1. Comprender los principios y funciones de la IA aplicados a la evaluación educativa.
2. Explorar y utilizar herramientas de IA para diseñar procesos de evaluación formativa, sumativa y personalizada.
3. Reflexionar críticamente sobre los beneficios, riesgos y desafíos éticos del uso de IA en educación.
4. Desarrollar propuestas de evaluación con IA que mejoren la equidad, la retroalimentación y la personalización del aprendizaje.
 

Módulo 1: Introducción a la evaluación con IA: mitos, realidades y conceptos clave.

Módulo 2: Herramientas digitales con IA: selección y criterios de uso educativo.

Módulo 3: Diseño de microevaluaciones automatizadas y retroalimentación adaptativa.

Módulo 4: Evaluación crítica: ética, equidad y transparencia en procesos automatizados.

Módulo 5: Integración final: propuesta práctica de evaluación con IA en contextos reales.

La propuesta metodológica se fundamenta en principios de microlearning, aprendizaje activo, gamificación y reflexión crítica, alineándose con las necesidades de una formación docente flexible, participativa y ajustada al contexto digital contemporáneo. Además, la inclusión de recursos con IA no se limita a un uso tecnocentrista, sino que promueve su integración ética, reflexiva y responsable en los procesos de evaluación.

Perfil: Docentes, formadores/as, pedagogos/as y profesionales de la educación.

Edad: Adultos (+18).

Nivel académico: Recomendado nivel universitario o experiencia profesional en el ámbito educativo.

Requisitos previos: Conocimientos básicos de TIC. No se requiere experiencia previa en IA, pero sí interés por la innovación y la mejora de procesos evaluativos.
 

La evaluación del curso se articula de forma continua, formativa y participativa, a través de la resolución de actividades específicas en cada módulo y su exposición en los foros de la plataforma.

Cada foro está vinculado a una actividad concreta, en la que los participantes deberán aplicar los contenidos aprendidos (como el diseño de un quiz con IA, la comparación de herramientas o la elaboración de una propuesta final) y compartir sus producciones con el grupo.

Este enfoque permite que la retroalimentación no provenga únicamente del equipo docente, sino que se base también en la coevaluación entre pares. Así, los participantes enriquecen sus aprendizajes mediante el diálogo, el contraste de ideas y la construcción colectiva de propuestas.

El equipo docente realiza un acompañamiento activo en los foros, aportando orientaciones personalizadas, sugerencias de mejora y comentarios críticos que guían el avance de cada estudiante y refuerzan la calidad pedagógica del proceso.

Este modelo de evaluación fomenta una actitud reflexiva, colaborativa y responsable, coherente con los objetivos del microlearning y con el enfoque ético y crítico sobre el uso de la inteligencia artificial en educación.