Obligatoria |
Duración modalidad 12 meses | Semestral |
Duración modalidad 18 meses | Semestral |
Idiomas | Castellano |
Planes de estudio | |
Profesor(es) | |
Año académico | 2025-26 |
La asignatura aborda los principios fundamentales de la Inteligencia Artificial (IA) y su aplicación en el ámbito educativo. A lo largo del curso se analizan los conceptos básicos de la IA, sus componentes y modelos más relevantes, así como las principales tecnologías implicadas, como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y los sistemas adaptativos.
Se exploran los usos actuales de la IA en contextos educativos, incluyendo sistemas tutores inteligentes, plataformas de aprendizaje adaptativo, asistentes virtuales, herramientas de analítica del aprendizaje y aplicaciones orientadas a la personalización, accesibilidad y apoyo docente.
Asimismo, se examinan los beneficios, oportunidades y desafíos que la IA plantea para los procesos de enseñanza y aprendizaje, así como sus implicaciones éticas, sociales y pedagógicas. Al finalizar la asignatura, el estudiantado contará con una comprensión sólida de la IA aplicada a la educación, una visión crítica de sus posibilidades y limitaciones, y criterios para su uso responsable e informado en contextos educativos.
Conocimientos o contenidos
Competencias
Habilidades o destrezas
La dedicación requerida para esta asignatura de 6 créditos ECTS es de 150 horas, que se encuentran distribuidas de la siguiente manera:
SEMANAS (*) | UNIDADES DIDÁCTICAS | ACTIVIDADES DIDÁCTICAS |
---|---|---|
Semana 1 | Tema 1. Introducción a la IA y su relevancia en Educación 1.1. Introducción general a la IA 1.2. Conceptos básicos de la IA, tipos y alcances |
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Semana 2 | Tema 1. Introducción a la IA y su relevancia en Educación 1.3. Principios fundamentales de la IA 1.4. La relevancia de la IA en Educación |
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Semana 3 | Tema 2. Fundamentos de la IA en el ámbito educativo 2.1. Fundamentos teóricos de la IA 2.2. Componentes clave de los sistemas de IA |
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Semana 4 | Tema 2. Fundamentos de la IA en el ámbito educativo 2.3. Ramas de la IA aplicadas a la Educación 2.4. Pensamiento computacional |
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Semana 5 | Tema 2. Fundamentos de la IA en el ámbito educativo 2.5. Alfabetización en datos para docentes |
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Semana 6 | Tema 3. Aplicaciones prácticas de la IA en Educación 3.1. Aplicaciones actuales de la IA en contextos educativos 3.2. Sistemas tutores inteligentes |
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Semana 7 | Tema 3. Aplicaciones prácticas de la IA en Educación 3.3. Aprendizaje adaptativoy recomendaciones personalizadas 3.4. Asistentes virtuales y chatbots educativos |
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Semana 8 | Tema 3. Aplicaciones prácticas de la IA en Educación 3.5. Calificación automatizada y retroalimentación inteligente 3.6. Analítica de aprendizaje potenciada por IA |
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Semana 9 | Tema 3. Aplicaciones prácticas de la IA en Educación 3.7. Aplicaciones basadas en IA para atender necesidades y fomentar la accesibilidad 3.8. Apoyo a la planificación y a las tareas administrativas vinculadas con la docencia |
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Semana 10 | Tema 4. Beneficios y desafíos de la IA en la Educación 4.1. Beneficios y oportunidades de la IA |
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Semana 11 | Tema 4. Beneficios y desafíos de la IA en la Educación 4.2. Desafíos, riesgos y limitaciones |
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Semana 12 | Tema 5. Consideraciones éticas y sociales de la IA educativa 5.1. Principios éticos fundamentales en Educación 5.2. Implicaciones éticas del uso de la IA en Educación |
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Semana 13 | Tema 5. Consideraciones éticas y sociales de la IA educativa 5.3. Transparencia, equidad y control humano de la IA 5.4. Vigilancia vs privacidad |
|
Semana 12 | Tema 5. Consideraciones éticas y sociales de la IA educativa 5.5. Políticas escolares relacionadas con la IA en la propia institución |
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Resto de semanas hasta finalización del semestre | Estudio y preparación para el examen final, celebración del examen final y cierre de actas. |
- Una evaluación continua a lo largo del curso a través de acciones didácticas que supone el 50% de la nota final. Incluye la realización de los diferentes tipos de actividades evaluables.
- Un examen final que supone el 50% de la nota final. Está dirigido a la valoración de las competencias y conocimientos adquiridos por el estudiante. El examen se evaluará de 0 a 10 y tendrá una duración de 90 minutos.
Para poder presentarse al examen final, en cualquiera de las convocatorias, es imprescindible cumplir los siguientes requisitos relacionados con la evaluación continua: alcanzar una calificación mínima de dos puntos sobre cinco en la evaluación continua del curso.
El estudiante que se presente al examen sin cumplir requisitos será calificado con un cero en el examen final y consumirá convocatoria.
Tipo de actividad | Actividades planificadas | Peso clasificación |
---|---|---|
Debate o reflexión crítica sobre un tema | 1 | 20% |
Actividades de autocomprobación de conocimientos | 1 | 10% |
Actividades de investigación y resolución de problemas | 1 | 20% |
Examen final | Si | 50% |
Total | 100% |
Para aprobar la asignatura, es necesario obtener una calificación mínima de 5 en el examen final presencial, así como en la calificación total del curso, una vez realizado el cómputo ponderado de las calificaciones obtenidas en las actividades didácticas y en el examen final presencial.
Si un estudiante no aprueba la asignatura en la convocatoria ordinaria podrá examinarse en la convocatoria de septiembre.
Las fechas previstas para la realización de todas las actividades se indican en el aula virtual de la asignatura.
Originalidad de los trabajos académicos
Según la Real Academia Española, “plagiar” significa copiar en lo sustancial obras ajenas dándolas como propias. Dicho de otro modo, plagiar implica expresar las ideas de otra persona como si fuesen propias, sin citar la autoría de las mismas. Igualmente, la apropiación de contenido puede ser debida a una inclusión excesiva de información procedente de una misma fuente, pese a que esta haya sido citada adecuadamente. Teniendo en cuenta lo anterior, el estudiante deberá desarrollar sus conocimientos con sus propias palabras y expresiones. En ningún caso se aceptarán copias literales de párrafos, imágenes, gráficos, tablas, etc. de los materiales consultados. En caso de ser necesaria su reproducción, esta deberá contemplar las normas adecuadas para la citación académica.
Los documentos que sean presentados en las actividades académicas podrán ser sometidos a diferentes mecanismos de comprobación de la originalidad (herramientas antiplagios que detectan coincidencias de texto con otras fuentes, comparación con trabajos de otros estudiantes, comparación con información publicada en Internet, etc). El profesor valorará si el trabajo presentado cuenta con los criterios de originalidad exigidos o, en su caso, se atribuye adecuadamente la información no propia a las fuentes correspondientes. La adjudicación como propia de información que corresponde a otros autores podrá suponer el suspenso de la actividad.
Los documentos presentados en las actividades académicas podrán ser almacenados en formato papel o electrónico y servir de comparación con otros trabajos de terceros, a fin de proteger la originalidad de la fuente y evitar la apropiación indebida de todo o parte del trabajo del estudiante. Por tanto, podrán ser utilizados y almacenados por la universidad, a través del sistema que estime, con el único fin de servir como fuente de comparación de cualquier otro trabajo que se presente.
Sistema de calificaciones
El sistema de calificación de todas las actividades didácticas es numérico del 0 a 10 con expresión de un decimal, al que se añade su correspondiente calificación cualitativa:
0 - 4.9: Suspenso (SU)
5.0 - 6.9: Aprobado (AP)
7.0 - 8.9: Notable (NT)
9.0 - 10: Sobresaliente (SB)
(RD 1125/2003, de 5 de septiembre, por lo que se establece el sistema europeo de créditos y el sistema de calificaciones en las titulaciones universitarias de carácter oficial y con validez en todo el territorio nacional).
Nº Créditos ECTS | 6 |
---|---|
Tipo | Obligatoria |
Duración modalidad 12 meses | Semestral |
Duración modalidad 18 meses | Semestral |
Idiomas | Castellano |
Planes de estudio | |
Profesor(es) | |
Año académico | 2025-26 |
La asignatura aborda los principios fundamentales de la Inteligencia Artificial (IA) y su aplicación en el ámbito educativo. A lo largo del curso se analizan los conceptos básicos de la IA, sus componentes y modelos más relevantes, así como las principales tecnologías implicadas, como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y los sistemas adaptativos.
Se exploran los usos actuales de la IA en contextos educativos, incluyendo sistemas tutores inteligentes, plataformas de aprendizaje adaptativo, asistentes virtuales, herramientas de analítica del aprendizaje y aplicaciones orientadas a la personalización, accesibilidad y apoyo docente.
Asimismo, se examinan los beneficios, oportunidades y desafíos que la IA plantea para los procesos de enseñanza y aprendizaje, así como sus implicaciones éticas, sociales y pedagógicas. Al finalizar la asignatura, el estudiantado contará con una comprensión sólida de la IA aplicada a la educación, una visión crítica de sus posibilidades y limitaciones, y criterios para su uso responsable e informado en contextos educativos.
Conocimientos o contenidos
Competencias
Habilidades o destrezas
La dedicación requerida para esta asignatura de 6 créditos ECTS es de 150 horas, que se encuentran distribuidas de la siguiente manera:
SEMANAS (*) | UNIDADES DIDÁCTICAS | ACTIVIDADES DIDÁCTICAS |
---|---|---|
Semana 1 | Tema 1. Introducción a la IA y su relevancia en Educación 1.1. Introducción general a la IA 1.2. Conceptos básicos de la IA, tipos y alcances |
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Semana 2 | Tema 1. Introducción a la IA y su relevancia en Educación 1.3. Principios fundamentales de la IA 1.4. La relevancia de la IA en Educación |
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Semana 3 | Tema 2. Fundamentos de la IA en el ámbito educativo 2.1. Fundamentos teóricos de la IA 2.2. Componentes clave de los sistemas de IA |
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Semana 4 | Tema 2. Fundamentos de la IA en el ámbito educativo 2.3. Ramas de la IA aplicadas a la Educación 2.4. Pensamiento computacional |
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Semana 5 | Tema 2. Fundamentos de la IA en el ámbito educativo 2.5. Alfabetización en datos para docentes |
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Semana 6 | Tema 3. Aplicaciones prácticas de la IA en Educación 3.1. Aplicaciones actuales de la IA en contextos educativos 3.2. Sistemas tutores inteligentes |
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Semana 7 | Tema 3. Aplicaciones prácticas de la IA en Educación 3.3. Aprendizaje adaptativoy recomendaciones personalizadas 3.4. Asistentes virtuales y chatbots educativos |
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Semana 8 | Tema 3. Aplicaciones prácticas de la IA en Educación 3.5. Calificación automatizada y retroalimentación inteligente 3.6. Analítica de aprendizaje potenciada por IA |
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Semana 9 | Tema 3. Aplicaciones prácticas de la IA en Educación 3.7. Aplicaciones basadas en IA para atender necesidades y fomentar la accesibilidad 3.8. Apoyo a la planificación y a las tareas administrativas vinculadas con la docencia |
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Semana 10 | Tema 4. Beneficios y desafíos de la IA en la Educación 4.1. Beneficios y oportunidades de la IA |
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Semana 11 | Tema 4. Beneficios y desafíos de la IA en la Educación 4.2. Desafíos, riesgos y limitaciones |
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Semana 12 | Tema 5. Consideraciones éticas y sociales de la IA educativa 5.1. Principios éticos fundamentales en Educación 5.2. Implicaciones éticas del uso de la IA en Educación |
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Semana 13 | Tema 5. Consideraciones éticas y sociales de la IA educativa 5.3. Transparencia, equidad y control humano de la IA 5.4. Vigilancia vs privacidad |
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Semana 12 | Tema 5. Consideraciones éticas y sociales de la IA educativa 5.5. Políticas escolares relacionadas con la IA en la propia institución |
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Resto de semanas hasta finalización del semestre | Estudio y preparación para el examen final, celebración del examen final y cierre de actas. |
- Una evaluación continua a lo largo del curso a través de acciones didácticas que supone el 50% de la nota final. Incluye la realización de los diferentes tipos de actividades evaluables.
- Un examen final que supone el 50% de la nota final. Está dirigido a la valoración de las competencias y conocimientos adquiridos por el estudiante. El examen se evaluará de 0 a 10 y tendrá una duración de 90 minutos.
Para poder presentarse al examen final, en cualquiera de las convocatorias, es imprescindible cumplir los siguientes requisitos relacionados con la evaluación continua: alcanzar una calificación mínima de dos puntos sobre cinco en la evaluación continua del curso.
El estudiante que se presente al examen sin cumplir requisitos será calificado con un cero en el examen final y consumirá convocatoria.
Tipo de actividad | Actividades planificadas | Peso clasificación |
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Debate o reflexión crítica sobre un tema | 1 | 20% |
Actividades de autocomprobación de conocimientos | 1 | 10% |
Actividades de investigación y resolución de problemas | 1 | 20% |
Examen final | Si | 50% |
Total | 100% |
Para aprobar la asignatura, es necesario obtener una calificación mínima de 5 en el examen final presencial, así como en la calificación total del curso, una vez realizado el cómputo ponderado de las calificaciones obtenidas en las actividades didácticas y en el examen final presencial.
Si un estudiante no aprueba la asignatura en la convocatoria ordinaria podrá examinarse en la convocatoria de septiembre.
Las fechas previstas para la realización de todas las actividades se indican en el aula virtual de la asignatura.
Originalidad de los trabajos académicos
Según la Real Academia Española, “plagiar” significa copiar en lo sustancial obras ajenas dándolas como propias. Dicho de otro modo, plagiar implica expresar las ideas de otra persona como si fuesen propias, sin citar la autoría de las mismas. Igualmente, la apropiación de contenido puede ser debida a una inclusión excesiva de información procedente de una misma fuente, pese a que esta haya sido citada adecuadamente. Teniendo en cuenta lo anterior, el estudiante deberá desarrollar sus conocimientos con sus propias palabras y expresiones. En ningún caso se aceptarán copias literales de párrafos, imágenes, gráficos, tablas, etc. de los materiales consultados. En caso de ser necesaria su reproducción, esta deberá contemplar las normas adecuadas para la citación académica.
Los documentos que sean presentados en las actividades académicas podrán ser sometidos a diferentes mecanismos de comprobación de la originalidad (herramientas antiplagios que detectan coincidencias de texto con otras fuentes, comparación con trabajos de otros estudiantes, comparación con información publicada en Internet, etc). El profesor valorará si el trabajo presentado cuenta con los criterios de originalidad exigidos o, en su caso, se atribuye adecuadamente la información no propia a las fuentes correspondientes. La adjudicación como propia de información que corresponde a otros autores podrá suponer el suspenso de la actividad.
Los documentos presentados en las actividades académicas podrán ser almacenados en formato papel o electrónico y servir de comparación con otros trabajos de terceros, a fin de proteger la originalidad de la fuente y evitar la apropiación indebida de todo o parte del trabajo del estudiante. Por tanto, podrán ser utilizados y almacenados por la universidad, a través del sistema que estime, con el único fin de servir como fuente de comparación de cualquier otro trabajo que se presente.
Sistema de calificaciones
El sistema de calificación de todas las actividades didácticas es numérico del 0 a 10 con expresión de un decimal, al que se añade su correspondiente calificación cualitativa:
0 - 4.9: Suspenso (SU)
5.0 - 6.9: Aprobado (AP)
7.0 - 8.9: Notable (NT)
9.0 - 10: Sobresaliente (SB)
(RD 1125/2003, de 5 de septiembre, por lo que se establece el sistema europeo de créditos y el sistema de calificaciones en las titulaciones universitarias de carácter oficial y con validez en todo el territorio nacional).