Nombre de la carrera: Diplomatura de Posgrado "Inteligencia Artificial: Desafíos epistemológicos y proyecciones educativas"

Certificado a obtener: Diploma de Posgrado en Inteligencia Artificial: Desafíos epistemológicos y proyecciones educativas.

Carga horaria total: 120 h

Destinatarios: Docentes, Investigadores y Profesionales interesados en la vinculación entre Educación e Inteligencia Artificial

Modalidad de dictado: híbrida (Puede optar por hacer el cursado presencial o virtual)

ACLARACIÓN: para quienes asistan de manera presencial  deben traer COMPUTADORA PORTÁTIL para realizar trabajos en el Aula

Coordinador: Dr. Diego José Chein (UNT-CONICET)

Co Coordinadora: Mg. Fernanda Hidalgo (UNT)

Equipo docente:

Esp. Iris Fernández (UNdeC - UNAJ), Mg. María Fernanda Hidalgo (UNT), Prof. Nancy Victoria Ríos (UNT), Dra. Flavia Costas (UBA-CONICET)

Contacto

Diplomatura de Posgrado Inteligencia Artificial: Desafíos epistemológicos y proyecciones educativas  | Facultad de Filosofía y Letras | Avda. Benjamín Aráoz 800 - Tucumán - Argentina

Correo electrónico: diplomatura.ia@filo.unt.edu.ar

Estructura curricular

Arancel:

Matrícula anual (se paga una sola vez)

Arancel matrícula anual estudiantes de Argentina:

Arancel matrícula anual estudiantes del extranjero:

Arancel de Curso de 30 h - Estudiantes de Argentina:

Arancel de Curso de 30 h - Estudiantes del extranjero:

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.

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

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

Modalidad de cursado: 

La Diplomatura está compuesta por 3 cursos de 40 horas, la modalidad de dictado es híbrida

Cada curso se puede tomar de forma independiente del cursado total de la Diplomatura y se recibe un certificado luego de la aprobación del curso.

Metodología de Trabajo: 

La diplomatura tiene modalidad híbrida (presencial y virtual), 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.

Criterios de evaluación y acreditación

  • Participación: 20% (intervenciones en clases, foros y talleres).
  • Trabajos prácticos: 30% (informes de lecturas, ejercicios con herramientas de IA).
  • Proyecto final: 50% (originalidad, aplicabilidad y fundamentación teórica).

Requisitos:

  • Asistencia mínima del 75% (presencial/virtual).
  • Aprobación del proyecto con nota ≥ 7/10.

Bibliografía básica: 

Arroyo Sagasta, A. (coord.) (2024). IA y educación: Construyendo puentes. Graó.

Costa, F. (2021). Tecnoceno. Algoritmos, biohackers y nuevas formas de vida. Taurus.

Crawford, K. (2022). Atlas de inteligencia artificial: Poder, política y costos planetarios. FCE.

Floridi, L. (2024). La ética de la inteligencia artificial. Herder.

García Peñalvo, F. J. et al. (2024). La nueva realidad de la educación ante la IA generativa. RIED, 27(1), 9–39. https://doi.org/10.5944/ried.27.1.37716

UNESCO (2023). ChatGPT e inteligencia artificial en educación superior: Guía rápida. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000385146_spa

Hendrycks, D. (2023). Introduction to AI Safety, Ethics and Society. https://drive.google.com/file/d/1JN7-ZGx9KLqRJ94rOQVwRSa7FPZGl2OY/view

Salvatierra, F. y Fernández Laya, N. (comps.) (2024). Construir el futuro: La IA en las políticas educativas. UNESCO. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000391418

UNESCO (2021a) Recomendación sobre la ética de la inteligencia artificial. Disponible en: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000381137_spa

UNESCO (2021b) Inteligencia artificial y educación: guía para las personas a cargo de formular políticas. Disponible en: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000379376

UNESCO (2019). Estudio preliminar sobre la ética de la inteligencia artificial. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000367823