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⏱ 2 h 30 min📚 25 lecciones🎧 Versión en audio
IA en la educación: implementación de LLM y sistemas RAG
Aprenda a diseñar asistentes de tutor de IA, construir sistemas RAG e integrar IA generativa en su plan de estudios con políticas académicas claras.
💬Instructor de IA Pregunta sobre cualquier lección y recibe una respuesta clara al instante, cuando quieras.
🕐Empieza cuando quieras Sin horarios ni fechas límite: aprende a tu ritmo, cuando quieras.
🌐En español Lecciones, tareas y certificado: todo completamente en tu idioma.
Sobre este curso
Los educadores y los diseñadores de instrucción buscan formas prácticas de aprovechar la inteligencia artificial para personalizar el aprendizaje, sin embargo, las herramientas de IA generales a menudo carecen de conocimientos específicos del plan de estudios.Al crear sistemas personalizados de generación aumentada de recuperación (RAG), puede crear asistentes de IA confiables y específicos de dominio que apoyen a los estudiantes de manera efectiva. En este curso, pasará de comprender los conceptos básicos de IA generativa a diseñar prototipos de tutores de IA funcionales adaptados a su área temática. Aprenderá cómo estructurar las indicaciones, organizar el contenido educativo para la recuperación de vectores y establecer pautas claras para un uso justo de la IA en el salón de clases. Comprender la mecánica fundamental de los modelos de lenguaje grande (LLM) y la generación aumentada de recuperación (RAG) en entornos educativos. 2. Dominar las técnicas de ingeniería rápida específicamente optimizadas para tutoría, andamios y orientación estudiantil. Diseñar un asistente de tutor de IA personalizado utilizando conceptos de base de datos vectoriales modernos para recuperar datos precisos de libros de texto y programas de estudio. 4. Evaluar la calidad, precisión y seguridad de las respuestas de IA utilizando bucles de retroalimentación estructurados. 5. Planifique la integración de herramientas de IA con sistemas de gestión de aprendizaje (LMS) modernos para agilizar el acceso de los estudiantes.El curso comienza con definiciones básicas de AI generativa y RAG antes de guiarlo paso a paso a través del diseño rápido, la estructuración de datos, la evaluación del sistema y la creación de políticas. Leerá explicaciones claras y revisará ejemplos prácticos basados en texto para construir su plan de implementación.Este curso está diseñado para educadores, diseñadores instruccionales y especialistas en tecnología educativa.No se requiere experiencia previa en programación; comenzamos con lo básico. Comience a crear asistentes de IA inteligentes y confiables para sus estudiantes hoy mismo.
Lo que obtendrás
📜Certificado de finalización Añádelo a tu perfil de LinkedIn
💬Tutor AI personal ¿Atascado en una lección? Pregúntale a tu tutor integrado lo que quieras, cuando quieras.
🎧Versión en audio incluida Aprende en cualquier momento, sin pantalla
♾️Acceso de por vida Vuelve cuando quieras, sin caducidad
📱Teléfono o computadora Funciona en cualquier dispositivo
💸Reembolso de 14 días Sin preguntas
⚡Breve y enfocado 2 h 30 min de contenido práctico
Certificado de finalización
Cada curso que completas en PickAClass emite una credencial como esta — original, con su propio código, verificable por URL y detallada sobre lo que realmente demostraste.
P
PickAClass
Perfil de habilidades · verificable
Documento
Certificado de Maestría
Esto certifica que
Nombre Apellido
ha demostrado con éxito el dominio de
IA en la educación: implementación de LLM y sistemas RAG
Habilidades demostradas
✓
Análisis de patrones de comportamiento
Fundamental
1.2 h
✓
Marcos de arquitectura de decisiones
Competente
1.4 h
✓
Diseño de pruebas A/B
Competente
1.7 h
✓
Redacción conductual
Avanzado
1.9 h
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IA en la educación: implementación de LLM y sistemas RAG
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Detalle de desempeño
Resumen del curso
Lecciones completadas14 / 14
Preguntas de práctica26 / 28
Tareas entregadas4 (prom. 4.5 / 5)
Proyecto finalRevisado — 4.6 / 5
Práctica total6.2 h
Referencia de desempeño
Posición en la cohorteTop 12% de 1,625
Tiempo hasta completar11 días (mediana: 22)
Puntuación de dominio91 / 100
Puntuación de preguntas de práctica94%
Verificación de habilidadRuta de habilidad verificada