Nuestro objetivo en la Cátedra UNESCO sobre Inteligencia Artificial en Educación es fomentar un ecosistema integral de investigación, formación, información y documentación sobre IA, centrándonos en su potencial transformador en la educación.
CÁTEDRA UNESCO SOBRE INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN EDUCACIÓN
Panorama general
La Universidad Normal de Beijing, en cooperación con la UNESCO, estableció una Cátedra UNESCO sobre Inteligencia Artificial en Educación (en adelante, "la Cátedra") en febrero de 2023.
Propósito Prioritario
El propósito de la Cátedra es promover un sistema integrado de investigación, formación, información y documentación sobre la inteligencia artificial en educación. Facilitará la colaboración entre investigadores de alto nivel y reconocimiento internacional y el personal docente de la Universidad y otras instituciones en China, así como en otros lugares de Asia, África, América Latina y en otras regiones del mundo.
01
Fortalecimiento de Capacidades
Desarrollar las capacidades de los gestores educativos y los docentes en el uso ético y eficaz de la Inteligencia Artificial (IA) en la educación a través de la provisión de plataformas de capacitación y programas de formación, establecimiento de centros de capacitación, configuraciones piloto de escenarios típicos de la IA en la educación, así como la organización de formación de formadores o maestros expertos en los países menos adelantados objetivo, dando prioridad a los países de África Subsahariana.
02
Diálogo de Políticas
Facilitar el diálogo internacional sobre políticas con enfoques temáticos en la inteligencia artificial en educación y aprovechar la IA para habilitar la transformación digital de la educación a través de la organización o apoyo a la organización de foros internacionales anuales sobre IA y educación, construyendo y manteniendo una comunidad intersectorial de responsables de políticas, investigadores y profesionales en el campo de la IA en educación.
03
Innovación Tecnológica
Facilitar la innovación tecnológica en algoritmos de Inteligencia Artificial confiables, seguros, transparentes, explicables y robustos, herramientas de IA y modelos efectivos basados en evidencia del uso de IA en la educación a través del apoyo a proyectos interdisciplinarios y la compartición de conocimiento entre diferentes instituciones y países.
04
Talentos y Cursos
Promover el desarrollo de talentos en inteligencia artificial y de graduados de alto nivel de instituciones de educación superior mediante la construcción de una base de datos de cursos de alta calidad, facilitar el desarrollo de programas y el intercambio de académicos.
05
Cooperación con Socios Globales
Cooperar estrecha y activamente con las entidades pertinentes de la UNESCO, así como con las Cátedras y Redes existentes de la UNESCO en programas y actividades relevantes.
Líneas de Trabajo
Centro de Recursos Digitales para IA en Educación
En consonancia con el ODS4, promover la popularización y la equidad de la IA en educación, cultivar talentos en IA y facilitar la innovación de la inteligencia artificial en educación. Servir a los profesionales de la educación en IA y a los estudiantes y profesores de K12. Cooperar con instituciones internacionales, universidades de plataformas de recursos, escuelas primarias y secundarias para proporcionar servicios de índice de recursos de educación en IA. Diseñar y desarrollar el centro de recursos.
Comunidad de Práctica de Docentes sobre IA en Educación
Proporcionar formación en inteligencia artificial y habilidades de aplicación para maestros de escuelas primarias y secundarias en países del sudeste asiático; realizar formación de formadores para el fortalecimiento de capacidades docentes en Inteligencia Artificial y su Aplicación en los países de África Subsahariana; lanzar una campaña de recolección de logros destacados de jóvenes en IA en más de 10 países de todo el mundo y publicar el conjunto de casos; establecer la comunidad de práctica docente y organizar campamentos de invierno y verano proporcionando una plataforma para que jóvenes de todo el mundo se comuniquen, compartan y aprendan unos de otros.
Talleres Internacionales sobre Experimentos Sociales en IA en Educación
El público objetivo incluye a profesionales, investigadores y formuladores de políticas interesados en investigar la efectividad y la influencia de la aplicación de tecnologías inteligentes en la educación. Dicho público dominará el conocimiento y las habilidades necesarias para diseñar y llevar a cabo experimentos sociales para examinar la influencia de la aplicación de IA en la educación. Preparar recursos de aprendizaje para el taller, colaborar con bases experimentales nacionales para la gobernanza de la sociedad inteligente en China y llevar a cabo el taller. Desarrollar folletos de aprendizaje, talleres y una comunidad internacional de investigación.
Investigación conjunta internacional sobre la enseñanza colaborativa con robots educativos para el aprendizaje multilingüe y la educación inclusiva
Analizar artículos académicos influyentes que presenten el estado del arte de las investigaciones sobre robots educativos e identificar temas temáticos donde la robótica educativa ha sido aplicada para facilitar la enseñanza y el aprendizaje. Utilizar la tecnología AIGC para facilitar el estudio multilingüe y la educación inclusiva; enfocarse en la enseñanza colaborativa entre humano y máquina en diferentes escenarios.
Académicos Visitantes y Cooperación con Socios Globales
Promover la formación y el intercambio de talentos en inteligencia artificial y educación lanzando el proyecto de cultivo de talentos. Se reclutarán académicos visitantes y becarios postdoctorales de todo el mundo, enfocándose en temas relacionados con AIED. Organizar la Escuela de Verano para estudiantes de secundaria de todo el mundo. Se seleccionará a estudiantes para venir a China a participar en la escuela de verano de diseño, computación y pensamiento innovador.
Miembros del Equipo
Cátedra UNESCO sobre Inteligencia Artificial en Educación
El titular de la cátedra, Huang Ronghuai, es Profesor de la Facultad de Educación de la Universidad Normal de Beijing (BNU) y ostenta múltiples roles prestigiosos en el campo. Actualmente es Co-Decano del Instituto de Aprendizaje Inteligente de la BNU, Director del Centro Nacional de Investigación de Ingeniería de Ciberaprendizaje y Tecnología Inteligente, y Director de la Base de Investigación de Estrategia de Informatización Educativa en Beijing, bajo el Ministerio de Educación de la República Popular de China.
Principalmente dedicado a la investigación en los campos de la informatización educativa, los entornos de aprendizaje inteligentes, los modelos de enseñanza innovadores con apoyo tecnológico, la inteligencia artificial y la educación. Ha recibido premios que incluyen el Premio Nacional al Logro en la Enseñanza, el Premio al Logro Destacado en la Investigación Científica de Instituciones de Educación Superior, el Premio Nacional al Logro Excelente en la Investigación Científica en Educación, el Curso Nacional Excelente, el Curso de Recurso Compartido Nacional Excelente, el Textbook Nacional Planificado, el Equipo de Enseñanza Destacado de Beijing, el Maestro de Enseñanza de Beijing y el Profesor Destacado de Beijing. Ha llevado a cabo más de 100 proyectos de investigación vertical y horizontal a niveles nacional y provincial, ha publicado más de 40 libros en chino e inglés, y es autor de más de 300 artículos académicos en chino e inglés.
Yang Junfeng
Profesor
Universidad Normal de Hangzhou
Zhang Jinbao
Profesor Asociado
Universidad Normal de Beijing
Ahmed Tlili
Profesor Asociado
Universidad Normal de Beijing
Wang Huanhuan
Profesor Asociado
Universidad Normal de Beijing
Chen Ying
Investigador Asociado
Universidad Normal de Beijing
Yao Youjie
Ingeniero
Universidad Normal de Beijing