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- Teacher: María Cristina Ponce Zambrano
Más allá del estrés: Comprender, regular y transformar la experiencia docente
1.1. Descripción:
Más allá del estrés: comprender, regular y transformar la experiencia docente es un microtaller orientado a fortalecer las competencias de los docentes universitarios para comprender el estrés desde una perspectiva biopsicosocial y desarrollar estrategias de afrontamiento basadas en evidencia científica. A través de un enfoque integrador que articula neurociencia, psicología del estrés, regulación emocional y flexibilidad psicológica, los participantes identificarán sus propios patrones de respuesta y fortalecerán recursos personales para favorecer su bienestar. Asimismo, se promoverá la transferencia de estos aprendizajes hacia la práctica docente, mediante estrategias que contribuyan al acompañamiento estudiantil y a la construcción de entornos universitarios saludables.
1.2. Resultados de Aprendizaje:
Al finalizar, el docente será capaz de:
- Analizar los principales modelos científicos del estrés y su relación con las demandas propias de la docencia universitaria, la investigación y la gestión académica.
- Identificar sus propios patrones de respuesta ante el estrés y reconocer recursos personales y contextuales que favorecen un afrontamiento adaptativo.
- Aplicar estrategias basadas en evidencia para la regulación emocional, la flexibilidad psicológica y el fortalecimiento del bienestar docente.
- Diseñar acciones prácticas orientadas a promover ambientes de aprendizaje saludables y favorecer el acompañamiento del bienestar estudiantil desde su rol docente.
1.3. Contenidos:
En este taller se abordarán los siguientes contenidos:
- Más allá del estrés: comprender la experiencia docente desde la ciencia.
- Regular: estrategias basadas en evidencia para fortalecer el bienestar docente.
- Transformar: del bienestar docente al acompañamiento estudiantil.
1.4. Metodología:
El taller sigue un enfoque metodológico experiencial, basado en evidencia científica y orientado a la transferencia práctica, integrando principios de educación de adultos, aprendizaje reflexivo y aprendizaje aplicado. Se promoverá la construcción activa del conocimiento mediante la articulación entre fundamentos teóricos, análisis crítico de la experiencia docente, ejercicios prácticos y diseño de estrategias aplicables al contexto universitario.
Sincrónico:
- Durante los encuentros sincrónicos se desarrollarán actividades orientadas a la comprensión, experimentación y aplicación de los contenidos.
Autónomo:
- El trabajo independiente estará orientado a consolidar los aprendizajes y favorecer la transferencia al contexto profesional.
1.5. Requerimientos:
Solicitudes específicas a los participantes del taller:
- Computador con acceso a internet.
1.6. Evaluación:
La evaluación del taller se realizará considerando los siguientes criterios:
- Asistencia: Participación en los encuentros sincrónicos (mínimo 70% de asistencia). (20%)
- Participación y aprendizaje colaborativo: Interacción en actividades prácticas, análisis de casos, ejercicios reflexivos y espacios de discusión durante el taller. (10%)
- Producto Final: Elaboración de un Plan Personal de Afrontamiento Docente Basado en Evidencia y diseño de una estrategia de aplicación orientada al bienestar estudiantil en su contexto universitario (nota mínima 7/10). (70%)
- Teacher: Johanna Mercedes Cabrera Vintimilla
Análisis estadístico de datos de investigación académica y científica
1.1. Descripción:
El microtaller tiene como propósito fortalecer competencias de los participantes para analizar e interpretar datos cuantitativos en procesos de investigación académica y científica. Por la naturaleza de tiempo de microtaller se abordarán conceptos fundamentales de estadística descriptiva, selección de pruebas estadísticas y lectura de resultados. La propuesta tendrá un enfoque teórico - práctico, orientado a la resolución de situaciones reales de investigación. Se trabajará con bases de datos y herramientas digitales para organizar, analizar y representar información. Al finalizar, los participantes estarán en capacidad de interpretar resultados estadísticos y comunicarlos de manera clara, rigurosa y coherente con sus preguntas y objetivos de investigación.
1.2. Resultados de Aprendizaje:
Al finalizar, el docente será capaz de:
- Aplicar medidas de estadística descriptiva (tendencia central, dispersión y frecuencias) para organizar y resumir bases de datos de investigación.
- Seleccionar la prueba estadística pertinente (paramétrica o no paramétrica) según el tipo de variable, el número de grupos y el objetivo de investigación.
- Ejecutar análisis estadísticos en jamovi a partir de una base de datos real o simulada, incluyendo comparación de grupos, correlación y tablas de contingencia.
- Interpretar y comunicar resultados estadísticos de manera clara, rigurosa y coherente con la pregunta de investigación, conforme a las normas APA.
1.3. Contenidos:
En este taller se abordarán los siguientes contenidos:
- Sesión presencial (2 de septiembre): Fundamentos de estadística descriptiva y manejo de bases de datos en Jamovi.
- Sesión presencial (3 de septiembre): Distribución de frecuencias, representación gráfica e interpretación de resultados
1.4. Metodología:
El taller sigue un enfoque metodológico teórico-práctico, orientado a la resolución de problemas ("aprender haciendo"), con énfasis en la aplicación inmediata de los conceptos sobre una base de datos real de trabajo.
Sincrónico:
- Exposiciones breves de conceptos clave, demostraciones en vivo del uso de Jamovi, ejercicios prácticos guiados con la base de datos del taller, resolución de casos y estudio de situaciones de investigación, y trabajo colaborativo en parejas o pequeños grupos para la toma de decisiones estadísticas (qué prueba aplicar y por qué).
Autónomo:
- Revisión de una guía breve sobre criterios de selección de pruebas estadísticas, práctica adicional de análisis en jamovi con la base de datos proporcionada, y elaboración de un informe corto con la interpretación de al menos dos resultados estadísticos.
1.5. Requerimientos:
Solicitudes específicas a los participantes del taller:
- Computador portátil con el Software Jamovi instalado (versión gratuita, disponible para Windows/Mac/Linux), o acceso a jamovi Cloud como alternativa.
- Conexión a internet estable para las sesiones sincrónicas y la descarga del software/base de datos.
1.6. Evaluación:
La evaluación del taller se realizará considerando los siguientes criterios:
- Asistencia: Conexión a encuentros virtuales (mínimo 70%) (20%)
- Participación: Interacción en ejercicios prácticos, resolución de casos y trabajo colaborativo durante las sesiones (30%)
- Producto Final: Informe de análisis estadístico aplicado a una base de datos de investigación, con selección de prueba, ejecución en jamovi e interpretación de resultados (Nota mín. 7/10). (50%)
Metodologías activas mediante estudios de caso contextualizados
1.1. Descripción:
El propósito de este micro-taller es brindar a los docentes de la Universidad de Cuenca competencias teórico-prácticas para transformar su enseñanza mediante la metodología de Estudio de Casos Contextualizados. Frente a la enseñanza tradicional, esta propuesta promueve el aprendizaje situado, crítico y colaborativo, conectando los contenidos disciplinares con problemáticas socio-ambientales y profesionales de la región Austral del Ecuador. Los docentes desarrollarán habilidades para identificar dilemas reales, redactar casos pertinentes, facilitar debates dinámicos e integrar la evaluación auténtica, potenciando la participación activa de sus estudiantes.
1.2. Resultados de Aprendizaje:
Al finalizar, el docente será capaz de:
- Identificar problemáticas, dilemas y situaciones de la realidad local/regional para estructurar casos de estudio pedagógicamente significativos.
- Diseñar el prototipo de un estudio de caso contextualizado con sus respectivas preguntas detonantes y guía de facilitación.
- Construir instrumentos de evaluación auténtica (rúbricas) aplicables al trabajo con estudios de caso en sus asignaturas.
- Facilitar dinámicas de discusión y aprendizaje colaborativo basadas en la metodología de casos en entornos presenciales y virtuales.
1.3. Contenidos:
En este taller se abordarán los siguientes contenidos:
- Sesión presencial (1 de septiembre): Fundamentos y Construcción del Caso Contextualizado.
- Sesión presencial (2 de septiembre): Facilitación, Evaluación y Prototipado Final.
1.4. Metodología:
El taller sigue un enfoque metodológico activo, vivencial y centrado en el participante (Learning by Doing / Aprendizaje basado en la práctica), articulando la metodología de taller- laboratorio con el diseño instruccional Híbrido (Blended Learning)..
Sincrónico:
- Dinámicas grupales interactivas (equipos de 5 a 6 personas), micro-exposiciones dialogadas con herramientas de interacción digital (Mentimeter/Slido), talleres de cocreación, simulaciones de facilitación de debate, actividades de coevaluación tipo "Galería de Casos" y plenarias reflexivas.
Autónomo:
- Lectura crítica de textos guía cortos, visualización de píldoras en video sobre diseño instruccional, redacción y pulido del Estudio de Caso Contextualizado para la asignatura del docente, y participación en el foro virtual de retroalimentación.
1.5. Requerimientos:
Solicitudes específicas a los participantes del taller:
- Dispositivos móviles o laptops por participante/equipo para acceso a la plataforma virtual Moodle/EVEa y herramientas de interacción.
1.6. Evaluación:
La evaluación del taller se realizará considerando los siguientes criterios:
- Asistencia: Asistencia y participación activa en los encuentros presenciales de los días 01 y 02 de septiembre (mínimo 80% de asistencia). (20%)
- Participación: Interacción continua en las dinámicas grupales presenciales, actividades del carrusel/galería de casos y foros de la plataforma virtual. (30%)
- Producto Final: Entrega en la plataforma del documento final: "Estudio de Caso Contextualizado con Guía Docente y Rúbrica de Evaluación" (Nota mínima requerida: 7/10). (50%)
- Teacher: Verónica Villarroel Henríquez
Diseño de prompts para rúbricas de evaluación por competencias
1.1. Descripción:
El microtaller busca fortalecer las capacidades docentes para diseñar rúbricas de evaluación por competencias mediante el uso crítico y estratégico de inteligencia artificial generativa. Los participantes aprenderán a traducir competencias y resultados de aprendizaje en criterios observables, evidencias y niveles progresivos de calidad; a construir prompts que incorporen información pedagógica suficiente para generar rúbricas pertinentes; y a evaluar, revisar y mejorar las propuestas producidas por IA. El énfasis estará puesto en el juicio profesional docente, utilizando la IA como apoyo al diseño evaluativo y no como sustituto de las decisiones académicas.
1.2. Resultados de Aprendizaje:
Al finalizar, el docente será capaz de:
- Analizar la coherencia entre competencias, resultados de aprendizaje, tareas evaluativas, criterios y niveles de desempeño de una rúbrica.
- Diseñar prompts estructurados para generar rúbricas analíticas de evaluación por competencias utilizando herramientas de inteligencia artificial generativa.
- Evaluar críticamente rúbricas generadas mediante IA, identificando problemas de pertinencia, solapamiento, ambigüedad, progresión y calidad de los descriptores.
- Refinar iterativamente prompts y rúbricas, utilizando criterios pedagógicos y juicio profesional para obtener instrumentos válidos, claros y utilizables por docentes y estudiantes.
1.3. Contenidos:
En este taller se abordarán los siguientes contenidos:
- Sesión sincrónica (1 de septiembre): De la competencia al prompt: anatomía de una buena rúbrica.
- Sesión sincrónica (2 de septiembre): Del prompt a una rúbrica confiable: evaluar, criticar y refinar la producción de IA.
1.4. Metodología:
La metodología del microtaller se fundamenta en el aprendizaje experiencial basado en diseño y resolución de problemas. Se utilizará una metodología activa, práctica y situada, en la que cada participante trabajará sobre una evaluación auténtica de su propia asignatura. La secuencia formativa combinará breves cápsulas conceptuales, análisis de ejemplos, demostraciones con inteligencia artificial generativa, comparación de productos, experimentación con prompts, revisión entre pares y ciclos de diseño, evaluación y mejora.
Sincrónico:
- Durante los encuentros se desarrollarán: demostraciones breves; análisis comparativo de rúbricas; ejercicios de ingeniería de prompts; actividades individuales y colaborativas; experimentación en tiempo real con herramientas de IA; crítica de productos generados; revisión entre pares; resolución de casos; clínica de rúbricas.
Autónomo:
- Los participantes desarrollarán progresivamente una rúbrica correspondiente a una evaluación real de su asignatura, utilizando IA generativa como apoyo.
1.5. Requerimientos:
Solicitudes específicas a los participantes del taller:
- Computador con conexión estable a internet.
- Acceso a plataforma de videoconferencia Zoom.
- Acceso a una herramienta de inteligencia artificial generativa.
- Una evaluación real correspondiente a una asignatura propia.
- Resultado de aprendizaje o competencia asociada.
- Rúbrica previa, en caso de contar con ella.
- Procesador de texto o documento colaborativo.
1.6. Evaluación:
La evaluación del taller se realizará considerando los siguientes criterios:
- Asistencia: Conexión a encuentros virtuales (mínimo 70%). (20%)
- Participación: Participación en ejercicios de análisis, diseño de prompts, clínica de rúbricas, discusión y revisión entre pares.(20%)
- Producto Final: Kit de diseño de rúbrica mediante IA: contexto, prompt final, rúbrica, proceso de iteración y validación crítica.(60%)
- Teacher: Paúl Andrés Guevara Buestán
Inteligencia Artificial avanzada para la Docencia Universitaria
1.1. Descripción:
El propósito de este taller es desarrollar en los docentes de la Universidad de Cuenca competencias avanzadas en el uso ético y estratégico de la Inteligencia Artificial, aplicadas directamente Uso de IA en la planificación docente. Los participantes adquirirán conocimientos prácticos para automatizar tareas administrativas complejas, diseñar recursos de aprendizaje interactivos multi-formato y estructurar evaluaciones de alto nivel cognitivo. Con un enfoque 100% práctico, la propuesta busca reducir sustancialmente la carga operativa del profesorado, optimizando su tiempo pedagógico hacia la tutoría activa, el pensamiento crítico y la innovación curricular en sus asignaturas.
1.2. Resultados de Aprendizaje:
Al finalizar, el docente será capaz de:
- Diseñar recursos didácticos interactivos y mallas curriculares adaptadas empleando herramientas de Inteligencia Artificial generativa para enriquecer los contenidos de la asignatura.
- Automatizar la configuración operativa del aula virtual en Moodle mediante la creación de bloques de código visual y bancos de preguntas masivos generados con IA.
- Estructurar evaluaciones auténticas y rúbricas de alta demanda cognitiva utilizando asistentes de IA para agilizar los procesos de retroalimentación del aprendizaje universitario.
1.3. Contenidos:
En este taller se abordarán los siguientes contenidos:
- Sesión presencial (9 de septiembre): Planificación Curricular y Co-Creación de Contenidos.
- Sesión presencial (10 de septiembre): Automatización del Aula Virtual y Evaluación Eficiente.
1.4. Metodología:
El taller sigue un enfoque metodológico de Aula Invertida (Flipped Classroom) y Aprendizaje Basado en Productos (Project-Based Learning), priorizando la experimentación guiada y la transferencia inmediata a las asignaturas reales de los docentes.
Sincrónico:
- Durante los encuentros presenciales se desarrollarán exposiciones conceptuales breves de ingeniería de prompts, demostraciones magistrales de automatización en tiempo real y laboratorios prácticos individuales de "manos en las teclas". Se realizarán análisis de casos sobre dilemas éticos y fallas de la IA en la academia, resolución de ejercicios técnicos de importación de archivos estructurados, co-creación colaborativa de rúbricas complejas y talleres guiados de configuración de código HTML/CSS directamente sobre el entorno virtual Moodle.
Autónomo:
- El participante dedicará este tiempo independiente fuera de las sesiones presenciales a la revisión de la documentación técnica institucional del modelo educativo de la UCuenca para su carga en asistentes virtuales. Asimismo, ejecutará el desarrollo de actividades prácticas autónomas que incluyen el diseño fino de una propuesta de silabo rediseñado, la depuración individual de bancos de preguntas masivos y la aplicación final de las herramientas de IA exploradas mediante el despliegue operativo de una unidad didáctica completa dentro de su propia aula virtual.
1.5. Requerimientos:
Solicitudes específicas a los participantes del taller:
- Un ordenador portátil (Laptop) por docente con navegador web actualizado (Google Chrome o Mozilla Firefox).
1.6. Evaluación:
La evaluación del taller se realizará considerando los siguientes criterios:
- Asistencia: Asistencia a encuentros presenciales (mínimo 70%) (20%)
- Participación: Trabajo en el laboratorio y los foros interactivos en Moodle. (30%)
- Producto Final: Planificación real con IA y el montaje en la plataforma (Nota mín. 7/10) (50%)
- Teacher: Adriana de la Nube Toral Sarmiento
Uso Ético de la IA en la docencia
1.1. Descripción:
La Inteligencia Artificial (IA) está transformando la investigación científica al facilitar la búsqueda, organización y análisis de información académica. Sin embargo, su uso exige criterios éticos que garanticen la integridad científica, la transparencia y la calidad de la producción académica. En este contexto, el micro taller tiene como propósito fortalecer las competencias de los docentes para integrar la IA de manera ética y responsable en las diferentes etapas de la investigación. Mediante el desarrollo de un tema propio de cada participante, se aplicarán herramientas de IA para apoyar la planificación de un artículo científico, promoviendo buenas prácticas investigativas y el pensamiento crítico.
1.2. Resultados de Aprendizaje:
Al finalizar, el docente será capaz de:
- Analizar los principios éticos que orientan el uso de la Inteligencia Artificial en la investigación científica y su impacto en la integridad académica.
- Aplicar herramientas de Inteligencia Artificial para apoyar la delimitación del tema, el planteamiento del problema, la formulación de objetivos y la planificación de un artículo científico.
- Evaluar la confiabilidad de la información generada por la Inteligencia Artificial mediante la verificación de fuentes científicas y la aplicación de buenas prácticas investigativas.
- Diseñar la planificación de un artículo científico de su área de conocimiento, integrando la Inteligencia Artificial de manera ética, crítica y responsable.
1.3. Contenidos:
En este taller se abordarán los siguientes contenidos:
- Sesión presencial (9 de septiembre): Uso ético de la Inteligencia Artificial en la producción académica.
- Sesión presencial (10 de septiembre): Buenas prácticas y aplicaciones de la IA en la producción científica.
1.4. Metodología:
El microtaller se desarrollará bajo un enfoque teórico-práctico, centrado en el aprendizaje activo y la aplicación de la Inteligencia Artificial en el proceso de investigación científica. Las actividades combinarán la exposición de conceptos fundamentales con el análisis de casos, demostraciones en vivo y talleres prácticos, promoviendo la participación, el intercambio de experiencias y la reflexión crítica sobre el uso ético de la IA.
Sincrónico:
- Exposición dialogada sobre los fundamentos y principios éticos de la Inteligencia Artificial en la investigación científica.
- Demostración del uso de herramientas de IA para apoyar las diferentes etapas del proceso investigativo.
- Análisis de casos relacionados con la integridad académica, el plagio, la autoría, la verificación de información y el uso responsable de la IA.
- Talleres prácticos en los que cada docente trabajará con un tema de investigación de su área de conocimiento para formular el problema, los objetivos, realizar la búsqueda de literatura científica y planificar un artículo con apoyo de herramientas de IA.
- Socialización de experiencias, retroalimentación y discusión de los productos elaborados.
Autónomo:
- Los participantes desarrollarán de manera independiente la mejora de la planificación de su artículo científico, incorporando las observaciones recibidas durante el taller. Además, realizarán la búsqueda y selección de literatura científica, verificarán la información obtenida mediante herramientas de IA y elaborarán una versión preliminar del producto final, aplicando criterios de ética, integridad académica y buenas prácticas en la investigación.
1.5. Requerimientos:
Solicitudes específicas a los participantes del taller:
- Computador con acceso a internet.
- Navegador web actualizado (Google Chrome o Microsoft Edge).
- Acceso a herramientas de Inteligencia Artificial (ChatGPT, Google Gemini, Microsoft Copilot, NotebookLM y Consensus o herramientas equivalentes).
1.6. Evaluación:
La evaluación del taller se realizará considerando los siguientes criterios:
- Asistencia: Participación en las sesiones presenciales (mínimo 70 % de asistencia). (20%)
- Participación: Intervención en el análisis de casos, talleres prácticos, discusión de experiencias y aplicación de herramientas de IA durante el microtaller. (30%)
- Producto Final:Elaboración de la planificación de un artículo científico de su área de conocimiento, incorporando el uso ético de la IA en la delimitación del tema, planteamiento del problema, formulación de objetivos y estrategia de búsqueda bibliográfica.(50%)