Inteligencia artificial generativa para la práctica docente en ciencias de la salud

  • Bloque temático: Competencias digitales docentes
  • Asignatura TEMDU: Desarrollo docente general e investigación

Sobre este curso

La inteligencia artificial generativa ha entrado en la práctica universitaria por la puerta del alumnado antes que por la del profesorado. Los estudiantes de ciencias de la salud ya usan asistentes de IA para preparar exámenes, redactar trabajos y resolver dudas, mientras que es posible que el profesorado todavía no disponga de un marco práctico para integrar estas herramientas en su docencia ni para detectar y corregir su uso inadecuado.

Este curso responde a esa asimetría. Está pensado para profesorado de Grados de ciencias de la salud de la UAM con perfiles muy distintos (clases magistrales, seminarios, prácticas clínicas, evaluación continua) y es estrictamente práctico: en las ocho horas no se imparten contenidos teóricos abstractos, se ven herramientas reales funcionando en directo sobre casos reales. Se trabajan las cuatro tareas docentes en las que la IA generativa aporta valor inmediato: revisar y actualizar la bibliografía de la asignatura, generar materiales docentes (presentaciones, esquemas, casos clínicos), crear tutores y avatares para los alumnos, y prevenir los errores más frecuentes que están cometiendo los docentes que ya la usan.

El curso no exige conocimientos previos de programación ni de informática avanzada. Al terminar cada sesión, cada asistente puede abrir su ordenador y empezar a aplicar lo visto a su propia asignatura el mismo día.

Curso promovido por la Facultad de Medicina. Tendrán prioridad para participar en esta formación los/as docentes de este centro.

 

Objetivos del curso

1. Comprender qué es y qué no es la IA generativa, qué modelos existen y dónde están sus límites reales en el contexto docente universitario.
2. Identificar los errores más frecuentes que comete el profesorado al utilizar IA generativa y reconocer cómo afectan al rigor académico y al cumplimiento del RGPD.
3. Aplicar herramientas de IA generativa para revisar bibliografía, gestionar el conocimiento de una asignatura y mantenerla actualizada con menos esfuerzo.
4. Generar materiales docentes (presentaciones, esquemas, infografías, casos clínicos) usando IA generativa con criterios de calidad y derechos de uso.
5. Diseñar tutores virtuales, avatares interactivos y otras herramientas de aprendizaje autónomo para los alumnos, aplicables a la propia asignatura.

Contenidos del curso

Bloque 1. La IA generativa en la docencia universitaria en ciencias de la salud: marco general y errores frecuentes.

  • Qué es la IA generativa, qué es un modelo de lenguaje, qué es un RAG y por qué importa para la docencia en ciencias de la salud.
  • Encuadre institucional: competencias digitales docentes en lo grados de ciencias de la salud de la UAM y posición de la facultad de Medicina.
  • Catálogo de errores que puede estar cometiendo el profesorado universitario que ya usa IA: alucinaciones, sesgos, prompts genéricos, dependencia acrítica, datos personales en herramientas de terceros, plagio inverso.
  • Marco de uso prudente y aspectos esenciales del RGPD aplicados a la actividad docente en grados y posgrados de ciencias de la salud.

Bloque 2. Revisión bibliográfica y gestión del conocimiento de la asignatura con IA.

  • Buscadores científicos potenciados por IA: cómo elegirlos y cómo combinarlos con la búsqueda tradicional.
  • Asistentes de IA que consultan la bibliografía propia de la asignatura para responder preguntas, resumir y comparar artículos y elaborar bancos de preguntas.
  • Cómo mantener al día la bibliografía del programa con menos esfuerzo.

Bloque 3. Generación de diapositivas y materiales docentes con IA.

  • Herramientas de IA para generar presentaciones, esquemas e infografías a partir de un guion o de un texto.
  • Generación de imágenes y figuras docentes en ciencias de la salud con criterios de calidad y de licencia.
  • Adaptación de materiales a distintos niveles (grado en ciencias de la salud, posgrado, formación continuada) sin rehacerlos desde cero.
  • Generación de casos clínicos docentes a partir de un guion clínico real.

Bloque 4. Avatares interactivos, tutores con IA y otras herramientas para los alumnos.

  • Tutores conversacionales personalizados a partir de la documentación de la asignatura, capaces de resolver dudas a los alumnos las 24 horas.
  • Avatares interactivos para vídeos docentes y para acompañamiento al estudiante: cuándo aportan, cuándo no, qué riesgos tienen.
  • Otros materiales generados por el docente (audiolibros, videos educativos)
  • Pacientes simulados con IA para prácticas clínicas.

Sesiones

08/06/2026 de 12:30 a 14:30 en Plataforma Teams

10/06/2026 de 12:30 a 14:30 en Plataforma Teams

22/06/2026 de 12:30 a 14:30 en Plataforma Teams

25/06/2026 de 12:30 a 14:30 en Plataforma Teams

Competencias que adquirirás

  • Competencia digital docente avanzada: el asistente integra herramientas de IA generativa en al menos una tarea docente real de su asignatura en un contexto de educación universitaria en ciencias de la salud.
  • Pensamiento crítico aplicado a IA: distingue cuándo una salida del modelo es fiable, cuándo necesita verificación y cuándo debe descartarse.
  • Gestión responsable de datos: aplica criterios básicos de RGPD y propiedad intelectual al uso docente de IAm especialmente orientado a entornos de ciencias de la salud.
  • Innovación educativa basada en evidencia: justifica la elección de cada herramienta a partir del problema docente que resuelve.
  • Acompañamiento al alumno en un entorno con IA: reconoce los usos legítimos y los problemáticos por parte del estudiante en ciencias de la salud y diseña estrategias docentes acordes.

Ponentes

ALICIA GUTIERREZ MISIS

Universidad Autónoma de Madrid

Ignacio Alcalá Rueda

José Davín Escobar

Metodología Docente

Curso íntegramente práctico, basado en un modelo de codocencia simultánea: dos docentes en el aula a la vez (Dr. Alcalá Rueda y D. Davín Escobar) durante las siete horas que siguen a la introducción institucional. La premisa es que se aprende a usar la IA viéndola funcionar sobre material real de entorno sanitario, no escuchando explicaciones abstractas sobre ella.
Cada bloque combina tres componentes:

  • Encuadre breve del problema docente del bloque: qué resolvemos, qué herramientas existen y qué hay que mirar antes de fiarse de una salida.
  • Demostración en directo a cuatro manos: uno de los dos docentes maneja la herramienta mientras el otro guía al asistente y comenta las decisiones, los errores y las alternativas. Se trabaja sobre uno o dos casos reales aportados por profesores voluntarios (un tema, una bibliografía, un caso clínico de su asignatura).
  • Análisis de errores reales: se revisan ejemplos concretos de mal uso de IA en docencia universitaria y se trabaja sobre cómo evitarlos.

Evaluación

Cada participante tendra que preparar una clase (en el formato que elija cada profesor: PDF, presentación, lo que prefiera) elaborada íntegramente con un flujo de IA generativa, 

Más información

European Commission. Ethics guidelines on the use of artificial intelligence and data in teaching and learning for educators. (2022).

  • UNESCO. Guidance for generative AI in education and research. (2023).
  • Reglamento (UE) 2024/1689 (AI Act), considerandos y artículos aplicables al ámbito educativo.
  • AEPD. Guía sobre el uso de IA generativa y protección de datos personales. (2024).
  • Sallam M. ChatGPT utility in healthcare education, research and practice: systematic review. Healthcare (Basel). 2023;11(6):887.

El listado concreto de herramientas digitales que se utilizarán en cada bloque se actualizará y publicará al inicio del curso, dado que el ecosistema de IA generativa cambia con rapidez y conviene seleccionar en cada edición las opciones más adecuadas en ese momento.

Curso promovido por la Facultad de Medicina. Tendrán prioridad para participar en esta formación los/as docentes de este centro.

La asistencia de al menos un 80% de las sesiones síncronas es un requisito imprescindible para la obtención del certificado del curso, independientemente del motivo que lo provoque, ya sea justificado o injustificado. El control de presencia será realizado por parte del equipo docente del curso.

La anulación anticipada de la participación en un curso no supone nunca una penalización para poder ser seleccionado en otro.

 

Cuatro sesiones virtuales síncronas de 2 horas cada una, en horario de mediodía (12:30-14:30), distribuidas a lo largo de varias semanas para permitir al asistente probar lo aprendido en su asignatura entre una sesión y la siguiente.

  • Sesión 1 (2 h): Bloque 1. La IA generativa en la docencia universitaria de ciencias de la salud: marco general y errores frecuentes.
  • Sesión 2 (2 h): Bloque 2. Revisar bibliografía y gestionar el conocimiento de la asignatura en ciencias de la salud.
  • Sesión 3 (2 h): Bloque 3. Generación de diapositivas y materiales docentes en ciencias de la salud.
  • Sesión 4 (2 h): Bloque 4. Avatares interactivos, tutores con IA y herramientas para el estudiantado. 

La primera hora de la Sesión 1 corre a cargo de la Dra. Gutiérrez Misis (introducción institucional). El resto de las sesiones se imparte en codocencia simultánea por el Dr. Alcalá Rueda y D. Davín Escobar.


En modalidad online con streaming, las cuatro sesiones se retransmiten en directo y se habilita un chat moderado para preguntas del profesorado conectado en remoto. Las sesiones se imparten desde sala adaptada con cámaras y materiales preparados para demostración compartida.

  • Antes de cada sesión: una lectura breve (15-20 min) sobre conceptos básicos de IA generativa, para nivelar al grupo.
  • Entre sesiones: Preparación de casos de uso para preparar en la siguiente sesión.