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C2
Nivel: Introductorio - Intermedio Modalidad: Sincrónico Duración: 12 Horas 2 de junio

Alfabetización informacional crítica con IA

De ALFIN a alfabetización crítica en IA: verificación, evidencia y ética en el aula y la biblioteca.

Actualice sus estrategias de formación frente a IA generativa: cómo enseñar verificación, trazabilidad, citación responsable y lectura crítica, con actividades y rúbricas listas para implementar.

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Problemas que resuelve

  • Tareas académicas debilitadas por “atajos” con IA generativa.
  • Citas inventadas, evidencia débil y plagio inadvertido.
  • Falta de criterios compartidos entre biblioteca y docencia.
  • Formación ALFIN desactualizada ante la irrupción de IA.

Resultados que se obtienen

  • Secuencias didácticas listas para implementar por nivel.
  • Rúbrica base con declaración de uso responsable de IA.
  • Guías de verificación y criterios de evidencia para estudiantes.
  • Actividad de desinformación lista (escenarios + discusión + criterios).
  • Plan de implementación como servicio bibliotecario.
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Estructura del curso

Seleccione cada tema para leer más.

1

Revisión del marco de alfabetización informacional en el contexto de la IA generativa. Qué competencias siguen vigentes, cuáles requieren actualización y cuáles son nuevas (evaluación de fuentes generadas, detección de alucinaciones, transparencia en el uso de IA). Ejercicio: mapear las competencias críticas para su contexto institucional.

2

Técnicas concretas para verificar información generada por IA: triangulación de fuentes, verificación lateral, rastreo de citas y detección de contenido inventado. Laboratorio: construir una guía de verificación con criterios claros y ejemplos para que los estudiantes la apliquen de forma autónoma.

3

Cómo diseñar tareas académicas que fomenten el pensamiento crítico en lugar de prohibir la IA. Rúbricas que evalúan proceso y evidencia, no solo producto final. Laboratorio: construir una secuencia didáctica y rúbrica con declaración de uso de IA para un curso específico de su institución.

4

Cómo la IA puede amplificar sesgos y generar desinformación convincente. Técnicas para identificar sesgo en respuestas generadas y evaluar credibilidad. Laboratorio: diseñar una actividad de aula con escenarios de desinformación y criterios de análisis.

5

Límites y buenas prácticas para el uso de IA en escritura académica: voz propia, atribución, evidencia y transparencia. Modelos de declaración de uso. Laboratorio: aplicar los criterios a un caso real y documentar el proceso de escritura asistida.

6

Cómo ofrecer ALFIN crítica en IA como servicio permanente de la biblioteca: formato (taller, clínica, autoformación), alianzas con docencia, indicadores de impacto. Cierre ejecutivo: plan piloto de 30–90 días con responsables y métricas.

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Preguntas frecuentes

Seleccione para la respuesta

1

Principalmente a bibliotecarios formadores (ALFIN), pero los contenidos y entregables están diseñados para ser implementados en coordinación con docentes. Es ideal asistir en dupla (biblioteca + docencia).

2

No es requisito, pero tener experiencia en formación de usuarios o alfabetización informacional enriquecerá la experiencia. El curso parte desde los fundamentos.

3

Sí. Los entregables están diseñados para ser implementados directamente o adaptados al contexto de su institución.

4

No. El enfoque no depende de herramientas de detección sino de desarrollar criterio crítico. Esto es más sostenible y transferible que depender de software.

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