El Programa de Postgrado acoge los cursos que dan derecho a la obtención de un Título Propio otorgado por la UNED. Cada curso se impartirá en uno de los siguientes niveles: Máster de Formación Permanente, Diploma de Especialización, Diploma de Experto/a y Certificado de Formación del Profesorado.

Requisitos de acceso:

Estar en posesión de un título de Grado, Licenciatura, Diplomatura, Ingeniería, Ingeniería Técnica, Arquitectura o Arquitectura Técnica. La dirección del curso podrá proponer que se establezcan requisitos adicionales de formación previa específica en algunas disciplinas.

Asimismo, de forma excepcional y previo informe favorable del director del curso, el Rectorado podrá eximir del requisito previo de la titulación a aquellos estudiantes que presenten un Curriculum vitae de experiencias profesionales que avalen su capacidad para poder seguir el curso con aprovechamiento, siempre y cuando dispongan de acceso a la universidad según la normativa vigente. El director del curso podrá proponer que se establezcan requisitos adicionales de formación previa específica en algunas disciplinas.

El estudiante que desee matricularse en algún curso del Programa de Postgrado sin reunir los requisitos de acceso podrá hacerlo, aunque, en el supuesto de superarlo, no tendrá derecho al Título propio, sino a un Certificado de aprovechamiento.

Curso de la cátedra UNESCO de educación a distancia (CUEDUNED), dirigido a docentes, investigadores, gestores educativos, personal técnico de apoyo a la gestión administrativa escolar (PTGAS) y estudiantes de posgrado, así como desarrolladores de sistemas para el ámbito educativo, de entre 25 y 64 años,

interesados en desarrollar competencias éticas y prácticas en el uso de la inteligencia artificial en educación. 

Este curso está subvencionado con Fondos de Recuperación Next Generation de la UE, por lo que el precio de matrícula que abonará el alumno es de 87,70€.

• Desarrollar y proponer políticas, buenas prácticas y marcos regulatorios para una implementación ética y responsable de la IA en instituciones educativas.
• Identificar y debatir los principales desafíos éticos relacionados con el uso de la IA, tales como la privacidad, la equidad, el sesgo algorítmico y la toma de decisiones.
• Estimular la reflexión sobre los desafíos futuros, tendencias emergentes y el rol social de la IA en la formación académica y profesional.

Resultados de aprendizaje:

• Comprender los aspectos básicos, técnicos y sociales subyacentes al desarrollo de la IA y su aplicación en el ámbito educativo (incluidos conceptos como el marco sociotécnico, la cognición extendida, las decisiones humanas con IA, los nudges, la racionalidad acotada y las oportunidades/riesgos).
• Conocer el marco del uso responsable de la IA y su alineación con las normas, valores y objetivos de los sectores y agentes implicados (estudiantes, padres, docentes y administradores) en su implementación y desarrollo en el ámbito educativo.
• Consolidar la capacidad de resolver tareas de forma autónoma mediante el uso dirigido de la IA, mejorando competencias a través de la interacción con herramientas de IA generativa y el manejo responsable de datos en educación.
• Integrar, con un enfoque responsable, tecnologías de IA en escenarios reales de la educación mediante la realización de estudios de caso, análisis prácticos y aplicaciones en contextos formativos específicos.

Perfiles de egreso:

El curso se dirige a perfiles profesionales y académicos que buscan adaptarse o liderar la integración ética de la IA en entornos educativos. Los perfiles fundamentales de egreso, enfocados en la mejora de la empleabilidad, incluyen:

• Asesor/a para la implementación de sistemas de inteligencia artificial en actividades educativas: Capaz de guiar la adopción ética de IA en aulas y procesos pedagógicos, asegurando alineamiento con valores institucionales.
• Orientador/a para la transformación digital de las instituciones educativas: Experto en políticas y marcos regulatorios para la digitalización, incluyendo la gestión de sesgos y privacidad en sistemas de IA.
• Profesional en nuevos empleos generados por la IA en docencia y gestión universitaria: Preparado para roles en alineamiento de IA con objetivos educativos, como la planificación docente con IA, simulación de actividades formativas y evaluación en contextos de IA generalizada.
• Especialista en procesos de evaluación y adaptación del personal (docentes y PTGAS): Con pericia en el uso sistémico de IA para cubrir demandas de nuevos puestos, como la mejora de competencias mediante datos y la resolución autónoma de tareas con IA responsable.

Certificado emitido por la Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED), acreditando la superación del curso 'Inteligencia artificial responsable en educación: teoría y práctica' (6 ECTS), impartido en modalidad virtual. Este título propio reconoce la adquisición de competencias para un uso ético y responsable de la IA en contextos educativos, conforme al Reglamento de Formación Permanente de la UNED.

La metodología del curso se basa en el modelo de educación a distancia de la UNED, que prioriza la flexibilidad, la autonomía del estudiante y el uso de herramientas virtuales para fomentar el aprendizaje colaborativo y práctico. Se imparte en modalidad online, apoyada por una plataforma de curso virtual, que incluye materiales didácticos digitales (lecturas obligatorias, recursos bibliográficos y sugerencias de búsqueda sistemática), foros de debate para reflexión crítica, sesiones sincrónicas en línea para aclaraciones y tutorías (programadas con antelación y grabadas para acceso asíncrono), y herramientas para la interacción con IA generativa (IAG) en entornos controlados y éticos.

Para cada módulo, se incluye una tarea específica, diseñada para ser realizada de forma asíncrona, con entrega a través de la plataforma virtual. Estas tareas fomentan la aplicación práctica de los contenidos, el uso ético de herramientas de IA y la reflexión crítica. El estudiante recibirá retroalimentación personalizada del equipo docente (tutores asignados por módulo) en un plazo máximo de 10 días hábiles tras la entrega, para promover la mejora continua.

• Módulo 1: El marco sociotécnico de la IA (Individualismo interconectado en la sociedad red). Metodología: Estudio de lecturas básicas (e.g., obras de Cass R. Sunstein, Amartya Sen, etc.) y participación en foro de debate sobre conceptos como cognición extendida, nudges y riesgos éticos. Se incluyen ejemplos interactivos con simuladores de IA para explorar affordances.
• Módulo 2: El uso responsable de la inteligencia artificial en educación. Metodología: Análisis de casos de stakeholders (estudiantes, docentes, administradores) mediante vídeos y lecturas (e.g., bibliografía sobre LLMs). Foros para debatir desafíos éticos como privacidad y sesgo algorítmico.
• Módulo 3: Mejora de competencias mediante interacción con la IAG. Metodología: Exploración práctica de datos en educación (geografía de datos, transformación pedagógica) con ejemplos interactivos y simulaciones. Lecturas y foros para reflexionar sobre el uso inteligente de datos.
• Módulo 4: Caso práctico: aplicación responsable de la IA en contextos formativos específicos. Metodología: Estudio de casos prácticos reales (e.g., introducción a ejemplos diversos) con simulaciones y debates en foro. Integración de conocimientos previos para proponer aplicaciones éticas.

Duración: del martes 9 de diciembre de 2025 al domingo 26 de abril de 2026.

Dedicación: 125 horas.

Director/a

Directores adjuntos

Colaboradores UNED

7.1 Material obligatorio

7.1.1 Material en Plataforma Virtual

Todos los materiales del curso "Inteligencia artificial responsable en educación: teoría y práctica" estarán disponibles de forma abierta y gratuita en el curso virtual de la UNED, accesibles a través de la plataforma de aprendizaje (como aLF o similar). Estos incluyen:

• Lecturas básicas: Documentos digitales con los contenidos teóricos principales, como el marco sociotécnico de la IA, el uso responsable en educación, la mejora de competencias con IAG y casos prácticos. Incluyen extractos de obras recomendadas como Decisions on Decisions de Cass R. Sunstein y The Cambridge Handbook of Responsible Artificial Intelligence.
• Recursos interactivos: Simulaciones y herramientas de IA generativa (IAG) integradas en el curso para que los estudiantes practiquen su uso ético, acompañadas de guías paso a paso.
• Bibliografía ampliada: Listado de referencias en acceso abierto (e.g., artículos de Big Data & Society, Human-Centric Intelligent Systems) y enlaces a repositorios de la UNED, como los trabajos de Fuligni et al. (2025) y Crompton y Burke (2023), para búsqueda sistemática.
• Guías y plantillas: Documentos descargables con instrucciones para las tareas y plantillas editables para facilitar su elaboración.
• Foros y recursos de apoyo: Espacios de debate con preguntas guía y recursos adicionales (e.g., infografías, resúmenes) para fomentar la reflexión crítica y el intercambio entre estudiantes.

La microcredencial a la que da acceso la presente acción formativa es impartida en español e inglés, de forma virtual por la entidad UNED entre los días 9 de diciembre de 2025 y 26 de abril de 2026, siendo asimilable a un nivel MECU 6 correspondiente a Graduado/Diplomatura/Ingeniería técnica. Enseñanzas artísticas superiores. Microcredenciales universitarias con titulación universitaria previa (<15 ECTS).

El logro resultante de la consecución de la microcredencial implica la acreditación de los siguientes resultados de aprendizaje y competencias asociadas:

La evaluación de los conocimientos y competencias adquiridos se realiza a través de una evaluación formativa llevada a cabo de forma virtual, siendo la supervisión y verificación del estudiantado matriculado supervisada en línea con verificación de la identidad.

La finalización del curso habilita a los estudiantes para desempeñarse como asesores en la implementación de sistemas de inteligencia artificial en actividades educativas, orientadores en la transformación digital de instituciones educativas, y capacitados para ocupar nuevos empleos generados por la aplicación de la IA en docencia, gestión universitaria y alineación de sistemas de IA con valores institucionales. También prepara para adquirir pericia en procesos evaluativos con IA y adaptarse a demandas de nuevos puestos que integren su uso sistémico.

El curso ofrece un sistema de tutorías virtuales adaptado al modelo de educación a distancia de la UNED. Los tutores ofrecerán retroalimentación detallada sobre las tareas en un plazo de 10 días hábiles tras la entrega, fomentando un aprendizaje autónomo y reflexivo.

• La evaluación se basa en la realización de cuatro tareas asíncronas (una por módulo, descritas en la metodología anterior), que representan el 100% de la calificación final. Cada tarea se valora sobre 10 puntos, considerando criterios como: alineación con los resultados de aprendizaje (40%), aplicación práctica y uso ético de IA (30%), calidad de la reflexión crítica y uso de bibliografía (20%), y claridad y originalidad (10%). No se incluye participación en foros como elemento evaluable directo, pero se fomenta como apoyo al aprendizaje (con retroalimentación formativa).
• Proceso de evaluación: Las tareas se entregan a través del curso virtual en fechas establecidas (al final de cada módulo, con un plazo de 15 días para entrega). Los tutores proporcionan seguimiento semanal vía foro o mensajería interna, y retroalimentación detallada post-entrega para fomentar la mejora. La verificación de identidad se realiza mediante autenticación en la plataforma y, en sesiones sincrónicas opcionales, vía videoconferencia.
• Criterios de aprobación: Se aprueba el curso con una media mínima de 5 sobre 10 en las cuatro tareas. Si alguna tarea no alcanza el 5, se ofrece una oportunidad de recuperación (reentrega revisada en un plazo de 10 días). La calificación final se expresa en escala numérica (0-10) y cualitativa (Suspenso, Aprobado, Notable, Sobresaliente), conforme al Artículo 5 del Reglamento (implícito en la normativa general de títulos propios).
• Garantía de calidad: Se alinea con el procedimiento de aseguramiento de la calidad de la UNED, incluyendo encuestas de satisfacción al final del curso y revisión por la Cátedra UNESCO de Educación a Distancia.

11.1 Ayudas al estudio y descuentos

Se puede encontrar información general sobre ayudas al estudio y descuentos en este enlace.

Debe hacer la solicitud de matrícula marcando la opción correspondiente, y posteriormente enviar la documentación al correo: descuentos@fundacion.uned.es.

Del 17 de noviembre al 7 de diciembre de 2025.

Información de matrícula:

Fundación UNED

C/ Guzmán el Bueno, 133 - Edificio Germania, 9ª planta

28003 Madrid

Teléfonos: +34913867275/1592

lvillacorta@fundacion.uned.es

ATENCIÓN!!

En  el momento de realización de la solicitud de matrícula  debe marcar la subvención Fondos del plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia Componente 21 Microcredenciales, de forma que, aunque el precio de la matricula del curso es 292,35 €, solo se le cobrará 30% del importe la de matricula, es decir 87,70 €.

Negociado de Institucionales.