Educación Digital y Docencia FP · EDU-108

IA generativa para la preparación de clases

Preparar programaciones, materiales y adaptaciones con IA generativa manteniendo el criterio docente.

Bajo demanda Iniciación 6 módulos · 27 clases

Formato asíncrono Docentes FP ChatGPT, NotebookLM

IA DOCENCIA FP

Lo que aprenderás

Redactar instrucciones que incluyan contexto de aula, nivel, currículo y formato de salida.
Generar borradores de programación de aula y de secuencias didácticas a partir del currículo oficial.
Crear baterías de ejercicios y sus soluciones, y verificarlas antes de llevarlas a clase.
Adaptar un mismo material a distintos niveles y a necesidades específicas de apoyo educativo.
Usar NotebookLM con fuentes propias para resumir, comparar y consultar documentación del módulo.
Detectar errores, invenciones y sesgos en la respuesta antes de darla por buena.
Proteger datos del alumnado y decidir qué información no se introduce nunca en una herramienta externa.

Contenido del curso

6 módulos · 27 clases en vídeo · práctica guiada en cada módulo

Módulo 1 · Presentación y primeras nociones 4 clases

Qué hace y qué no hace un modelo generativo
Recorrido por ChatGPT para uso docente
Recorrido por NotebookLM y sus fuentes
Qué tareas del departamento son candidatas

Módulo 2 · Instrucciones que funcionan 5 clases

Contexto de aula, nivel y currículo en la instrucción
Pedir un formato de salida concreto
Iterar sobre una respuesta en lugar de empezar de nuevo
Guardar instrucciones reutilizables
Comparar respuestas y elegir con criterio

Módulo 3 · Programación y materiales 5 clases

Borrador de secuencia didáctica a partir del currículo
Generar enunciados de ejercicios y sus soluciones
Casos prácticos y supuestos para clase
Rúbricas y criterios de corrección como borrador
Revisión docente: qué se corrige siempre

Módulo 4 · Adaptación y atención a la diversidad 4 clases

Un mismo contenido en varios niveles de dificultad
Simplificar el lenguaje sin perder rigor
Materiales de refuerzo y de ampliación
Adaptaciones para necesidades específicas de apoyo educativo

Módulo 5 · NotebookLM con fuentes propias 4 clases

Cargar apuntes, normativa y documentación del módulo
Preguntar sobre las fuentes y contrastar las citas
Resúmenes y guías de estudio a partir del material
Límites de la herramienta y comprobación de referencias

Módulo 6 · Criterio, riesgos y caso práctico 5 clases

Detectar invenciones y errores disciplinares
Sesgos y lenguaje inadecuado en el material generado
Datos del alumnado: qué no se introduce nunca
Preparar una unidad completa con este método
Compartir instrucciones y criterios con el departamento

Requisitos

No se necesita experiencia previa con herramientas de inteligencia artificial.
Una cuenta en ChatGPT y otra en NotebookLM, en cualquiera de sus planes disponibles.
Tener a mano material propio: currículo del módulo, programación o apuntes.

Descripción

La preparación de clases consume un tiempo que rara vez aparece en el horario: adaptar una programación al grupo real, generar variantes de ejercicios, redactar enunciados nuevos cada convocatoria o resumir normativa que cambia. Las herramientas generativas prometen ahorrar ese trabajo, pero usadas sin método devuelven material plausible y equivocado, que en clase se paga caro.

Este curso de iniciación se centra en el uso docente con criterio. Se trabaja la formulación de instrucciones con contexto real de aula, la generación de programaciones, secuencias y baterías de ejercicios, la adaptación de materiales a distintos niveles, y el uso de NotebookLM sobre fuentes propias para no depender de lo que el modelo recuerde. Cada resultado pasa por una verificación explícita.

Al terminar se dispone de un método de trabajo propio y de un conjunto de instrucciones reutilizables para las tareas que más se repiten en el departamento, junto con reglas claras sobre qué datos no salen del centro. Continúa de forma natural en el curso sobre evaluación cuando el alumnado también usa modelos generativos.

¿Para quién es este curso?

Profesorado de FP que prepara programaciones y materiales cada curso con poco margen de tiempo.
Docentes que atienden grupos heterogéneos y necesitan adaptar el mismo material a varios niveles.
Jefaturas de departamento que quieren fijar criterios comunes de uso de IA en la preparación de clases.