PED Conocimiento compartido: Medios online para el aprendizaje colaborativo

En respuesta a los retos educativos derivados de la pandemia por Covid-19, la práctica Conocimiento compartido: medios online para el aprendizaje colaborativo propone integrar recursos digitales y de inteligencia artificial para fortalecer la construcción colectiva del conocimiento. Aunque se implementa de manera presencial, su diseño flexible permite adaptarla a modalidades virtuales o híbridas. La dinámica combina lecturas y videos iniciales con el uso de herramientas como Mindmeister, Brevo, Canva o PowerPoint, el desarrollo de prácticas en laboratorio o campo, la elaboración de informes y presentaciones, así como la interacción en foros de discusión en EDUC. El proceso culmina en una plenaria donde el docente articula las aportaciones del grupo. De esta forma, se fomenta el aprendizaje colaborativo, el análisis crítico y la capacidad del estudiantado para generar explicaciones fundamentadas aprovechando la tecnología digital.

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PED Análisis de datos cualitativos y cuantitativos: Indagación con IAG

Esta práctica educativa digital se desarrolló con estudiantes de octavo semestre de Pedagogía para apoyar el análisis de resultados de sus proyectos de investigación mediante el uso de herramientas de inteligencia artificial como BriskTeaching, ChatGPT y Gemini. A través de recursos diseñados por la docente, que incluyen guías y ejemplos de prompts, el estudiantado aprendió a interactuar éticamente con la IAG, generar estrategias de análisis, evaluar su propio desempeño y reflexionar en equipo sobre los avances, retos y emociones de su proceso. Aunque se implementó de forma presencial, cuenta con la flexibilidad de replicarse en otras modalidades educativas.

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PED Implementación del Algoritmo de etiquetación basada en Componentes Conexas de Vecindario 4 con IA Generativa

Esta práctica educativa digital es la continuación de la PED Explorando la Segmentación de imágenes con IA Generativa a través de Prompts, en la cual el estudiantado se preparaba con información previa sobre el tema, recibía un minitaller para aprender a redactar prompts y finalmente realiza una demostración práctica. En esta segunda parte, la tarea principal es la elaboración de un diagrama de flujo sobre un algoritmo para la etiquetación de imágenes por el método de componentes conexas de vecindario 4 y enseguida implementar este código en la plataforma MatLab.

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PED Explorando la Segmentación de imágenes con IA Generativa a través de Prompts

El uso de tecnologías digitales y de IAG dentro de esta PED, permiten al estudiantado adentrarse en la comprensión del procesamiento de imágenes resaltando la importancia de la segmentación. En esta práctica las y los estudiantes aprenden a estructurar prompts que les ayuden a explorar de forma sencilla el método de componentes conexas de vecindario 4 mediante ejemplos prácticos obtenidos en ChatGPT.

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PED Lupa Digital: Revisión asistida por Inteligencia Artificial

Esta práctica toma en consideración el contexto de la asignatura, donde uno de los temas promueve el análisis de textos periodísticos por lo que la docente ideó una estrategia creativa que combina conocimientos previos, experiencia, trabajo en equipo y uso de herramientas digitales para que sus estudiantes comprendan el sentido y estructura de este medio de comunicación desarrollando un periódico en el que dan cuenta de algún hecho relevante de la comunidad educativa de su plantel.

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PED Reforzamiento dinámico: Kahoot en el aprendizaje

La práctica surge como una respuesta a la necesidad del estudiantado de evaluaciones menos estresantes ya que buscaban con sus profesores alternativas para la evaluación que fueran amigables y a su vez el profesor la identificó como una opción para contribuir a disminuir la contaminación ambiental al usar menos papel.

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PED Creación de escalas tipo Likert con IA para medir actitudes

Esta práctica que consiste en el uso de herramientas digitales para la generación de reactivos y el diseño de escalas Likert de manera intuitiva en entornos virtuales permitiendo al estudiantado de la licenciatura en psicología recolectar información medible sobre aspectos actitudinales.

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