Conocimientos o contenidos

• CO1. Comprende los fundamentos teóricos y técnicos de la IA generativa y su aplicación en el ámbito educativo.
• CO2. Identifica las principales herramientas y plataformas de IA generativa disponibles para su uso en educación.
• CO3. Explica las implicaciones éticas y legales del uso de IA generativa en entornos educativos.
• CO4. Describe los principios del diseño adaptativo, inclusivo y personalizado basado en la IA.
• CO5. Reconoce los elementos fundamentales del diseño, implementación y evaluación un proyecto de innovación docente y su relación con la IA generativa.

Competencias

• CP1. Colabora eficazmente en equipos multidisciplinares para el desarrollo e implementación de soluciones educativas basadas en IA.
• CP2. Comunica de manera efectiva los beneficios y desafíos de la IA genera-tiva en educación a diferentes audiencias (educadores, estudiantes, familias y agentes externos a la comunidad educativa).
• CP4. Optimiza y adapta continuamente las prácticas educativas en respuesta a los avances en IA generativa y tecnologías emergentes.
• CP7. Observa y demuestra actitudes reflexivas, éticas y críticas en el uso de la IA en los diferentes contextos.

Habilidades o destrezas

• HD1. Diseña experiencias de aprendizaje personalizadas utilizando siste-mas de IA generativa.
• HD2. Implementa estrategias de evaluación formativa asistidas por IA en diferentes contextos educativos.
• HD3. Desarrolla contenidos educativos adaptables y escalables mediante el uso de herramientas de IA generativa.
• HD4. Analiza e implementa dinámicas de interacción escolar medidas por IA, promoviendo entorno inclusivos y colaborativos.
• HD5. Planifica y experimenta estrategias didácticas que integran tecnología con IA aplicada a la enseñanza, mejorando los procesos de innovación educativa.
• HD6. Confecciona proyectos pedagógicos que incorporan herramientas de IA generativa para aportar soluciones equitativas e inclusivas.
• HD7. Crea, experimenta y simula escenarios educativos la implementación ética de la IA en el ámbito educativo, aplicando normativas y regulaciones sobre gestión, seguridad y responsabilidad de los datos y sobre el uso res-ponsable de tecnologías basadas en la IA.

En el semestre previo a las prácticas externas se solicitará a los estudiantes que informen a los coordinadores de la asignatura sobre sus preferencias geográficas o instituciones para dichas prácticas. Los estudiantes siempre serán asignados a un centro de prácticas que, atendiendo a cuestiones de disponibilidad, será el más apropiado para el estudiante por sus circunstancias particulares. Es importante que, una vez se hayan asignado los centros de prácticas, el alumno contacte con el centro para concretar su horario de asistencia. El tutor académico mantiene contacto constante con el tutor de la institución colaboradora, permitiendo un seguimiento y resolución de cualquier incidencia o ajuste que se pueda presentar en el periodo de prácticas.

La estancia en el centro de práctica debe tener una duración de 105 horas presenciales en días lectivos, desempeñando labores profesionales relacionadas con la aplicación de la IA en el ámbito educativo.

Durante el periodo de prácticas, los estudiantes aplicarán los conocimientos adquiridos, y deberán elaborar una memoria escrita que refleje su experiencia práctica. Esta memoria es un componente fundamental en el proceso de evaluación. Además, dentro del aula, se llevarán a cabo actividades prácticas diseñadas para fortalecer las habilidades de los estudiantes en el uso de la inteligencia artificial generativa en contextos reales, facilitando la conexión entre la teoría impartida en el máster y su aplicación en el entorno profesional.

• Realización de las prácticas en un centro, empresa o actividad que emplee la inteligencia artificial generativa: 70%
• Tutorías personalizadas con el tutor de la entidad colaboradora: 3,3%
• Tutorías síncronas y asíncronas, con entrevistas de seguimiento, con el tutor académico de la universidad: 26,7%

Los estudiantes contarán con recursos variados y adicionales proporcionados por el docente, que serán fundamentales para el correcto desarrollo de sus prácticas. Estos materiales garantizarán la respuesta adecuada a las necesidades formativas y contextuales del programa.

El material didáctico será de tres tipos:

• Material proporcionado por el profesorado de la asignatura a través de sesiones síncronas y asíncronas en el aula de Prácticas Académicas Externas.
• Material que pudiera proporcionar el Tutor de la entidad colaboradora en la que el estudiante está realizando las Prácticas.
• Materiales que el propio estudiante obtenga a través de la consulta de Bibliotecas, Internet u otras fuentes.

Finalmente, el profesor podrá poner a disposición del estudiante cualquier otro material complementario voluntario al hilo de las unidades didácticas o en una carpeta de material complementario.

Puede reconocerse también la experiencia laboral y profesional acreditada. Se podrán reconocer un máximo de 6 ECTS por 12 meses de experiencia profesional acreditada. En este sentido, se ha de tener en cuenta lo siguiente:

Para poder optar al reconocimiento de créditos por experiencia profesional acreditada, el estudiante deberá haber desempeñado al menos un año de actividades laborales vinculadas a los roles en la enseñanza, formación o la implementación de tecnologías educativas, incluyendo el manejo de herramientas de IA generativa en contextos pedagógicos, así como el diseño e implementación de actividades formativas que integren estas tecnologías.

Será necesario aportar una certificación emitida por la entidad donde se hayan desempeñado las funciones, firmada y sellada por el responsable correspondiente.

Es fundamental que la descripción este detallada, para que el departamento de Reconocimiento de Créditos pueda llevar a cabo la evaluación. No serán válidos documentos de vida laboral, currículum vitar, contratos, ni certificados de prácticas de titulaciones.

Además, los trabajadores autónomos deberán aportar, junto con la certificación indicada, al menos dos informes detallados de funciones o servicios prestados, firmados y sellados por un tercero, para verificar las funciones realizadas.

La calificación del estudiante se hará al final de las prácticas teniendo en cuenta el desarrollo del trabajo realizado durante las mismas. En el caso del tutor académico de la universidad, la calificación dependerá de las entrevistas con el estudiante durante las prácticas y de la memoria de prácticas, así como de las actividades desarrolladas en el aula.

El tutor de la entidad colaboradora evaluará la adquisición de las capacidades y destrezas previstas en el contenido de las prácticas y en el programa formativo específico relacionado con la aplicación de la inteligencia artificial generativa en el ámbito educativo.

La ponderación de la evaluación se hará del siguiente modo:

• La evaluación del tutor externo de la entidad colaboradora será el 60% de la calificación global de las prácticas.
• La evaluación del tutor interno académico de la universidad será el 40% de la calificación global de las prácticas y la realización de una actividad práctica en el aula virtual.
• Deberá obtenerse al menos 5 puntos sobre 10 en ambas partes para aprobar la asignatura.

El sistema de calificaciones es numérico, de 0 a 10, con expresión de un decimal. Se añade, además, su correspondiente calificación cualitativa como sigue:

0 - 4,9: Suspenso (SS)
5,0 - 6,9: Aprobado (AP)
7,0 - 8,9: Notable (NT)
9,0 - 10: Sobresaliente (SB)

Para poder aprobar las Prácticas Académicas Externas será necesario que el estudiante haya superado previamente, al menos, un total de 24 ECTS del Máster.

Conocimientos o contenidos

• CO1. Comprende los fundamentos teóricos y técnicos de la IA generativa y su aplicación en el ámbito educativo.
• CO2. Identifica las principales herramientas y plataformas de IA generativa disponibles para su uso en educación.
• CO3. Explica las implicaciones éticas y legales del uso de IA generativa en entornos educativos.
• CO4. Describe los principios del diseño adaptativo, inclusivo y personalizado basado en la IA.
• CO5. Reconoce los elementos fundamentales del diseño, implementación y evaluación un proyecto de innovación docente y su relación con la IA generativa.

Competencias

• CP1. Colabora eficazmente en equipos multidisciplinares para el desarrollo e implementación de soluciones educativas basadas en IA.
• CP2. Comunica de manera efectiva los beneficios y desafíos de la IA genera-tiva en educación a diferentes audiencias (educadores, estudiantes, familias y agentes externos a la comunidad educativa).
• CP4. Optimiza y adapta continuamente las prácticas educativas en respuesta a los avances en IA generativa y tecnologías emergentes.
• CP7. Observa y demuestra actitudes reflexivas, éticas y críticas en el uso de la IA en los diferentes contextos.

Habilidades o destrezas

• HD1. Diseña experiencias de aprendizaje personalizadas utilizando siste-mas de IA generativa.
• HD2. Implementa estrategias de evaluación formativa asistidas por IA en diferentes contextos educativos.
• HD3. Desarrolla contenidos educativos adaptables y escalables mediante el uso de herramientas de IA generativa.
• HD4. Analiza e implementa dinámicas de interacción escolar medidas por IA, promoviendo entorno inclusivos y colaborativos.
• HD5. Planifica y experimenta estrategias didácticas que integran tecnología con IA aplicada a la enseñanza, mejorando los procesos de innovación educativa.
• HD6. Confecciona proyectos pedagógicos que incorporan herramientas de IA generativa para aportar soluciones equitativas e inclusivas.
• HD7. Crea, experimenta y simula escenarios educativos la implementación ética de la IA en el ámbito educativo, aplicando normativas y regulaciones sobre gestión, seguridad y responsabilidad de los datos y sobre el uso res-ponsable de tecnologías basadas en la IA.

En el semestre previo a las prácticas externas se solicitará a los estudiantes que informen a los coordinadores de la asignatura sobre sus preferencias geográficas o instituciones para dichas prácticas. Los estudiantes siempre serán asignados a un centro de prácticas que, atendiendo a cuestiones de disponibilidad, será el más apropiado para el estudiante por sus circunstancias particulares. Es importante que, una vez se hayan asignado los centros de prácticas, el alumno contacte con el centro para concretar su horario de asistencia. El tutor académico mantiene contacto constante con el tutor de la institución colaboradora, permitiendo un seguimiento y resolución de cualquier incidencia o ajuste que se pueda presentar en el periodo de prácticas.

La estancia en el centro de práctica debe tener una duración de 105 horas presenciales en días lectivos, desempeñando labores profesionales relacionadas con la aplicación de la IA en el ámbito educativo.

Durante el periodo de prácticas, los estudiantes aplicarán los conocimientos adquiridos, y deberán elaborar una memoria escrita que refleje su experiencia práctica. Esta memoria es un componente fundamental en el proceso de evaluación. Además, dentro del aula, se llevarán a cabo actividades prácticas diseñadas para fortalecer las habilidades de los estudiantes en el uso de la inteligencia artificial generativa en contextos reales, facilitando la conexión entre la teoría impartida en el máster y su aplicación en el entorno profesional.

• Realización de las prácticas en un centro, empresa o actividad que emplee la inteligencia artificial generativa: 70%
• Tutorías personalizadas con el tutor de la entidad colaboradora: 3,3%
• Tutorías síncronas y asíncronas, con entrevistas de seguimiento, con el tutor académico de la universidad: 26,7%

Los estudiantes contarán con recursos variados y adicionales proporcionados por el docente, que serán fundamentales para el correcto desarrollo de sus prácticas. Estos materiales garantizarán la respuesta adecuada a las necesidades formativas y contextuales del programa.

El material didáctico será de tres tipos:

• Material proporcionado por el profesorado de la asignatura a través de sesiones síncronas y asíncronas en el aula de Prácticas Académicas Externas.
• Material que pudiera proporcionar el Tutor de la entidad colaboradora en la que el estudiante está realizando las Prácticas.
• Materiales que el propio estudiante obtenga a través de la consulta de Bibliotecas, Internet u otras fuentes.

Finalmente, el profesor podrá poner a disposición del estudiante cualquier otro material complementario voluntario al hilo de las unidades didácticas o en una carpeta de material complementario.

Puede reconocerse también la experiencia laboral y profesional acreditada. Se podrán reconocer un máximo de 6 ECTS por 12 meses de experiencia profesional acreditada. En este sentido, se ha de tener en cuenta lo siguiente:

Para poder optar al reconocimiento de créditos por experiencia profesional acreditada, el estudiante deberá haber desempeñado al menos un año de actividades laborales vinculadas a los roles en la enseñanza, formación o la implementación de tecnologías educativas, incluyendo el manejo de herramientas de IA generativa en contextos pedagógicos, así como el diseño e implementación de actividades formativas que integren estas tecnologías.

Será necesario aportar una certificación emitida por la entidad donde se hayan desempeñado las funciones, firmada y sellada por el responsable correspondiente.

Es fundamental que la descripción este detallada, para que el departamento de Reconocimiento de Créditos pueda llevar a cabo la evaluación. No serán válidos documentos de vida laboral, currículum vitar, contratos, ni certificados de prácticas de titulaciones.

Además, los trabajadores autónomos deberán aportar, junto con la certificación indicada, al menos dos informes detallados de funciones o servicios prestados, firmados y sellados por un tercero, para verificar las funciones realizadas.

La calificación del estudiante se hará al final de las prácticas teniendo en cuenta el desarrollo del trabajo realizado durante las mismas. En el caso del tutor académico de la universidad, la calificación dependerá de las entrevistas con el estudiante durante las prácticas y de la memoria de prácticas, así como de las actividades desarrolladas en el aula.

El tutor de la entidad colaboradora evaluará la adquisición de las capacidades y destrezas previstas en el contenido de las prácticas y en el programa formativo específico relacionado con la aplicación de la inteligencia artificial generativa en el ámbito educativo.

La ponderación de la evaluación se hará del siguiente modo:

• La evaluación del tutor externo de la entidad colaboradora será el 60% de la calificación global de las prácticas.
• La evaluación del tutor interno académico de la universidad será el 40% de la calificación global de las prácticas y la realización de una actividad práctica en el aula virtual.
• Deberá obtenerse al menos 5 puntos sobre 10 en ambas partes para aprobar la asignatura.

El sistema de calificaciones es numérico, de 0 a 10, con expresión de un decimal. Se añade, además, su correspondiente calificación cualitativa como sigue:

0 - 4,9: Suspenso (SS)
5,0 - 6,9: Aprobado (AP)
7,0 - 8,9: Notable (NT)
9,0 - 10: Sobresaliente (SB)

Para poder aprobar las Prácticas Académicas Externas será necesario que el estudiante haya superado previamente, al menos, un total de 24 ECTS del Máster.

Conocimientos o contenidos

• CO1. Comprende los fundamentos teóricos y técnicos de la IA generativa y su aplicación en el ámbito educativo.
• CO2. Identifica las principales herramientas y plataformas de IA generativa disponibles para su uso en educación.
• CO3. Explica las implicaciones éticas y legales del uso de IA generativa en entornos educativos.
• CO4. Describe los principios del diseño adaptativo, inclusivo y personalizado basado en la IA.
• CO5. Reconoce los elementos fundamentales del diseño, implementación y evaluación un proyecto de innovación docente y su relación con la IA generativa.

Competencias

• CP1. Colabora eficazmente en equipos multidisciplinares para el desarrollo e implementación de soluciones educativas basadas en IA.
• CP2. Comunica de manera efectiva los beneficios y desafíos de la IA genera-tiva en educación a diferentes audiencias (educadores, estudiantes, familias y agentes externos a la comunidad educativa).
• CP4. Optimiza y adapta continuamente las prácticas educativas en respuesta a los avances en IA generativa y tecnologías emergentes.
• CP7. Observa y demuestra actitudes reflexivas, éticas y críticas en el uso de la IA en los diferentes contextos.

Habilidades o destrezas

• HD1. Diseña experiencias de aprendizaje personalizadas utilizando siste-mas de IA generativa.
• HD2. Implementa estrategias de evaluación formativa asistidas por IA en diferentes contextos educativos.
• HD3. Desarrolla contenidos educativos adaptables y escalables mediante el uso de herramientas de IA generativa.
• HD4. Analiza e implementa dinámicas de interacción escolar medidas por IA, promoviendo entorno inclusivos y colaborativos.
• HD5. Planifica y experimenta estrategias didácticas que integran tecnología con IA aplicada a la enseñanza, mejorando los procesos de innovación educativa.
• HD6. Confecciona proyectos pedagógicos que incorporan herramientas de IA generativa para aportar soluciones equitativas e inclusivas.
• HD7. Crea, experimenta y simula escenarios educativos la implementación ética de la IA en el ámbito educativo, aplicando normativas y regulaciones sobre gestión, seguridad y responsabilidad de los datos y sobre el uso res-ponsable de tecnologías basadas en la IA.

En el semestre previo a las prácticas externas se solicitará a los estudiantes que informen a los coordinadores de la asignatura sobre sus preferencias geográficas o instituciones para dichas prácticas. Los estudiantes siempre serán asignados a un centro de prácticas que, atendiendo a cuestiones de disponibilidad, será el más apropiado para el estudiante por sus circunstancias particulares. Es importante que, una vez se hayan asignado los centros de prácticas, el alumno contacte con el centro para concretar su horario de asistencia. El tutor académico mantiene contacto constante con el tutor de la institución colaboradora, permitiendo un seguimiento y resolución de cualquier incidencia o ajuste que se pueda presentar en el periodo de prácticas.

La estancia en el centro de práctica debe tener una duración de 105 horas presenciales en días lectivos, desempeñando labores profesionales relacionadas con la aplicación de la IA en el ámbito educativo.

Durante el periodo de prácticas, los estudiantes aplicarán los conocimientos adquiridos, y deberán elaborar una memoria escrita que refleje su experiencia práctica. Esta memoria es un componente fundamental en el proceso de evaluación. Además, dentro del aula, se llevarán a cabo actividades prácticas diseñadas para fortalecer las habilidades de los estudiantes en el uso de la inteligencia artificial generativa en contextos reales, facilitando la conexión entre la teoría impartida en el máster y su aplicación en el entorno profesional.

• Realización de las prácticas en un centro, empresa o actividad que emplee la inteligencia artificial generativa: 70%
• Tutorías personalizadas con el tutor de la entidad colaboradora: 3,3%
• Tutorías síncronas y asíncronas, con entrevistas de seguimiento, con el tutor académico de la universidad: 26,7%

Los estudiantes contarán con recursos variados y adicionales proporcionados por el docente, que serán fundamentales para el correcto desarrollo de sus prácticas. Estos materiales garantizarán la respuesta adecuada a las necesidades formativas y contextuales del programa.

El material didáctico será de tres tipos:

• Material proporcionado por el profesorado de la asignatura a través de sesiones síncronas y asíncronas en el aula de Prácticas Académicas Externas.
• Material que pudiera proporcionar el Tutor de la entidad colaboradora en la que el estudiante está realizando las Prácticas.
• Materiales que el propio estudiante obtenga a través de la consulta de Bibliotecas, Internet u otras fuentes.

Finalmente, el profesor podrá poner a disposición del estudiante cualquier otro material complementario voluntario al hilo de las unidades didácticas o en una carpeta de material complementario.

Puede reconocerse también la experiencia laboral y profesional acreditada. Se podrán reconocer un máximo de 6 ECTS por 12 meses de experiencia profesional acreditada. En este sentido, se ha de tener en cuenta lo siguiente:

Para poder optar al reconocimiento de créditos por experiencia profesional acreditada, el estudiante deberá haber desempeñado al menos un año de actividades laborales vinculadas a los roles en la enseñanza, formación o la implementación de tecnologías educativas, incluyendo el manejo de herramientas de IA generativa en contextos pedagógicos, así como el diseño e implementación de actividades formativas que integren estas tecnologías.

Será necesario aportar una certificación emitida por la entidad donde se hayan desempeñado las funciones, firmada y sellada por el responsable correspondiente.

Es fundamental que la descripción este detallada, para que el departamento de Reconocimiento de Créditos pueda llevar a cabo la evaluación. No serán válidos documentos de vida laboral, currículum vitar, contratos, ni certificados de prácticas de titulaciones.

Además, los trabajadores autónomos deberán aportar, junto con la certificación indicada, al menos dos informes detallados de funciones o servicios prestados, firmados y sellados por un tercero, para verificar las funciones realizadas.

La calificación del estudiante se hará al final de las prácticas teniendo en cuenta el desarrollo del trabajo realizado durante las mismas. En el caso del tutor académico de la universidad, la calificación dependerá de las entrevistas con el estudiante durante las prácticas y de la memoria de prácticas, así como de las actividades desarrolladas en el aula.

El tutor de la entidad colaboradora evaluará la adquisición de las capacidades y destrezas previstas en el contenido de las prácticas y en el programa formativo específico relacionado con la aplicación de la inteligencia artificial generativa en el ámbito educativo.

La ponderación de la evaluación se hará del siguiente modo:

• La evaluación del tutor externo de la entidad colaboradora será el 60% de la calificación global de las prácticas.
• La evaluación del tutor interno académico de la universidad será el 40% de la calificación global de las prácticas y la realización de una actividad práctica en el aula virtual.
• Deberá obtenerse al menos 5 puntos sobre 10 en ambas partes para aprobar la asignatura.

El sistema de calificaciones es numérico, de 0 a 10, con expresión de un decimal. Se añade, además, su correspondiente calificación cualitativa como sigue:

0 - 4,9: Suspenso (SS)
5,0 - 6,9: Aprobado (AP)
7,0 - 8,9: Notable (NT)
9,0 - 10: Sobresaliente (SB)

Para poder aprobar las Prácticas Académicas Externas será necesario que el estudiante haya superado previamente, al menos, un total de 24 ECTS del Máster.

Conocimientos o contenidos

• CO1. Comprende los fundamentos teóricos y técnicos de la IA generativa y su aplicación en el ámbito educativo.
• CO2. Identifica las principales herramientas y plataformas de IA generativa disponibles para su uso en educación.
• CO3. Explica las implicaciones éticas y legales del uso de IA generativa en entornos educativos.
• CO4. Describe los principios del diseño adaptativo, inclusivo y personalizado basado en la IA.
• CO5. Reconoce los elementos fundamentales del diseño, implementación y evaluación un proyecto de innovación docente y su relación con la IA generativa.

Competencias

• CP1. Colabora eficazmente en equipos multidisciplinares para el desarrollo e implementación de soluciones educativas basadas en IA.
• CP2. Comunica de manera efectiva los beneficios y desafíos de la IA genera-tiva en educación a diferentes audiencias (educadores, estudiantes, familias y agentes externos a la comunidad educativa).
• CP4. Optimiza y adapta continuamente las prácticas educativas en respuesta a los avances en IA generativa y tecnologías emergentes.
• CP7. Observa y demuestra actitudes reflexivas, éticas y críticas en el uso de la IA en los diferentes contextos.

Habilidades o destrezas

• HD1. Diseña experiencias de aprendizaje personalizadas utilizando siste-mas de IA generativa.
• HD2. Implementa estrategias de evaluación formativa asistidas por IA en diferentes contextos educativos.
• HD3. Desarrolla contenidos educativos adaptables y escalables mediante el uso de herramientas de IA generativa.
• HD4. Analiza e implementa dinámicas de interacción escolar medidas por IA, promoviendo entorno inclusivos y colaborativos.
• HD5. Planifica y experimenta estrategias didácticas que integran tecnología con IA aplicada a la enseñanza, mejorando los procesos de innovación educativa.
• HD6. Confecciona proyectos pedagógicos que incorporan herramientas de IA generativa para aportar soluciones equitativas e inclusivas.
• HD7. Crea, experimenta y simula escenarios educativos la implementación ética de la IA en el ámbito educativo, aplicando normativas y regulaciones sobre gestión, seguridad y responsabilidad de los datos y sobre el uso res-ponsable de tecnologías basadas en la IA.

En el semestre previo a las prácticas externas se solicitará a los estudiantes que informen a los coordinadores de la asignatura sobre sus preferencias geográficas o instituciones para dichas prácticas. Los estudiantes siempre serán asignados a un centro de prácticas que, atendiendo a cuestiones de disponibilidad, será el más apropiado para el estudiante por sus circunstancias particulares. Es importante que, una vez se hayan asignado los centros de prácticas, el alumno contacte con el centro para concretar su horario de asistencia. El tutor académico mantiene contacto constante con el tutor de la institución colaboradora, permitiendo un seguimiento y resolución de cualquier incidencia o ajuste que se pueda presentar en el periodo de prácticas.

La estancia en el centro de práctica debe tener una duración de 105 horas presenciales en días lectivos, desempeñando labores profesionales relacionadas con la aplicación de la IA en el ámbito educativo.

Durante el periodo de prácticas, los estudiantes aplicarán los conocimientos adquiridos, y deberán elaborar una memoria escrita que refleje su experiencia práctica. Esta memoria es un componente fundamental en el proceso de evaluación. Además, dentro del aula, se llevarán a cabo actividades prácticas diseñadas para fortalecer las habilidades de los estudiantes en el uso de la inteligencia artificial generativa en contextos reales, facilitando la conexión entre la teoría impartida en el máster y su aplicación en el entorno profesional.

• Realización de las prácticas en un centro, empresa o actividad que emplee la inteligencia artificial generativa: 70%
• Tutorías personalizadas con el tutor de la entidad colaboradora: 3,3%
• Tutorías síncronas y asíncronas, con entrevistas de seguimiento, con el tutor académico de la universidad: 26,7%

Los estudiantes contarán con recursos variados y adicionales proporcionados por el docente, que serán fundamentales para el correcto desarrollo de sus prácticas. Estos materiales garantizarán la respuesta adecuada a las necesidades formativas y contextuales del programa.

El material didáctico será de tres tipos:

• Material proporcionado por el profesorado de la asignatura a través de sesiones síncronas y asíncronas en el aula de Prácticas Académicas Externas.
• Material que pudiera proporcionar el Tutor de la entidad colaboradora en la que el estudiante está realizando las Prácticas.
• Materiales que el propio estudiante obtenga a través de la consulta de Bibliotecas, Internet u otras fuentes.

Finalmente, el profesor podrá poner a disposición del estudiante cualquier otro material complementario voluntario al hilo de las unidades didácticas o en una carpeta de material complementario.

Puede reconocerse también la experiencia laboral y profesional acreditada. Se podrán reconocer un máximo de 6 ECTS por 12 meses de experiencia profesional acreditada. En este sentido, se ha de tener en cuenta lo siguiente:

Para poder optar al reconocimiento de créditos por experiencia profesional acreditada, el estudiante deberá haber desempeñado al menos un año de actividades laborales vinculadas a los roles en la enseñanza, formación o la implementación de tecnologías educativas, incluyendo el manejo de herramientas de IA generativa en contextos pedagógicos, así como el diseño e implementación de actividades formativas que integren estas tecnologías.

Será necesario aportar una certificación emitida por la entidad donde se hayan desempeñado las funciones, firmada y sellada por el responsable correspondiente.

Es fundamental que la descripción este detallada, para que el departamento de Reconocimiento de Créditos pueda llevar a cabo la evaluación. No serán válidos documentos de vida laboral, currículum vitar, contratos, ni certificados de prácticas de titulaciones.

Además, los trabajadores autónomos deberán aportar, junto con la certificación indicada, al menos dos informes detallados de funciones o servicios prestados, firmados y sellados por un tercero, para verificar las funciones realizadas.

La calificación del estudiante se hará al final de las prácticas teniendo en cuenta el desarrollo del trabajo realizado durante las mismas. En el caso del tutor académico de la universidad, la calificación dependerá de las entrevistas con el estudiante durante las prácticas y de la memoria de prácticas, así como de las actividades desarrolladas en el aula.

El tutor de la entidad colaboradora evaluará la adquisición de las capacidades y destrezas previstas en el contenido de las prácticas y en el programa formativo específico relacionado con la aplicación de la inteligencia artificial generativa en el ámbito educativo.

La ponderación de la evaluación se hará del siguiente modo:

• La evaluación del tutor externo de la entidad colaboradora será el 60% de la calificación global de las prácticas.
• La evaluación del tutor interno académico de la universidad será el 40% de la calificación global de las prácticas y la realización de una actividad práctica en el aula virtual.
• Deberá obtenerse al menos 5 puntos sobre 10 en ambas partes para aprobar la asignatura.

El sistema de calificaciones es numérico, de 0 a 10, con expresión de un decimal. Se añade, además, su correspondiente calificación cualitativa como sigue:

0 - 4,9: Suspenso (SS)
5,0 - 6,9: Aprobado (AP)
7,0 - 8,9: Notable (NT)
9,0 - 10: Sobresaliente (SB)

Para poder aprobar las Prácticas Académicas Externas será necesario que el estudiante haya superado previamente, al menos, un total de 24 ECTS del Máster.

Conocimientos o contenidos

• CO1. Comprende los fundamentos teóricos y técnicos de la IA generativa y su aplicación en el ámbito educativo.
• CO2. Identifica las principales herramientas y plataformas de IA generativa disponibles para su uso en educación.
• CO3. Explica las implicaciones éticas y legales del uso de IA generativa en entornos educativos.
• CO4. Describe los principios del diseño adaptativo, inclusivo y personalizado basado en la IA.
• CO5. Reconoce los elementos fundamentales del diseño, implementación y evaluación un proyecto de innovación docente y su relación con la IA generativa.

Competencias

• CP1. Colabora eficazmente en equipos multidisciplinares para el desarrollo e implementación de soluciones educativas basadas en IA.
• CP2. Comunica de manera efectiva los beneficios y desafíos de la IA genera-tiva en educación a diferentes audiencias (educadores, estudiantes, familias y agentes externos a la comunidad educativa).
• CP4. Optimiza y adapta continuamente las prácticas educativas en respuesta a los avances en IA generativa y tecnologías emergentes.
• CP7. Observa y demuestra actitudes reflexivas, éticas y críticas en el uso de la IA en los diferentes contextos.

Habilidades o destrezas

• HD1. Diseña experiencias de aprendizaje personalizadas utilizando siste-mas de IA generativa.
• HD2. Implementa estrategias de evaluación formativa asistidas por IA en diferentes contextos educativos.
• HD3. Desarrolla contenidos educativos adaptables y escalables mediante el uso de herramientas de IA generativa.
• HD4. Analiza e implementa dinámicas de interacción escolar medidas por IA, promoviendo entorno inclusivos y colaborativos.
• HD5. Planifica y experimenta estrategias didácticas que integran tecnología con IA aplicada a la enseñanza, mejorando los procesos de innovación educativa.
• HD6. Confecciona proyectos pedagógicos que incorporan herramientas de IA generativa para aportar soluciones equitativas e inclusivas.
• HD7. Crea, experimenta y simula escenarios educativos la implementación ética de la IA en el ámbito educativo, aplicando normativas y regulaciones sobre gestión, seguridad y responsabilidad de los datos y sobre el uso res-ponsable de tecnologías basadas en la IA.

En el semestre previo a las prácticas externas se solicitará a los estudiantes que informen a los coordinadores de la asignatura sobre sus preferencias geográficas o instituciones para dichas prácticas. Los estudiantes siempre serán asignados a un centro de prácticas que, atendiendo a cuestiones de disponibilidad, será el más apropiado para el estudiante por sus circunstancias particulares. Es importante que, una vez se hayan asignado los centros de prácticas, el alumno contacte con el centro para concretar su horario de asistencia. El tutor académico mantiene contacto constante con el tutor de la institución colaboradora, permitiendo un seguimiento y resolución de cualquier incidencia o ajuste que se pueda presentar en el periodo de prácticas.

La estancia en el centro de práctica debe tener una duración de 105 horas presenciales en días lectivos, desempeñando labores profesionales relacionadas con la aplicación de la IA en el ámbito educativo.

Durante el periodo de prácticas, los estudiantes aplicarán los conocimientos adquiridos, y deberán elaborar una memoria escrita que refleje su experiencia práctica. Esta memoria es un componente fundamental en el proceso de evaluación. Además, dentro del aula, se llevarán a cabo actividades prácticas diseñadas para fortalecer las habilidades de los estudiantes en el uso de la inteligencia artificial generativa en contextos reales, facilitando la conexión entre la teoría impartida en el máster y su aplicación en el entorno profesional.

• Realización de las prácticas en un centro, empresa o actividad que emplee la inteligencia artificial generativa: 70%
• Tutorías personalizadas con el tutor de la entidad colaboradora: 3,3%
• Tutorías síncronas y asíncronas, con entrevistas de seguimiento, con el tutor académico de la universidad: 26,7%

Los estudiantes contarán con recursos variados y adicionales proporcionados por el docente, que serán fundamentales para el correcto desarrollo de sus prácticas. Estos materiales garantizarán la respuesta adecuada a las necesidades formativas y contextuales del programa.

El material didáctico será de tres tipos:

• Material proporcionado por el profesorado de la asignatura a través de sesiones síncronas y asíncronas en el aula de Prácticas Académicas Externas.
• Material que pudiera proporcionar el Tutor de la entidad colaboradora en la que el estudiante está realizando las Prácticas.
• Materiales que el propio estudiante obtenga a través de la consulta de Bibliotecas, Internet u otras fuentes.

Finalmente, el profesor podrá poner a disposición del estudiante cualquier otro material complementario voluntario al hilo de las unidades didácticas o en una carpeta de material complementario.

Puede reconocerse también la experiencia laboral y profesional acreditada. Se podrán reconocer un máximo de 6 ECTS por 12 meses de experiencia profesional acreditada. En este sentido, se ha de tener en cuenta lo siguiente:

Para poder optar al reconocimiento de créditos por experiencia profesional acreditada, el estudiante deberá haber desempeñado al menos un año de actividades laborales vinculadas a los roles en la enseñanza, formación o la implementación de tecnologías educativas, incluyendo el manejo de herramientas de IA generativa en contextos pedagógicos, así como el diseño e implementación de actividades formativas que integren estas tecnologías.

Será necesario aportar una certificación emitida por la entidad donde se hayan desempeñado las funciones, firmada y sellada por el responsable correspondiente.

Es fundamental que la descripción este detallada, para que el departamento de Reconocimiento de Créditos pueda llevar a cabo la evaluación. No serán válidos documentos de vida laboral, currículum vitar, contratos, ni certificados de prácticas de titulaciones.

Además, los trabajadores autónomos deberán aportar, junto con la certificación indicada, al menos dos informes detallados de funciones o servicios prestados, firmados y sellados por un tercero, para verificar las funciones realizadas.

La calificación del estudiante se hará al final de las prácticas teniendo en cuenta el desarrollo del trabajo realizado durante las mismas. En el caso del tutor académico de la universidad, la calificación dependerá de las entrevistas con el estudiante durante las prácticas y de la memoria de prácticas, así como de las actividades desarrolladas en el aula.

El tutor de la entidad colaboradora evaluará la adquisición de las capacidades y destrezas previstas en el contenido de las prácticas y en el programa formativo específico relacionado con la aplicación de la inteligencia artificial generativa en el ámbito educativo.

La ponderación de la evaluación se hará del siguiente modo:

• La evaluación del tutor externo de la entidad colaboradora será el 60% de la calificación global de las prácticas.
• La evaluación del tutor interno académico de la universidad será el 40% de la calificación global de las prácticas y la realización de una actividad práctica en el aula virtual.
• Deberá obtenerse al menos 5 puntos sobre 10 en ambas partes para aprobar la asignatura.

El sistema de calificaciones es numérico, de 0 a 10, con expresión de un decimal. Se añade, además, su correspondiente calificación cualitativa como sigue:

0 - 4,9: Suspenso (SS)
5,0 - 6,9: Aprobado (AP)
7,0 - 8,9: Notable (NT)
9,0 - 10: Sobresaliente (SB)

Para poder aprobar las Prácticas Académicas Externas será necesario que el estudiante haya superado previamente, al menos, un total de 24 ECTS del Máster.

Conocimientos o contenidos

• CO1. Comprende los fundamentos teóricos y técnicos de la IA generativa y su aplicación en el ámbito educativo.
• CO2. Identifica las principales herramientas y plataformas de IA generativa disponibles para su uso en educación.
• CO3. Explica las implicaciones éticas y legales del uso de IA generativa en entornos educativos.
• CO4. Describe los principios del diseño adaptativo, inclusivo y personalizado basado en la IA.
• CO5. Reconoce los elementos fundamentales del diseño, implementación y evaluación un proyecto de innovación docente y su relación con la IA generativa.

Competencias

• CP1. Colabora eficazmente en equipos multidisciplinares para el desarrollo e implementación de soluciones educativas basadas en IA.
• CP2. Comunica de manera efectiva los beneficios y desafíos de la IA genera-tiva en educación a diferentes audiencias (educadores, estudiantes, familias y agentes externos a la comunidad educativa).
• CP4. Optimiza y adapta continuamente las prácticas educativas en respuesta a los avances en IA generativa y tecnologías emergentes.
• CP7. Observa y demuestra actitudes reflexivas, éticas y críticas en el uso de la IA en los diferentes contextos.

Habilidades o destrezas

• HD1. Diseña experiencias de aprendizaje personalizadas utilizando siste-mas de IA generativa.
• HD2. Implementa estrategias de evaluación formativa asistidas por IA en diferentes contextos educativos.
• HD3. Desarrolla contenidos educativos adaptables y escalables mediante el uso de herramientas de IA generativa.
• HD4. Analiza e implementa dinámicas de interacción escolar medidas por IA, promoviendo entorno inclusivos y colaborativos.
• HD5. Planifica y experimenta estrategias didácticas que integran tecnología con IA aplicada a la enseñanza, mejorando los procesos de innovación educativa.
• HD6. Confecciona proyectos pedagógicos que incorporan herramientas de IA generativa para aportar soluciones equitativas e inclusivas.
• HD7. Crea, experimenta y simula escenarios educativos la implementación ética de la IA en el ámbito educativo, aplicando normativas y regulaciones sobre gestión, seguridad y responsabilidad de los datos y sobre el uso res-ponsable de tecnologías basadas en la IA.

En el semestre previo a las prácticas externas se solicitará a los estudiantes que informen a los coordinadores de la asignatura sobre sus preferencias geográficas o instituciones para dichas prácticas. Los estudiantes siempre serán asignados a un centro de prácticas que, atendiendo a cuestiones de disponibilidad, será el más apropiado para el estudiante por sus circunstancias particulares. Es importante que, una vez se hayan asignado los centros de prácticas, el alumno contacte con el centro para concretar su horario de asistencia. El tutor académico mantiene contacto constante con el tutor de la institución colaboradora, permitiendo un seguimiento y resolución de cualquier incidencia o ajuste que se pueda presentar en el periodo de prácticas.

La estancia en el centro de práctica debe tener una duración de 105 horas presenciales en días lectivos, desempeñando labores profesionales relacionadas con la aplicación de la IA en el ámbito educativo.

Durante el periodo de prácticas, los estudiantes aplicarán los conocimientos adquiridos, y deberán elaborar una memoria escrita que refleje su experiencia práctica. Esta memoria es un componente fundamental en el proceso de evaluación. Además, dentro del aula, se llevarán a cabo actividades prácticas diseñadas para fortalecer las habilidades de los estudiantes en el uso de la inteligencia artificial generativa en contextos reales, facilitando la conexión entre la teoría impartida en el máster y su aplicación en el entorno profesional.

• Realización de las prácticas en un centro, empresa o actividad que emplee la inteligencia artificial generativa: 70%
• Tutorías personalizadas con el tutor de la entidad colaboradora: 3,3%
• Tutorías síncronas y asíncronas, con entrevistas de seguimiento, con el tutor académico de la universidad: 26,7%

Los estudiantes contarán con recursos variados y adicionales proporcionados por el docente, que serán fundamentales para el correcto desarrollo de sus prácticas. Estos materiales garantizarán la respuesta adecuada a las necesidades formativas y contextuales del programa.

El material didáctico será de tres tipos:

• Material proporcionado por el profesorado de la asignatura a través de sesiones síncronas y asíncronas en el aula de Prácticas Académicas Externas.
• Material que pudiera proporcionar el Tutor de la entidad colaboradora en la que el estudiante está realizando las Prácticas.
• Materiales que el propio estudiante obtenga a través de la consulta de Bibliotecas, Internet u otras fuentes.

Finalmente, el profesor podrá poner a disposición del estudiante cualquier otro material complementario voluntario al hilo de las unidades didácticas o en una carpeta de material complementario.

Puede reconocerse también la experiencia laboral y profesional acreditada. Se podrán reconocer un máximo de 6 ECTS por 12 meses de experiencia profesional acreditada. En este sentido, se ha de tener en cuenta lo siguiente:

Para poder optar al reconocimiento de créditos por experiencia profesional acreditada, el estudiante deberá haber desempeñado al menos un año de actividades laborales vinculadas a los roles en la enseñanza, formación o la implementación de tecnologías educativas, incluyendo el manejo de herramientas de IA generativa en contextos pedagógicos, así como el diseño e implementación de actividades formativas que integren estas tecnologías.

Será necesario aportar una certificación emitida por la entidad donde se hayan desempeñado las funciones, firmada y sellada por el responsable correspondiente.

Es fundamental que la descripción este detallada, para que el departamento de Reconocimiento de Créditos pueda llevar a cabo la evaluación. No serán válidos documentos de vida laboral, currículum vitar, contratos, ni certificados de prácticas de titulaciones.

Además, los trabajadores autónomos deberán aportar, junto con la certificación indicada, al menos dos informes detallados de funciones o servicios prestados, firmados y sellados por un tercero, para verificar las funciones realizadas.

La calificación del estudiante se hará al final de las prácticas teniendo en cuenta el desarrollo del trabajo realizado durante las mismas. En el caso del tutor académico de la universidad, la calificación dependerá de las entrevistas con el estudiante durante las prácticas y de la memoria de prácticas, así como de las actividades desarrolladas en el aula.

El tutor de la entidad colaboradora evaluará la adquisición de las capacidades y destrezas previstas en el contenido de las prácticas y en el programa formativo específico relacionado con la aplicación de la inteligencia artificial generativa en el ámbito educativo.

La ponderación de la evaluación se hará del siguiente modo:

• La evaluación del tutor externo de la entidad colaboradora será el 60% de la calificación global de las prácticas.
• La evaluación del tutor interno académico de la universidad será el 40% de la calificación global de las prácticas y la realización de una actividad práctica en el aula virtual.
• Deberá obtenerse al menos 5 puntos sobre 10 en ambas partes para aprobar la asignatura.

El sistema de calificaciones es numérico, de 0 a 10, con expresión de un decimal. Se añade, además, su correspondiente calificación cualitativa como sigue:

0 - 4,9: Suspenso (SS)
5,0 - 6,9: Aprobado (AP)
7,0 - 8,9: Notable (NT)
9,0 - 10: Sobresaliente (SB)

Para poder aprobar las Prácticas Académicas Externas será necesario que el estudiante haya superado previamente, al menos, un total de 24 ECTS del Máster.

Conocimientos o contenidos

• CO1. Comprende los fundamentos teóricos y técnicos de la IA generativa y su aplicación en el ámbito educativo.
• CO2. Identifica las principales herramientas y plataformas de IA generativa disponibles para su uso en educación.
• CO3. Explica las implicaciones éticas y legales del uso de IA generativa en entornos educativos.
• CO4. Describe los principios del diseño adaptativo, inclusivo y personalizado basado en la IA.
• CO5. Reconoce los elementos fundamentales del diseño, implementación y evaluación un proyecto de innovación docente y su relación con la IA generativa.

Competencias

• CP1. Colabora eficazmente en equipos multidisciplinares para el desarrollo e implementación de soluciones educativas basadas en IA.
• CP2. Comunica de manera efectiva los beneficios y desafíos de la IA genera-tiva en educación a diferentes audiencias (educadores, estudiantes, familias y agentes externos a la comunidad educativa).
• CP4. Optimiza y adapta continuamente las prácticas educativas en respuesta a los avances en IA generativa y tecnologías emergentes.
• CP7. Observa y demuestra actitudes reflexivas, éticas y críticas en el uso de la IA en los diferentes contextos.

Habilidades o destrezas

• HD1. Diseña experiencias de aprendizaje personalizadas utilizando siste-mas de IA generativa.
• HD2. Implementa estrategias de evaluación formativa asistidas por IA en diferentes contextos educativos.
• HD3. Desarrolla contenidos educativos adaptables y escalables mediante el uso de herramientas de IA generativa.
• HD4. Analiza e implementa dinámicas de interacción escolar medidas por IA, promoviendo entorno inclusivos y colaborativos.
• HD5. Planifica y experimenta estrategias didácticas que integran tecnología con IA aplicada a la enseñanza, mejorando los procesos de innovación educativa.
• HD6. Confecciona proyectos pedagógicos que incorporan herramientas de IA generativa para aportar soluciones equitativas e inclusivas.
• HD7. Crea, experimenta y simula escenarios educativos la implementación ética de la IA en el ámbito educativo, aplicando normativas y regulaciones sobre gestión, seguridad y responsabilidad de los datos y sobre el uso res-ponsable de tecnologías basadas en la IA.

En el semestre previo a las prácticas externas se solicitará a los estudiantes que informen a los coordinadores de la asignatura sobre sus preferencias geográficas o instituciones para dichas prácticas. Los estudiantes siempre serán asignados a un centro de prácticas que, atendiendo a cuestiones de disponibilidad, será el más apropiado para el estudiante por sus circunstancias particulares. Es importante que, una vez se hayan asignado los centros de prácticas, el alumno contacte con el centro para concretar su horario de asistencia. El tutor académico mantiene contacto constante con el tutor de la institución colaboradora, permitiendo un seguimiento y resolución de cualquier incidencia o ajuste que se pueda presentar en el periodo de prácticas.

La estancia en el centro de práctica debe tener una duración de 105 horas presenciales en días lectivos, desempeñando labores profesionales relacionadas con la aplicación de la IA en el ámbito educativo.

Durante el periodo de prácticas, los estudiantes aplicarán los conocimientos adquiridos, y deberán elaborar una memoria escrita que refleje su experiencia práctica. Esta memoria es un componente fundamental en el proceso de evaluación. Además, dentro del aula, se llevarán a cabo actividades prácticas diseñadas para fortalecer las habilidades de los estudiantes en el uso de la inteligencia artificial generativa en contextos reales, facilitando la conexión entre la teoría impartida en el máster y su aplicación en el entorno profesional.

• Realización de las prácticas en un centro, empresa o actividad que emplee la inteligencia artificial generativa: 70%
• Tutorías personalizadas con el tutor de la entidad colaboradora: 3,3%
• Tutorías síncronas y asíncronas, con entrevistas de seguimiento, con el tutor académico de la universidad: 26,7%

Los estudiantes contarán con recursos variados y adicionales proporcionados por el docente, que serán fundamentales para el correcto desarrollo de sus prácticas. Estos materiales garantizarán la respuesta adecuada a las necesidades formativas y contextuales del programa.

El material didáctico será de tres tipos:

• Material proporcionado por el profesorado de la asignatura a través de sesiones síncronas y asíncronas en el aula de Prácticas Académicas Externas.
• Material que pudiera proporcionar el Tutor de la entidad colaboradora en la que el estudiante está realizando las Prácticas.
• Materiales que el propio estudiante obtenga a través de la consulta de Bibliotecas, Internet u otras fuentes.

Finalmente, el profesor podrá poner a disposición del estudiante cualquier otro material complementario voluntario al hilo de las unidades didácticas o en una carpeta de material complementario.

Puede reconocerse también la experiencia laboral y profesional acreditada. Se podrán reconocer un máximo de 6 ECTS por 12 meses de experiencia profesional acreditada. En este sentido, se ha de tener en cuenta lo siguiente:

Para poder optar al reconocimiento de créditos por experiencia profesional acreditada, el estudiante deberá haber desempeñado al menos un año de actividades laborales vinculadas a los roles en la enseñanza, formación o la implementación de tecnologías educativas, incluyendo el manejo de herramientas de IA generativa en contextos pedagógicos, así como el diseño e implementación de actividades formativas que integren estas tecnologías.

Será necesario aportar una certificación emitida por la entidad donde se hayan desempeñado las funciones, firmada y sellada por el responsable correspondiente.

Es fundamental que la descripción este detallada, para que el departamento de Reconocimiento de Créditos pueda llevar a cabo la evaluación. No serán válidos documentos de vida laboral, currículum vitar, contratos, ni certificados de prácticas de titulaciones.

Además, los trabajadores autónomos deberán aportar, junto con la certificación indicada, al menos dos informes detallados de funciones o servicios prestados, firmados y sellados por un tercero, para verificar las funciones realizadas.

La calificación del estudiante se hará al final de las prácticas teniendo en cuenta el desarrollo del trabajo realizado durante las mismas. En el caso del tutor académico de la universidad, la calificación dependerá de las entrevistas con el estudiante durante las prácticas y de la memoria de prácticas, así como de las actividades desarrolladas en el aula.

El tutor de la entidad colaboradora evaluará la adquisición de las capacidades y destrezas previstas en el contenido de las prácticas y en el programa formativo específico relacionado con la aplicación de la inteligencia artificial generativa en el ámbito educativo.

La ponderación de la evaluación se hará del siguiente modo:

• La evaluación del tutor externo de la entidad colaboradora será el 60% de la calificación global de las prácticas.
• La evaluación del tutor interno académico de la universidad será el 40% de la calificación global de las prácticas y la realización de una actividad práctica en el aula virtual.
• Deberá obtenerse al menos 5 puntos sobre 10 en ambas partes para aprobar la asignatura.

El sistema de calificaciones es numérico, de 0 a 10, con expresión de un decimal. Se añade, además, su correspondiente calificación cualitativa como sigue:

0 - 4,9: Suspenso (SS)
5,0 - 6,9: Aprobado (AP)
7,0 - 8,9: Notable (NT)
9,0 - 10: Sobresaliente (SB)

Para poder aprobar las Prácticas Académicas Externas será necesario que el estudiante haya superado previamente, al menos, un total de 24 ECTS del Máster.

Conocimientos o contenidos

• CO1. Comprende los fundamentos teóricos y técnicos de la IA generativa y su aplicación en el ámbito educativo.
• CO2. Identifica las principales herramientas y plataformas de IA generativa disponibles para su uso en educación.
• CO3. Explica las implicaciones éticas y legales del uso de IA generativa en entornos educativos.
• CO4. Describe los principios del diseño adaptativo, inclusivo y personalizado basado en la IA.
• CO5. Reconoce los elementos fundamentales del diseño, implementación y evaluación un proyecto de innovación docente y su relación con la IA generativa.

Competencias

• CP1. Colabora eficazmente en equipos multidisciplinares para el desarrollo e implementación de soluciones educativas basadas en IA.
• CP2. Comunica de manera efectiva los beneficios y desafíos de la IA genera-tiva en educación a diferentes audiencias (educadores, estudiantes, familias y agentes externos a la comunidad educativa).
• CP4. Optimiza y adapta continuamente las prácticas educativas en respuesta a los avances en IA generativa y tecnologías emergentes.
• CP7. Observa y demuestra actitudes reflexivas, éticas y críticas en el uso de la IA en los diferentes contextos.

Habilidades o destrezas

• HD1. Diseña experiencias de aprendizaje personalizadas utilizando siste-mas de IA generativa.
• HD2. Implementa estrategias de evaluación formativa asistidas por IA en diferentes contextos educativos.
• HD3. Desarrolla contenidos educativos adaptables y escalables mediante el uso de herramientas de IA generativa.
• HD4. Analiza e implementa dinámicas de interacción escolar medidas por IA, promoviendo entorno inclusivos y colaborativos.
• HD5. Planifica y experimenta estrategias didácticas que integran tecnología con IA aplicada a la enseñanza, mejorando los procesos de innovación educativa.
• HD6. Confecciona proyectos pedagógicos que incorporan herramientas de IA generativa para aportar soluciones equitativas e inclusivas.
• HD7. Crea, experimenta y simula escenarios educativos la implementación ética de la IA en el ámbito educativo, aplicando normativas y regulaciones sobre gestión, seguridad y responsabilidad de los datos y sobre el uso res-ponsable de tecnologías basadas en la IA.

En el semestre previo a las prácticas externas se solicitará a los estudiantes que informen a los coordinadores de la asignatura sobre sus preferencias geográficas o instituciones para dichas prácticas. Los estudiantes siempre serán asignados a un centro de prácticas que, atendiendo a cuestiones de disponibilidad, será el más apropiado para el estudiante por sus circunstancias particulares. Es importante que, una vez se hayan asignado los centros de prácticas, el alumno contacte con el centro para concretar su horario de asistencia. El tutor académico mantiene contacto constante con el tutor de la institución colaboradora, permitiendo un seguimiento y resolución de cualquier incidencia o ajuste que se pueda presentar en el periodo de prácticas.

La estancia en el centro de práctica debe tener una duración de 105 horas presenciales en días lectivos, desempeñando labores profesionales relacionadas con la aplicación de la IA en el ámbito educativo.

Durante el periodo de prácticas, los estudiantes aplicarán los conocimientos adquiridos, y deberán elaborar una memoria escrita que refleje su experiencia práctica. Esta memoria es un componente fundamental en el proceso de evaluación. Además, dentro del aula, se llevarán a cabo actividades prácticas diseñadas para fortalecer las habilidades de los estudiantes en el uso de la inteligencia artificial generativa en contextos reales, facilitando la conexión entre la teoría impartida en el máster y su aplicación en el entorno profesional.

• Realización de las prácticas en un centro, empresa o actividad que emplee la inteligencia artificial generativa: 70%
• Tutorías personalizadas con el tutor de la entidad colaboradora: 3,3%
• Tutorías síncronas y asíncronas, con entrevistas de seguimiento, con el tutor académico de la universidad: 26,7%

Los estudiantes contarán con recursos variados y adicionales proporcionados por el docente, que serán fundamentales para el correcto desarrollo de sus prácticas. Estos materiales garantizarán la respuesta adecuada a las necesidades formativas y contextuales del programa.

El material didáctico será de tres tipos:

• Material proporcionado por el profesorado de la asignatura a través de sesiones síncronas y asíncronas en el aula de Prácticas Académicas Externas.
• Material que pudiera proporcionar el Tutor de la entidad colaboradora en la que el estudiante está realizando las Prácticas.
• Materiales que el propio estudiante obtenga a través de la consulta de Bibliotecas, Internet u otras fuentes.

Finalmente, el profesor podrá poner a disposición del estudiante cualquier otro material complementario voluntario al hilo de las unidades didácticas o en una carpeta de material complementario.

Puede reconocerse también la experiencia laboral y profesional acreditada. Se podrán reconocer un máximo de 6 ECTS por 12 meses de experiencia profesional acreditada. En este sentido, se ha de tener en cuenta lo siguiente:

Para poder optar al reconocimiento de créditos por experiencia profesional acreditada, el estudiante deberá haber desempeñado al menos un año de actividades laborales vinculadas a los roles en la enseñanza, formación o la implementación de tecnologías educativas, incluyendo el manejo de herramientas de IA generativa en contextos pedagógicos, así como el diseño e implementación de actividades formativas que integren estas tecnologías.

Será necesario aportar una certificación emitida por la entidad donde se hayan desempeñado las funciones, firmada y sellada por el responsable correspondiente.

Es fundamental que la descripción este detallada, para que el departamento de Reconocimiento de Créditos pueda llevar a cabo la evaluación. No serán válidos documentos de vida laboral, currículum vitar, contratos, ni certificados de prácticas de titulaciones.

Además, los trabajadores autónomos deberán aportar, junto con la certificación indicada, al menos dos informes detallados de funciones o servicios prestados, firmados y sellados por un tercero, para verificar las funciones realizadas.

La calificación del estudiante se hará al final de las prácticas teniendo en cuenta el desarrollo del trabajo realizado durante las mismas. En el caso del tutor académico de la universidad, la calificación dependerá de las entrevistas con el estudiante durante las prácticas y de la memoria de prácticas, así como de las actividades desarrolladas en el aula.

El tutor de la entidad colaboradora evaluará la adquisición de las capacidades y destrezas previstas en el contenido de las prácticas y en el programa formativo específico relacionado con la aplicación de la inteligencia artificial generativa en el ámbito educativo.

La ponderación de la evaluación se hará del siguiente modo:

• La evaluación del tutor externo de la entidad colaboradora será el 60% de la calificación global de las prácticas.
• La evaluación del tutor interno académico de la universidad será el 40% de la calificación global de las prácticas y la realización de una actividad práctica en el aula virtual.
• Deberá obtenerse al menos 5 puntos sobre 10 en ambas partes para aprobar la asignatura.

El sistema de calificaciones es numérico, de 0 a 10, con expresión de un decimal. Se añade, además, su correspondiente calificación cualitativa como sigue:

0 - 4,9: Suspenso (SS)
5,0 - 6,9: Aprobado (AP)
7,0 - 8,9: Notable (NT)
9,0 - 10: Sobresaliente (SB)

Para poder aprobar las Prácticas Académicas Externas será necesario que el estudiante haya superado previamente, al menos, un total de 24 ECTS del Máster.