Diploma de Experto en Inteligencia Artificial y Analíticas de Aprendizaje Aplicadas a la Educación Online

La metodología se basa en el Aprendizaje Basado en Proyectos (ABP).

Para desarrollar la arquitectura del Título, se ha elegido el ABP ya que permite aplicar y validar los conocimientos adquiridos desde el primer momento, de manera práctica y crítica.

De esta forma, el eje práctico de la metodología dirige el complemento teórico, seleccionando y priorizando los contenidos necesarios para tener éxito en la aplicación profesional de lo aprendido.

Casos reales sobre los que trabajar, vinculados a contextos educativos, particularmente relacionados con el uso de las analíticas de aprendizaje para la mejora de la predictibilidad y la individualización de los procesos de aprendizaje.

Trabajo individual y colaborativo para el análisis y la búsqueda de patrones compartidos y para el intercambio de experiencias educativas.

Información complementaria:

Se utiliza un “Master Lab” como centro de la metodología didáctica sobre la que se construye el título y que proporciona:

• Datos sobre los que trabajar (los datasets sobre los que se estudia y proyecta la analítica del aprendizaje, las estadísticas y los sistemas de Machine Learning que se enseñarán en el máster).
• Herramientas para el tratamiento de datos y para la aplicación de la IA.

Objetivos

La educación necesita profesionales que tengan la visión de conjunto necesaria para aplicar inteligencia de negocio aplicada a la educación sin perder de vista los elementos fundamentales de la institución y sus fines.

El objetivo del programa es capacitar a los participantes en la toma de decisiones basadas en la evidencia (Data Driven Decision Making methodologies) y desarrollar una Inteligencia Educativa aplicando métodos de Inteligencia de Negocio (Educational Intelligence).

Para ello, el programa y su foco en Educational Intelligence desarrolla:

• Las competencias para la captación de los datos generados por el proceso.
• El análisis adecuado de los mismos.
• La interpretación adecuada de éstos.
• La posibilidad de actuar lo más específicamente posible sobre el proceso.
• La capacidad de utilizar el análisis de datos para mejorar el diseño instruccional.

Esto se consigue mediante la aplicación del llamado “learning analytics“-o analítica del aprendizaje- para poder aplicar técnicas de IA con el objeto de mejorar el análisis y determinar patrones invisibles a la percepción humana.

Con ello, se podrán tomar decisiones que mejoren tanto la productividad como los canales de comunicación con el estudiante.