Inteligencia Artificial aplicada a la gestión, comunicación, investigación y toma de decisiones en centros educativos

Descripción General

• Este curso ofrece una formación práctica y aplicada sobre el uso de la Inteligencia Artificial en centros educativos, orientada a mejorar la eficiencia operativa, la comunicación institucional, el análisis documental y la toma de decisiones, sin perder criterio pedagógico ni responsabilidad profesional.
• La propuesta no es técnica ni centrada en una única herramienta. Presenta la IA como un sistema de apoyo al pensamiento, la  investigación y la acción profesional, integrado de forma consciente en el trabajo diario de los centros educativos.
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Necesidades que aborda:

Objetivos

•  Al finalizar el curso, los participantes:
• • comprenden cómo y cuándo utilizar IA en su trabajo,
• • utilizan la IA como apoyo al análisis y la reflexión, no solo a la redacción,
• • reducen tiempos de trabajo manteniendo la calidad,
• • mejoran la coherencia de la comunicación institucional,
• • refuerzan su autonomía y criterio profesional frente a la tecnología.
• El objetivo no es generar dependencia, sino uso consciente, eficaz y responsable de la IA.
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Contenidos:

• Bloque 1. IA, educación y pensamiento crítico
• • Impacto cognitivo del uso de la IA.
• • Riesgos del uso acrítico en contextos educativos.
• • Rol insustituible del profesional humano: revisión, criterio y responsabilidad.
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• Bloque 2. Fundamentos de la IA Generativa
• • Qué es la IA generativa y cómo funcionan los modelos de lenguaje.
• • Qué pueden hacer y qué no pueden hacer.
• • Por qué cometen errores y cómo detectarlos.
• • Criterios para un uso adecuado en educación.
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• Bloque 3. Comunicación institucional y prompting con método P.E.R.F.I.L.
• • Diseño de instrucciones claras y contextualizadas.
• • Aplicación a:
• o correos institucionales,
• o comunicaciones con familias y alumnado,
• o circulares y normativas,
• o mensajes sensibles o potencialmente conflictivos.
• • Ejercicios prácticos basados en situaciones reales del centro.
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• Bloque 4. Investigación y análisis institucional con IA
• • Trabajo con documentos extensos: normativas, PDFs oficiales, informes externos.
• • Uso de Deep Research para:
• o analizar información compleja,
• o comparar escenarios,
• o extraer conclusiones relevantes.
• • Uso de NotebookLM como cuaderno de trabajo asistido:
• o organización de información,
• o síntesis,
• o apoyo a la reflexión institucional.
• • Paso de la información a la síntesis y de la síntesis a la decisión.
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• Bloque 5. Colaboración estratégica con IA
• • IA como apoyo a la toma de decisiones.
• • Anticipación y prevención de conflictos.
• • Elaboración de FAQs y argumentarios institucionales.
• • Preparación de comunicaciones complejas con criterio y coherencia.
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• Bloque 6. Panorama de IA multimodal aplicada a educación
• • IA para imagen, vídeo y audio.
• • Criterios de uso según objetivo educativo o comunicativo.
• • Límites, buenas prácticas y decisiones conscientes.
• 1. Identificar los principios fundamentales de efectividad sobre los cuales están basados Los 7 Hábitos.
• 2. Identificar los paradigmas propios, evaluarlos y adoptar paradigmas de efectividad.
• 3. Identificar áreas de trabajo y la vida personal en las que pueden poner en práctica Los 7 Hábitos de forma inmediata.
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Ponente:

FERNANDO MARTÍN-PALOMINO SAHAGÚN: 
Ingeniero Superior de Telecomunicaciones, especializado en la Tecnología aplicada a la Medicina, MBA y Executive Master Mkt & Sales por ESADE. De hecho, a lo largo de su carrera, ha desempeñado roles clave en el desarrollo y la implementación de tecnologías avanzadas en el sector de la Salud y la Industria. En el ámbito profesional, destaca por liderar las operaciones y la tecnología de AURA Diagnostics, una empresa de medTech, pionera en el uso de la IA en el diagnóstico de enfermedades neurodegenerativas. Además, ha liderado proyectos clave en SARLIN, aplicando la Industria 4.0 al ámbito del aire comprimido. Su experiencia también ha abarcado roles directivos en Alliance Diagnósticos y Alliance Medical, así como una etapa en Kodak como Field Engineer & Project Management en Radiología Digital.  Una de sus principales contribuciones ha sido en el diagnóstico asistido por Inteligencia Artificial (IA), liderando innovaciones significativas en la interpretación automatizada de imágenes y datos clínicos.