1. Introducir a los estudiantes a la IA: Comienza por establecer una comprensión sólida de lo que es la inteligencia artificial y su importancia en el mundo actual. 2. Desarrollar habilidades de pensamiento crítico: Fomenta la capacidad de los estudiantes para analizar problemas, identificar oportunidades de aplicación de la IA y tomar decisiones informadas. 3. Promover la curiosidad y la exploración: Anima a los estudiantes a investigar y experimentar con proyectos de IA simples para que puedan comprender cómo funciona en la práctica. 4. Fomentar la ética y la responsabilidad: Discute la importancia de consideraciones éticas en la IA, como la privacidad de los datos y el sesgo algorítmico, y cómo los estudiantes pueden contribuir a un uso ético de la IA.

1. Introducción a la IA: Explica qué es la IA, su historia y sus aplicaciones en la vida cotidiana. 2. Fundamentos del aprendizaje automático: Introduce conceptos básicos de aprendizaje automático, como datos de entrenamiento, algoritmos y modelos. 3. Proyectos prácticos: Proporciona ejemplos y proyectos prácticos que los estudiantes pueden realizar, como la clasificación de imágenes o la creación de chatbots simples. 4. Ética en la IA: Discute dilemas éticos y dilemas morales asociados con la IA, y promueve la toma de decisiones éticas en proyectos de IA. 5. Herramientas y recursos: Familiariza a los estudiantes con las herramientas y recursos disponibles para trabajar en proyectos de IA, como bibliotecas de Python, conjuntos de datos y tutoriales en línea. 6. Presentación de proyectos: Fomenta que los estudiantes presenten sus proyectos de IA ante sus compañeros para compartir conocimientos y experiencias. 7. Evaluación y mejora: Enseña a los estudiantes cómo evaluar y mejorar sus modelos de IA a través de métricas de rendimiento y retroalimentación. 8. Aplicaciones de la IA en la educación: Explora cómo la IA se utiliza en la educación, como en la personalización del aprendizaje y la creación de asistentes virtuales educativos. 9. Desarrollo de habilidades de resolución de problemas: Fomenta la resolución de problemas en el contexto de proyectos de IA, lo que puede ayudar a los estudiantes a aplicar sus habilidades en otros campos. 10. Trabajo en equipo y colaboración: Promueve la colaboración entre estudiantes en proyectos de IA, lo que puede reflejar situaciones del mundo real en las que los profesionales de la IA trabajan en equipos interdisciplinarios