Educación
Ciencia y Tecnología
Microcredenciales
Fundamentos de la Inteligencia artificial generativa para el desarrollo de la Docencia en Educación Superior (EHU)

Fundamentos de la Inteligencia artificial generativa para el desarrollo de la Docencia en Educación Superior (EHU)

01.Jun - 05. Jun, 2026 Cód. 424-26

Horario: 10:00 - 12:00

Descripción

La microcredencial “Fundamentos de la Inteligencia Artificial Generativa para el desarrollo de la Docencia en Educación Superior (EHU)” es una formación online dirigida al profesorado universitario, orientada a proporcionar conocimientos conceptuales, normativos, éticos y aplicados sobre el uso de la IA generativa en el ámbito académico.

El programa se estructura en cuatro módulos que abordan el funcionamiento y límites de la IA, el marco normativo y de gobernanza institucional, los principios éticos y pedagógicos de su integración en la docencia, y el uso de herramientas de IA tanto para la planificación y creación de materiales como para la investigación sobre la propia práctica docente.

La formación combina fundamentación teórica y aplicación práctica, promoviendo un uso crítico, responsable y estratégico de la IA, alineado con la calidad académica, la innovación educativa y las políticas institucionales.

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Objetivos

Proporcionar al profesorado universitario una comprensión integral de la Inteligencia Artificial generativa y su impacto en el ámbito académico.

Promover un uso ético, crítico y responsable de la IA en la docencia universitaria, en coherencia con el marco normativo y las políticas institucionales.

Favorecer la integración estratégica de herramientas de IA en la planificación docente y en la mejora de la práctica educativa e investigadora.

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Resultados del aprendizaje y tipo de logro

Comprender qué es la Inteligencia Artificial generativa y cuáles son sus límites en el ámbito universitario.

Utilizar la IA de forma ética y responsable en la docencia.

Aplicar herramientas de IA para mejorar la planificación y la práctica docente.

Requisitos previos de acceso y criterios de admisión

La formación está abierta al profesorado universitario interesado en iniciarse en el uso de la Inteligencia Artificial generativa en el ámbito académico.

Edad requerida: entre 25 y 64 años (durante el periodo de la actividad).

Nivel de la experiencia de aprendizaje según marco de cualificaciones EQF, European Qualifications Framework

Nivel 6 del Marco Europeo de Cualificaciones (EQF), equivalente a nivel de Grado (MECES 2).

Marcos competenciales ESCO, European Skills, Competences, Qualifications and Occupations

Pruebas evaluación

  • Evaluaciones Escritas: 1.Exámenes de Opción Múltiple
  • Evaluaciones Escritas: 2.Pruebas de Verdadero/Falso

Público objetivo al que está dirigida la actividad

  • Público en general
  • Profesorado
  • Profesionales

Organiza

  • EHU

Colabora

  • Next Generation
  • Ministerio de ciencia, innovación y universidades
  • Plan de recuperación, transformación y resiliencia
  • Gobierno Vasco

Directoras/es

Urtza Garay Ruiz

UPV/EHU , Directora de Innovación Metodológica

Urtza Garay Ruiz Vicerrectora de Grado y Transformación Investigadora principal del Grupo Consolidado en Tecnología Educativa WebLearner. Dos sexenios de investigación, 3 quinquenios de docencia y dos Docentiaz con 100puntos, excelente. Ha sido Decana de la Facultad de Educación de Bilbao y Directora de Innovación Metodológica de la EHU. Ha sido directora del Máster en Tecnología, Aprendizaje y Educación, ha dirigido 7 tesis doctorales (tres de ellas con mención internacional), y ha sido premiada con el II STEAM Euskadi Sariak.

Nerea Toledo Gandarias

UPV/EHU

La Dra. Nerea Toledo es Profesora Pleno y Directora de Transformación Digital en la EHU. Es Ingeniera de Telecomunicación (2007) y Doctora Internacional (2012) por la EHU. Su tesis doctoral recibió el Premio Extraordinario. Desde 2008 es profesora e investigadora de la EHU, primero en el departamento de Electrónica y Telecomunicaciones y después en el de Proyectos de Expresión Gráfica e Ingeniería. Desde 2016 hasta 2025 Nerea ha sido secretaria académica del departamento y responsable del Máster Universitario en Dirección de Proyectos de la Escuela de Ingeniería de Bilbao. Nerea desarrolla su investigación en el grupo I2T (http://i2t.ehu.es /). Ha dirigido cuatro tesis doctorales y numerosos trabajos de fin de máster. Actualmente dirige 6 tesis doctorales. Participa en proyectos de investigación europeos, estatales y comunitarios, y como investigadora principal en varios proyectos. Actualmente cuenta con 40 publicaciones indexadas en ISI WOS, 51 en SCOPUS. Nerea tiene 2 sexenios de investigación. Las principales líneas de investigación de Nerea son la ciberseguridad y la aplicación de la IA en diferentes entornos, como por ejemplo en la Gestión de Proyectos. También ha coordinado proyectos de innovación educativa Erasmus

Ponentes

José Antonio Castaño Irazabal

Javier Gila Rodriguez

Iker Karkokli Iturrioz

Usue Mori Carrascal

Unviersidad del Pais Vasco. EHU

Usue Mori obtained a Bachelors degree in Mathematics and a PhD in Computer Engineering from the University of Basque Country UPV/EHU in 2010 and 2015 respectively. She completed a master's degree in Applied Mathematics, Statistics and Computing and a master's degree in Computer Engineering and Intelligent Systems in 2011 and 2013, respectively. Currently, she is an associate professor in the Department of Computer Science and Artificial Intelligence at the University of the Basque Country UPV/EHU and teaches various subjects in the field of mathematics, statistics and machine learning. As research merits, it should be noted that she has participated in more than 20 projects of regional, state and European calls, being IP in four of these projects. She has published 18 articles in JCR journals, 12 of them located in the first quartile and she also has 4 contributions in national and international conferences. She has also participated in 6 R&D contracts with companies of the private industrial and public sector, being IP the most recent. In addition, she has co-directed two doctoral theses and today she co-directs 3 doctoral theses with other researchers.

Precios matrícula

No cabra devolución de la matrícula en el caso de haberse iniciado la impartición de la microcredencial.


MatrículaHasta 25-05-2026
0 EUR

Lugar

Online

Online

Objetivos de desarrollo sostenible

Desde UIK queremos aportar a la consecución de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) 2030. Para ello, hemos identificado a qué objetivos contribuyen nuestros programas. Puedes consultar los objetivos a continuación.

La Agenda 2030 es la nueva agenda internacional de desarrollo que se aprobó en septiembre de 2015 en el seno de Naciones Unidas. Esta Agenda pretende ser un instrumento para la lucha a favor del desarrollo humano sostenible en todo el planeta, cuyos pilares fundamentales son la erradicación de la pobreza, la disminución de las vulnerabilidades y las desigualdades, y el fomento de la sostenibilidad. Es una oportunidad única para transformar el mundo antes del 2030 y garantizar los derechos humanos para todas las personas. Esta agenda marca 17 objetivos.

Objetivos de desarrollo sostenible

4 - Educación de calidad

Garantizar una educación inclusiva y equitativa de calidad y promover oportunidades de aprendizaje permanente para todas las personas. Cuestiones clave: enseñanza gratuita, equitativa y de calidad, acceso igualitario a formación superior, educación para el desarrollo sostenible, instalaciones educativas adecuadas para personas con discapacidad, entornos de aprendizajes seguros, no violentos, inclusivos y eficaces.

Más información
4. Educación de calidad

10 - Reducción de las desigualdades

Reducir la desigualdad en los países y entre ellos. Cuestiones clave: promoción de la inclusión social, económica y política de todas las personas, igualdad de oportunidades, políticas fiscales, salariales y de protección social para la igualdad, migración y políticas migratorias, asistencia oficial para el desarrollo, reglamentación y vigilancia de las instituciones y mercados mundiales.

Más información
10. Reducción de las desigualdades

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