Curso “Introducción a la Cuarta Revolución Industrial”

Duración: 48 horas
Horario: jueves 4:00 a 6:00 p.m.
Fecha de inicio: enero del 2022
Modalidad: presencial con encuentros sincrónicos a través de Google Meet.

La Cuarta Revolución Industrial es definida como la combinación de sistemas digitales, físicos y biológicos para la transformación de la humanidad; esta transformación se basa en el desarrollo de mecanismos ciberfísicos que mezclan infraestructura física con software, sensores, nanotecnología y tecnología digital de comunicaciones.

Las industrias 4.0 se caracterizan por la digitalización de los procesos y los sistemas cibernéticos, que parten de 3 tendencias: Inteligencia Artificial, experiencias inmersivas transparentes y la implementación y uso de plataformas digitales. Esta revolución impacta principalmente a las personas y cuestiona el papel que juega el ser humano en los avances tecnológicos que se plantean.

Este curso tiene por objeto identificar los principales elementos de  la Cuarta Revolución Industrial aplicadas al ámbito educativo, que permitan a los docentes hacer uso de elementos de Inteligencia Artificial para mejorar sus procesos de enseñanza, de tal forma que el conocimiento sea significativo y trascienda en el bienestar de los estudiantes.

Para ello, la Universidad de Manizales ha diseñado una capacitación basada en cuatro módulos, usando el lenguaje de programación Python (una de las herramientas computacionales más utilizadas en la implementación de desarrollos ágiles), con el cual se pretende que los profesores adquieran competencias que les permitan desarrollar modelos de Inteligencia Artificial por medio de elementos de Aprendizaje de Máquina (Machine Learning) análisis de texto y visión.

En Python existe un gran número de librerías que pueden ser utilizadas por docentes y estudiantes en sus actividades cotidianas relacionadas con el proceso de enseñanza-aprendizaje. Al tiempo que se usa en el aula, el estudiante da sus primeros pasos en el mundo de la transformación digital, posibilitando su ingreso a la Cuarta Revolución Industrial.

Para alcanzar mejores resultados en las pruebas Saber 11 del ICFES, se capacitará a los docentes en los elementos más importantes del razonamiento cuantitativo, de tal manera que el conocimiento adquirido sea llevado al aula por medio de herramientas didácticas como Geogebra y Python, para profundizar en la Cuarta Revolución industrial.

Capacitar a docentes en herramientas computacionales para implementar soluciones de Inteligencia Artificial y Razonamiento Cuantitativo, mejorando los procesos de aprendizaje al interior del aula.

Docentes de informática, física y matemáticas.

  • Modulo I: Razonamiento Cuantitativo – Saber11. Este módulo introductorio está enfocado en la prueba de razonamiento cuantitativo. Se identificarán los elementos de la prueba y se construirán preguntas sobre las diferentes categorías descritas anteriormente. Para ello, por medio de Python y las librerías Pandas y Matplotlib, enfocadas en estructuras de datos y gráficos, los docentes podrán desarrollar habilidades que les permitan construir más eficazmente preguntas y preparar mejor a los estudiantes. Este módulo permitirá a los docentes inicializarse en el lenguaje Python e identificar estructuras de datos que más adelante les permita abordar modelos de Machine Learning.
  • Módulo II: Técnicas de Visualización de Datos. La representación de los datos es uno de los elementos fundamentales, ya que permite identificar relaciones y tendencias en los datos. En este módulo, los docentes aprenderán a representar conjuntos de datos del área de la educación e identificar patrones que les permitan mejorar los procesos de enseñanza-aprendizaje.
  • Módulo III: Machine Learning. En este módulo se incluyen los modelos más importantes del Machine Learning, como los modelos supervisados y no supervisados. Por medio de ejercicios prácticos, con casos reales del mundo de la educación, se generarán modelos que permitan identificar patrones, tendencias y relaciones del mundo de la educación para poder definir nuevas rutas que ayuden a mejorar los procesos al interior del aula.
  • Módulo IV: Procesamiento de Lenguaje Natural. Se abordarán elementos que permitan la construcción de asistentes virtuales como chatbot, tratamiento digital de imágenes y modelos de minería de texto que faciliten la labor docente y mejorar los procesos académicos.

Facultad de Ciencias e Ingeniería

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