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Fundamentos

La irrupción de la inteligencia artificial (IA) en la sociedad contemporánea ha reconfigurado los paradigmas del conocimiento, la educación y la interacción humana. Desde los modelos de lenguaje avanzados como ChatGPT, Copilot y Gemini o DeepSeek hasta las herramientas generativas de imágenes y sonido, la IA se ha instalado como un actor central en la producción de saberes, planteando desafíos inéditos en términos epistemológicos, éticos, pedagógicos y políticos. Esta diplomatura surge como respuesta a la necesidad de analizar críticamente estos fenómenos, brindando un marco teórico-práctico para comprender sus implicancias en los ámbitos educativo, científico y social.

En el plano epistemológico, la IA cuestiona las nociones tradicionales de autoría, objetividad y racionalidad, mientras que en el educativo redefine los roles docentes, los procesos de enseñanza-aprendizaje y la evaluación académica. A esto se suman debates urgentes sobre privacidad, sesgos algorítmicos, gobernanza y justicia social, especialmente relevantes en contextos latinoamericanos. Esta propuesta integra perspectivas interdisciplinarias (filosóficas, pedagógicas, tecnológicas y políticas) para abordar tanto los riesgos como las oportunidades que presenta la IA, con un enfoque situado en las realidades regionales.

La diplomatura se distingue por su enfoque híbrido, combina marcos teóricos sólidos con actividades prácticas para el uso responsable de herramientas de IA, y está dirigida a docentes, investigadores y profesionales que buscan posicionarse como referentes en este campo en transformación.

Objetivos

Objetivo general

Formar docentes, investigadores y profesionales críticos y competentes en el análisis y aplicación de la inteligencia artificial, con capacidad para abordar sus desafíos epistemológicos, éticos y educativos en contextos académicos y sociales.

Objetivos específicos

1. Analizar los fundamentos teóricos e históricos de la IA, sus impactos en la producción de conocimiento y su relación con las epistemologías contemporáneas.
2. Evaluar críticamente los usos de la IA en educación, identificando estrategias para su integración ética y pedagógicamente fundamentada.
3. Desarrollar habilidades prácticas para el manejo de herramientas de IA generativa, aplicadas a la creación de contenidos, investigación y diseño didáctico.
4. Discutir los marcos normativos y éticos de la IA, con énfasis en derechos digitales, privacidad y justicia social en América Latina.
5. Diseñar proyectos innovadores que vinculen la IA con soluciones educativas y de investigación, adaptados a contextos institucionales específicos.

Metodología de trabajo

La diplomatura se dicta de manera virtual y está estructurada en:

Sesiones teóricas. Clases expositivas y debates guiados por docentes expertos, basados en bibliografía especializada y actualizada.

Talleres prácticos. Uso de plataformas de IA y de herramientas de generación multimedia, ejercicios de instrucciones y análisis de casos.

Seminarios interdisciplinarios. Invitados expertos abordarán temas como ética digital, propiedad intelectual y gobernanza de la IA.

Comunidad de aprendizaje. Espacios asincrónicos (foros, redes sociales) para discusión y colaboración, junto con tutorías personalizadas.

Trabajo final. Diseño de un proyecto aplicado (ej.: protocolo de uso de IA en aulas, investigación sobre sesgos algorítmicos).

Recursos. Plataforma Moodle, repositorios de artículos, software de IA de acceso abierto y materiales audiovisuales.

Estrategias didácticas

Aprendizaje basado en problemas (ABP). Análisis de controversias reales (ej.: plagio con IA, deepfakes en educación).

Role-playing. Simulaciones de debates éticos o políticas institucionales sobre IA.

Gamificación. Retos de creación de contenidos con herramientas generativas.

Revisión por pares. Evaluación colaborativa de proyectos intermedios.

Evaluación y acreditación

20% Participación. Intervenciones en clases, foros y talleres.

30% Trabajos prácticos. Informes de lecturas, ejercicios con herramientas de IA.

50% Proyecto final. Originalidad, aplicabilidad y fundamentación teórica.

Requisitos

Asistencia mínima del 75%.

Aprobación del proyecto con nota ≥ 7/10.

Equipo docente

Coordinación académica

Mg. María Fernanda Hidalgo (UNT)

Lic. Julio Alonso · UBA–UdeSA–UNTREF

Esp. Iris Amalia Fernández · UNdeC–UNAJ

Mg. María Fernanda Hidalgo · UNT

Esp. Nancy Victoria Ríos · UNT

Contacto

Facultad de Filosofía y Letras
Avda. Benjamín Aráoz 800 · Tucumán · Argentina

Correo electrónico

diplomatura.ia@filo.unt.edu.ar