Postdoctorado en
Tecnologías Emergentes para la Educación

Objetivo: Aplicar herramientas digitales y analíticas para la recolección, procesamiento y visualización de datos educativos complejos.
El participante aprenderá a utilizar software de análisis cualitativo y cuantitativo, bases de datos educativas, herramientas de visualización interactiva y gestores de información científica. Se explorarán también aspectos éticos del manejo de datos y el uso inicial de entornos inmersivos o tecnologías como blockchain.
Temas principales:

• Uso de software para análisis cualitativo y cuantitativo (SPSS, NVivo, R).

• Bases de datos abiertas y visualización con Tableau o Power BI.

• Gestión de referencias y colaboración (Zotero, Mendeley, GitHub).

• Análisis ético de datos educativos masivos.

• Introducción al uso de entornos inmersivos y blockchain como fuentes de datos.

Objetivo: Diseñar soluciones educativas personalizadas utilizando inteligencia artificial, con un enfoque ético y crítico sobre su implementación en la educación.
El curso permite comprender los fundamentos de la IA educativa, explorar sistemas de recomendación y algoritmos adaptativos, y reflexionar sobre los sesgos y la justicia algorítmica. También se introduce el uso de IA generativa y entornos virtuales como herramientas complementarias.
Temas principales:

• Fundamentos de IA y aprendizaje adaptativo.

• Sistemas de recomendación en educación.

• Evaluación de algoritmos para personalización.

• Ética y sesgos en el uso de IA educativa.

• Aplicaciones con realidad virtual e IA generativa.

Objetivo: Explorar el uso de big data y modelos analíticos para mejorar procesos educativos, de gestión institucional y de toma de decisiones.
Los participantes aprenderán a identificar, recolectar y analizar grandes volúmenes de datos educativos para generar conocimiento útil, predecir riesgos académicos y optimizar el aprendizaje. El curso aborda también la construcción de dashboards y las implicaciones éticas de la minería de datos.
Temas principales:

• Tipos y fuentes de datos educativos masivos.

• Minería de datos y aprendizaje automático.

• Modelos predictivos para retención y desempeño.

• Evaluación de dashboards institucionales.

• Riesgos de privacidad y seguridad de los datos.

Objetivo: Diseñar e implementar estrategias tecnológicas inclusivas para comunidades en situación de vulnerabilidad educativa y tecnológica.
Esta asignatura promueve el diseño universal para el aprendizaje, el desarrollo de soluciones accesibles para contextos rurales, indígenas o marginados, y la evaluación de programas de inclusión digital. También se aborda la certificación mediante blockchain y los estándares de ciberseguridad aplicados con enfoque social.
Temas principales:

• Marco conceptual de inclusión digital.

• Diseño universal para el aprendizaje (DUA).

• Adaptación tecnológica para contextos rurales o indígenas.

• Blockchain y credenciales digitales inclusivas.

• Estándares de ciberseguridad con enfoque social.

Objetivo: Fortalecer las competencias de comunicación científica mediante la elaboración de productos académicos de alto impacto.
El participante desarrollará habilidades para redactar artículos, informes y ponencias, seleccionar revistas y foros adecuados, gestionar su visibilidad científica y comprender el proceso de arbitraje. El curso incluye también herramientas digitales para la presentación académica y estrategias de difusión en ciencia abierta.
Temas principales:

• Estructura de artículos científicos y manuscritos.

• Selección de revistas indexadas y convocatorias.

• Redacción académica con uso de herramientas digitales.

• Criterios de evaluación por pares y arbitraje científico.

• Uso de entornos virtuales para presentación de hallazgos.