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Inicio 4 June 2026 04:54

Fin 4 June 2026

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La pedagogía se encuentra con la IA: Desafíos e innovaciones en la educación impulsada por modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM)

Descubre el potencial transformador de la inteligencia artificial en la educación a través de la presentación perspicaz de Shashank Sonkar. Este evento analiza la integración de la IA y la pedagogía, centrándose en cómo los grandes modelos de lenguaje pueden revolucionar los métodos de enseñanza. Los participantes obtendrán una comprensión má.
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Resumen

Discover the transformative potential of artificial intelligence in education through the insightful presentation by Shashank Sonkar. This event delves into the integration of AI and pedagogy, focusing on how large language models can revolutionize teaching methods.

Participants will gain a deeper understanding of the challenges faced and the innovative solutions that are emerging in the field of AI-powered education.

Whether you're an educator, a student, or an AI enthusiast, this discussion is your gateway to understanding the future landscape of education. Available on YouTube, this session is part of a series of Artificial Intelligence and Computer Science courses designed to equip you with the knowledge needed for the coming educational advancements.

Programa

  • Introducción a los LLM en Educación
  • Visión general de los Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLM)
    Contexto histórico y evolución de la IA en la educación
  • Fundamentos Pedagógicos
  • Principios básicos de una pedagogía efectiva
    Cómo la IA puede apoyar y transformar estos principios
  • Comprensión Técnica de los LLM
  • Arquitectura básica y funcionamiento de los LLM
    Capacidades y limitaciones actuales
  • Integración de los LLM en Herramientas Educativas
  • Ejemplos de aplicaciones educativas impulsadas por LLM
    Estudios de caso de implementaciones exitosas
  • Innovaciones en el Aprendizaje Impulsado por LLM
  • Rutas de aprendizaje personalizadas y aprendizaje adaptativo
    Mejorando la participación y motivación estudiantil
  • Enfrentando Desafíos en la Implementación de LLM
  • Consideraciones de privacidad de datos y ética
    Asegurar accesibilidad y equidad
  • Evaluación de Herramientas de IA en Educación
  • Métricas para evaluar efectividad y resultados
    Mecanismos de retroalimentación cualitativa de educadores y estudiantes
  • Direcciones y Tendencias Futuras
  • Tecnologías emergentes y su impacto potencial
    Predicciones para el futuro de la IA en educación
  • Conclusión y Reflexiones
  • Resumen de las lecciones clave aprendidas
    Discusión abierta sobre desafíos y oportunidades en curso
  • Recursos Adicionales
  • Lecturas sugeridas y artículos de investigación
    Comunidades en línea y foros para educadores que integran la IA

Materias

Computer Science