Curación de contenidos mejorada por IA

Título de la Buena Práctica

Curación de contenidos mejorada por IA

Descripción de la buena práctica

La curación de contenidos mejorada por IA es el proceso de utilizar algoritmos y herramientas de inteligencia artificial para descubrir, organizar y recomendar contenidos educativos a destinatarios específicos, como alumnos o educadores. Esta práctica puede mejorar considerablemente la calidad y la pertinencia del material didáctico.

Estas herramientas pueden analizar el comportamiento y los intereses de los usuarios para hacer recomendaciones personalizadas y sugerir contenidos que tengan más probabilidades de captar y convertir a clientes potenciales.

Palabras clave

  • AI Content Curation
  • Personalized Learning
  • Ed Tech Curator

Idioma(s)

Inglés

Número de participantes

individual/grupos reducidos

Tipo de formación

En línea

Número y tipo de ejercicios

Participar en la curación de contenidos mejorada por IA implica pasos que incluyen: Familiarización con la herramienta, ejercicio de personalización e implementación del bucle de retroalimentación.

Duración

Unos días

Público destinatario

Profesores, educadores, alumnos

Competencias/destrezas que necesitará

Alfabetización digital, evaluación de la información, concienciación sobre la IA, habilidades de edición de contenidos, competencia en personalización, aprendizaje continuo

Medios de comunicación

Página web/Enlace

Existen varias opciones de suscripción que ofrecen distintas funciones y planes de precios. Un ejemplo típico que no requiere pago puede encontrarse en https://chat.openai.com/

Consideración como GP

Al automatizar el proceso de búsqueda, organización y recomendación de contenidos educativos, la curación de contenidos mejorada por IA ahorra a educadores y alumnos un tiempo considerable que pueden dedicar a actividades de aprendizaje y enseñanza. Los indicadores medibles podrían incluir una reducción del tiempo que los educadores dedican a la búsqueda y organización de contenidos, lo que permite disponer de más tiempo para la planificación de la enseñanza.

Los algoritmos de IA pueden adaptar las recomendaciones de contenidos a las preferencias y necesidades de cada alumno, lo que da lugar a experiencias de aprendizaje más personalizadas. Los indicadores medibles en este caso podrían incluir un mayor compromiso del alumno, un aumento de las tasas de finalización y una mayor satisfacción con el proceso de aprendizaje.