Introducción a la Inteligencia Artificial Generativa
Código
1626
Rama de conocimiento
Transversal
Tipo Enseñanza
Virtual
Créditos (ECTS)
25h (2,5 ECTS)
Precio
Matrícula gratuita.
Precio a abonar por el alumno
Matrícula gratuita.
Curso académico
2025-2026
Dirección/Coordinación
Francisco Javier Fabra Caro,
Descripción
La microcredencial “Introducción a la Inteligencia Artificial Generativa” es una formación transversal de 25 horas dirigida a todo el estudiantado de nuevo ingreso de la Universidad de Zaragoza, con el objetivo de proporcionar una base sólida y común en el conocimiento, uso y comprensión crítica de la inteligencia artificial, y en particular de la IA generativa, desde el inicio de la vida universitaria.
El curso está concebido como una acción estratégica de alfabetización digital avanzada, orientada a capacitar al alumnado para desenvolverse de manera autónoma, informada y responsable en un entorno académico y social cada vez más influido por tecnologías basadas en IA. A lo largo de la formación, se introducen los conceptos fundamentales de la inteligencia artificial, se analizan las diferencias entre la IA clásica y la IA generativa, y se explican de forma accesible los principios de funcionamiento de los modelos de lenguaje y de generación automática de contenidos (texto, imagen, vídeo y código).
La enseñanza combina contenidos teóricos con actividades prácticas y participativas, desarrolladas principalmente a través de la plataforma Moodle de la Universidad de Zaragoza. El curso incluye foros en los que se promueve la reflexión, el análisis de casos reales y el intercambio de experiencias en torno al uso de la IA en el ámbito universitario.
Asimismo, se presta especial atención al análisis de riesgos éticos, de seguridad y de privacidad, así como a la adquisición de buenas prácticas para un uso responsable y crítico de estas tecnologías en contextos académicos. Al finalizar la microcredencial, el alumnado habrá desarrollado competencias básicas para integrar la IA generativa como herramienta de apoyo al aprendizaje, comprendiendo tanto su potencial como sus limitaciones.
El curso está concebido como una acción estratégica de alfabetización digital avanzada, orientada a capacitar al alumnado para desenvolverse de manera autónoma, informada y responsable en un entorno académico y social cada vez más influido por tecnologías basadas en IA. A lo largo de la formación, se introducen los conceptos fundamentales de la inteligencia artificial, se analizan las diferencias entre la IA clásica y la IA generativa, y se explican de forma accesible los principios de funcionamiento de los modelos de lenguaje y de generación automática de contenidos (texto, imagen, vídeo y código).
La enseñanza combina contenidos teóricos con actividades prácticas y participativas, desarrolladas principalmente a través de la plataforma Moodle de la Universidad de Zaragoza. El curso incluye foros en los que se promueve la reflexión, el análisis de casos reales y el intercambio de experiencias en torno al uso de la IA en el ámbito universitario.
Asimismo, se presta especial atención al análisis de riesgos éticos, de seguridad y de privacidad, así como a la adquisición de buenas prácticas para un uso responsable y crítico de estas tecnologías en contextos académicos. Al finalizar la microcredencial, el alumnado habrá desarrollado competencias básicas para integrar la IA generativa como herramienta de apoyo al aprendizaje, comprendiendo tanto su potencial como sus limitaciones.
Objetivos
El objetivo general de esta microcredencial es proporcionar al estudiantado de nuevo ingreso una formación introductoria, transversal y homogénea en inteligencia artificial generativa, que le permita comprender, utilizar y evaluar de manera crítica estas tecnologías en el ámbito universitario.
De forma específica, la enseñanza persigue los siguientes objetivos:
* Introducir los conceptos fundamentales de la inteligencia artificial y su evolución, diferenciando entre IA clásica e IA generativa.
* Explicar de manera accesible el funcionamiento básico de los modelos de lenguaje y de los sistemas de generación automática de contenidos.
* Formar al alumnado para utilizar herramientas de IA generativa como apoyo al aprendizaje, al estudio y a la producción académica.
* Fomentar el uso responsable, ético y seguro de la inteligencia artificial, atendiendo a aspectos de privacidad, fiabilidad, sesgos y propiedad intelectual.
* Desarrollar la capacidad de análisis crítico sobre las oportunidades, limitaciones y riesgos asociados al uso de la IA en contextos académicos y sociales.
* Presentar casos de uso reales y buenas prácticas aplicables al entorno universitario y a distintas áreas de conocimiento.
* Promover la autonomía digital del alumnado y su adaptación a entornos tecnológicos avanzados desde el inicio de su trayectoria universitaria.
* Facilitar la adquisición de competencias alineadas con los marcos europeos de cualificación y con los estándares de las microcredenciales y credenciales digitales europeas.
De forma específica, la enseñanza persigue los siguientes objetivos:
* Introducir los conceptos fundamentales de la inteligencia artificial y su evolución, diferenciando entre IA clásica e IA generativa.
* Explicar de manera accesible el funcionamiento básico de los modelos de lenguaje y de los sistemas de generación automática de contenidos.
* Formar al alumnado para utilizar herramientas de IA generativa como apoyo al aprendizaje, al estudio y a la producción académica.
* Fomentar el uso responsable, ético y seguro de la inteligencia artificial, atendiendo a aspectos de privacidad, fiabilidad, sesgos y propiedad intelectual.
* Desarrollar la capacidad de análisis crítico sobre las oportunidades, limitaciones y riesgos asociados al uso de la IA en contextos académicos y sociales.
* Presentar casos de uso reales y buenas prácticas aplicables al entorno universitario y a distintas áreas de conocimiento.
* Promover la autonomía digital del alumnado y su adaptación a entornos tecnológicos avanzados desde el inicio de su trayectoria universitaria.
* Facilitar la adquisición de competencias alineadas con los marcos europeos de cualificación y con los estándares de las microcredenciales y credenciales digitales europeas.
Competencia y resultados de aprendizaje
Competencias
Conocimientos (EQF – Knowledge)
* Conocer los conceptos fundamentales de la inteligencia artificial y de la inteligencia artificial generativa.
* Comprender los principios básicos de funcionamiento de los modelos de lenguaje y de los sistemas de generación automática de contenidos.
* Identificar los principales ámbitos de aplicación de la IA generativa en el contexto universitario y académico.
* Conocer los riesgos éticos, legales y de seguridad asociados al uso de la inteligencia artificial.
Habilidades (EQF – Skills)
* Utilizar herramientas de inteligencia artificial generativa como apoyo al aprendizaje y a la producción de contenidos académicos.
* Aplicar técnicas básicas de interacción con sistemas de IA generativa para la generación, análisis y mejora de contenidos.
* Analizar de forma crítica los resultados producidos por sistemas de IA generativa, valorando su fiabilidad y adecuación al contexto académico.
Competencias (EQF – Responsibility and autonomy)
* Integrar el uso de la IA generativa de manera responsable y autónoma en la actividad universitaria.
* Aplicar criterios éticos, de integridad académica y de protección de datos en el uso de herramientas de inteligencia artificial.
* Desarrollar una actitud crítica y reflexiva ante el impacto de la IA en el aprendizaje, la sociedad y el futuro profesional.
Resultados de aprendizaje
Al finalizar la microcredencial, el estudiantado será capaz de:
* Describir los conceptos básicos de la inteligencia artificial y diferenciar entre IA clásica e IA generativa.
* Explicar, a nivel introductorio, cómo funcionan los modelos de lenguaje y los sistemas de generación de contenido.
* Identificar aplicaciones prácticas de la IA generativa en el entorno universitario y en distintas áreas de conocimiento.
* Utilizar herramientas de IA generativa para apoyar tareas académicas sencillas, de forma guiada y responsable.
* Evaluar críticamente los contenidos generados por sistemas de IA, detectando posibles errores, sesgos o limitaciones.
* Reconocer los principales riesgos éticos, legales y de seguridad asociados al uso de la inteligencia artificial.
* Aplicar buenas prácticas y recomendaciones básicas para un uso responsable de la IA en el ámbito universitario.
Conocimientos (EQF – Knowledge)
* Conocer los conceptos fundamentales de la inteligencia artificial y de la inteligencia artificial generativa.
* Comprender los principios básicos de funcionamiento de los modelos de lenguaje y de los sistemas de generación automática de contenidos.
* Identificar los principales ámbitos de aplicación de la IA generativa en el contexto universitario y académico.
* Conocer los riesgos éticos, legales y de seguridad asociados al uso de la inteligencia artificial.
Habilidades (EQF – Skills)
* Utilizar herramientas de inteligencia artificial generativa como apoyo al aprendizaje y a la producción de contenidos académicos.
* Aplicar técnicas básicas de interacción con sistemas de IA generativa para la generación, análisis y mejora de contenidos.
* Analizar de forma crítica los resultados producidos por sistemas de IA generativa, valorando su fiabilidad y adecuación al contexto académico.
Competencias (EQF – Responsibility and autonomy)
* Integrar el uso de la IA generativa de manera responsable y autónoma en la actividad universitaria.
* Aplicar criterios éticos, de integridad académica y de protección de datos en el uso de herramientas de inteligencia artificial.
* Desarrollar una actitud crítica y reflexiva ante el impacto de la IA en el aprendizaje, la sociedad y el futuro profesional.
Resultados de aprendizaje
Al finalizar la microcredencial, el estudiantado será capaz de:
* Describir los conceptos básicos de la inteligencia artificial y diferenciar entre IA clásica e IA generativa.
* Explicar, a nivel introductorio, cómo funcionan los modelos de lenguaje y los sistemas de generación de contenido.
* Identificar aplicaciones prácticas de la IA generativa en el entorno universitario y en distintas áreas de conocimiento.
* Utilizar herramientas de IA generativa para apoyar tareas académicas sencillas, de forma guiada y responsable.
* Evaluar críticamente los contenidos generados por sistemas de IA, detectando posibles errores, sesgos o limitaciones.
* Reconocer los principales riesgos éticos, legales y de seguridad asociados al uso de la inteligencia artificial.
* Aplicar buenas prácticas y recomendaciones básicas para un uso responsable de la IA en el ámbito universitario.
Acceso y Admisión
Estudiantes de nuevo ingreso en estudios de Grado en la Universidad de Zaragoza.
Reconocimiento de créditos
Reconocimiento de créditos como actividad académica complementaria para estudiantes de grado (número de ECTS).
Entre 25 h y 49 h (incluidas) del curso microcredencial: 1 ECTS de reconocimiento
Evaluación
Evaluación continua
La evaluación de la microcredencial se realizará mediante un sistema de evaluación continua con calificación final de Apto / No apto, orientado a comprobar la adquisición de los conocimientos, habilidades y competencias establecidos.
Para obtener la calificación de Apto, el estudiantado deberá cumplir los siguientes requisitos:
* Realizar y superar las actividades de evaluación asociadas a los distintos módulos del curso.
* Demostrar la comprensión de los conceptos fundamentales de la inteligencia artificial y de la inteligencia artificial generativa.
* Aplicar de forma adecuada herramientas de IA generativa en tareas académicas sencillas, siguiendo criterios de uso responsable.
* Evidenciar una actitud crítica y ética en relación con el uso de la inteligencia artificial, especialmente en lo relativo a la integridad académica, la privacidad y la fiabilidad de los resultados.
La calificación de No apto se otorgará en los siguientes casos:
* No realización o no superación de las actividades obligatorias del curso.
* No acreditación del nivel mínimo de conocimientos y competencias establecidos en los resultados de aprendizaje.
La evaluación de la microcredencial se realizará mediante un sistema de evaluación continua con calificación final de Apto / No apto, orientado a comprobar la adquisición de los conocimientos, habilidades y competencias establecidos.
Para obtener la calificación de Apto, el estudiantado deberá cumplir los siguientes requisitos:
* Realizar y superar las actividades de evaluación asociadas a los distintos módulos del curso.
* Demostrar la comprensión de los conceptos fundamentales de la inteligencia artificial y de la inteligencia artificial generativa.
* Aplicar de forma adecuada herramientas de IA generativa en tareas académicas sencillas, siguiendo criterios de uso responsable.
* Evidenciar una actitud crítica y ética en relación con el uso de la inteligencia artificial, especialmente en lo relativo a la integridad académica, la privacidad y la fiabilidad de los resultados.
La calificación de No apto se otorgará en los siguientes casos:
* No realización o no superación de las actividades obligatorias del curso.
* No acreditación del nivel mínimo de conocimientos y competencias establecidos en los resultados de aprendizaje.
Plan de estudios/Programa
Módulo 1. Fundamentos de la Inteligencia Artificial — 3 horas
Módulo 2. IA clásica e IA generativa — 3 horas
Módulo 3. Modelos de lenguaje y generación de contenidos — 5 horas
Módulo 4. La IA generativa en el entorno universitario — 4 horas
Módulo 5. Herramientas y aplicaciones de IA generativa — 3 horas
Módulo 6. Ética, riesgos y seguridad en el uso de la IA — 3 horas
Módulo 7. Casos de uso y buenas prácticas — 4 horas
Módulo 2. IA clásica e IA generativa — 3 horas
Módulo 3. Modelos de lenguaje y generación de contenidos — 5 horas
Módulo 4. La IA generativa en el entorno universitario — 4 horas
Módulo 5. Herramientas y aplicaciones de IA generativa — 3 horas
Módulo 6. Ética, riesgos y seguridad en el uso de la IA — 3 horas
Módulo 7. Casos de uso y buenas prácticas — 4 horas
Fechas, horarios y lugar de impartición
El curso se realizará entre el 9 de diciembre de 2025 y el 8 de abril de 2026. El estudiante tendrá flexibilidad total para poder realizarlo en esta horquilla de fechas, para lo que se ha considerado tanto el periodo vacacional como la convocatoria y la franja de exámenes.
Certificación
Los estudiantes que completen con éxito el curso recibirán una certificación en forma de microcredencial admitida por Europass. Si el estudiante tiene una cuenta en Europass y nos proporciona su IDENTIFICADOR único (UID), alojaremos directamente su microcredencial en su Biblioteca de Europass.
Más información sobre Europass en https://microcredenciales.unizar.es/informacion/europass .