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IA para el curso Teoría, ética y métodos con Grupos
El curso Teoría, ética y métodos con Grupos impartido a estudiantes universitarios de Trabajo Social tiene como objetivo Impartir a los estudiantes la fundamentación teórica y ética del Trabajo Social con grupos, promoviendo la apropiación de herramientas metodológicas para que adquieran competencias propias del área de formación de Teoría y Método en Trabajo Social y desarrollen de manera crítica procesos de intervención innovadores acordes con la realidad social.
Un desafío que se encuentra en los estudiantes es la dificultad para integrar la teoría con la práctica, particularmente en situaciones que demandan una alta sensibilidad ética y metodológica. Muchos estudiantes pueden enfrentarse a la brecha entre los conceptos teóricos y su aplicación en contextos sociales reales, donde las dinámicas grupales son complejas y a veces impredecibles.
Una IA personalizada podría abordar este desafío proporcionando apoyo constante, recursos adaptados a las necesidades individuales de los estudiantes y simulaciones prácticas, las funcionalidades específicas que incluiría en la IA serian:
Asistente de Simulación de Dinámicas Grupales
La IA podría simular escenarios reales de intervención en grupos, donde los estudiantes deban tomar decisiones éticas, metodológicas y teóricas en tiempo real. La IA podría generar dinámicas de grupo con diferentes problemas como: conflictos interpersonales, inclusión de miembros vulnerables, etc, y los estudiantes tendrían que intervenir, con la IA proporcionando retroalimentación sobre su desempeño. Esta funcionalidad permitiría a los estudiantes practicar la toma de decisiones, enfrentarse a dilemas éticos y aplicar conceptos teóricos sin el riesgo de dañar a grupos reales. También podría ayudar a mejorar la autoconfianza y las competencias en la intervención grupal.
Evaluación Adaptativa y Feedback Personalizado
La IA podría realizar evaluaciones continuas a través de cuestionarios o mini ejercicios, adaptándose al nivel de comprensión de cada estudiante. Con base en sus respuestas, la IA proporcionaría retroalimentación detallada, destacando áreas de mejora y sugiriendo materiales o recursos específicos. La evaluación personalizada puede ayudar a los estudiantes a identificar sus debilidades y mejorar en áreas clave antes de enfrentarse a situaciones más complejas. Además, proporciona una guía de estudio más eficiente y efectiva.
Biblioteca de Recursos
La IA podría gestionar una biblioteca de recursos (artículos académicos, estudios de caso, videos, etc.) y recomendar contenido según el progreso, intereses y áreas de dificultad de los estudiantes. Los estudiantes podrían tener acceso a recursos complementarios cuando enfrenten dificultades con un tema teórico o quieran profundizar en alguna área específica, mejorando así su comprensión y dominio del material.
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