1. GUIA DE APRENDIZAJE
CARTILLA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Fundamentos de la educación y la pedagogía
Docente: PhD. Diego Armando Bautista Díaz
Autor de la Guía
Nombre y apellido Kevin Alejandro Rojas Ciprian Jheison R y Juan Pablo Camargo
Nombre de la
institución
Corporación Universitaria Minuto de Dios
¿QUÉ? - Descripción general de la Guía
Título Guía de Aprendizaje sobre Búsqueda en Inteligencia Artificial
Resumen de la
Unidad
Esta guía se centra en el tema de la búsqueda en el campo de la
Inteligencia Artificial (IA). A través de esta unidad, exploraremos los
conceptos clave, algoritmos y aplicaciones de la búsqueda en IA.
Área Tecnología
Temas Principales Búsqueda en AI
• Introducción a la búsqueda en IA.
• Algoritmos de búsqueda en IA.
• Aplicaciones prácticas de la búsqueda en IA.
• Evaluación de la eficacia de los sistemas de búsqueda en IA.
¿POR QUÉ? – Fundamentos de la Guía
Objetivos de
Aprendizaje
Comprender el papel de la búsqueda en el contexto de la Inteligencia
Artificial.
Familiarizarse con los algoritmos de búsqueda utilizados en IA.
Explorar aplicaciones prácticas de la búsqueda en IA.
Conocer métodos de evaluación de la eficacia de los sistemas de
búsqueda en IA.
Resultados /
Productos de
Aprendizaje
• Demostrar comprensión de los conceptos fundamentales de
búsqueda en IA.

2. • Analizar ejemplos de aplicaciones de búsqueda en IA en la vida
real.
• Participar en ejercicios y proyectos que demuestren la
aplicación de conceptos de búsqueda en IA.
¿QUIÉN? (estudiantes) – Dirección de la Guía
Grado Esta guía está diseñada para estudiantes y profesionales interesados en
aprender sobre búsqueda en IA. Puede ser adaptada para distintos
niveles educativos y conocimientos previos.
¿CUÁNDO? (tiempo aproximado necesitado) ¿Dónde? (ubicación)
Lugar de
ejecución
Esta guía puede ser utilizada en un entorno de aprendizaje en línea o en
un aula física
Tiempo
Aproximado
La duración estimada de la unidad puede variar según el contexto y
nivel de profundidad, pero se sugiere una duración de
aproximadamente 4 a 6 semanas de estudio.
¿CÓMO? – Detalles de la Guía
Metodología de
Aprendizaje
La guía incluirá lecciones teóricas sobre los fundamentos de la bú
squeda en IA.
Estudio de casos y ejemplos prácticos de aplicaciones de búsqued
a en IA.
Ejercicios y proyectos que permitan a los estudiantes aplicar lo a
prendido.
Debes
Saber
No se requieren conocimientos previos específicos en IA, pero es útil tener
una comprensión básica de la informática.
Debes
Hacer
Participar en ejercicios prácticos y proyectos relacionados con la búsqueda en
IA para aplicar los conceptos aprendidos.
¿Qué
Aprendí?
Al final de la unidad, los estudiantes podrán reflexionar sobre lo que han
aprendido acerca de la búsqueda en IA y cómo esta tecnología influye en
diversos aspectos de la vida cotidiana y la industria.

3. EVALUACIÓN
Resumen de la Evaluación
La evaluación en esta unidad se centra en medir la comprensión y aplicación de
los conceptos de búsqueda en Inteligencia Artificial (IA). Se utilizarán diversos
métodos de evaluación para evaluar el conocimiento y las habilidades adquiridas
por los estudiantes.
Plan de Evaluación
Antes de empezar
la actividad
Antes de comenzar la unidad, se administrará una prueba diagnóstica
para evaluar el nivel de conocimiento previo de los estudiantes sobre el
tema de búsqueda en IA. Esto ayudará a adaptar el contenido de la
unidad a las necesidades individuales de los estudiantes.
Durante la
actividad
• Participación en Clase
• Ejercicios Prácticos
Después de
finalizar la unidad
• Evaluación Escrita
• Evaluación Practica
MATERILES Y RECURSOS TIC
Hardware
• Computadoras o dispositivos móviles para acceder a recursos en línea y realizar
ejercicios prácticos.
• Pizarra digital o proyector para presentaciones en clase (si es aplicable).
Software
• Plataformas de aprendizaje en línea para la distribución de contenido y actividades.
• Herramientas de procesamiento de texto y presentación para crear y compartir
material de apoyo.
Materiales
impresos
• Folletos o resúmenes de los conceptos clave de búsqueda en IA.
• Hojas de ejercicios prácticos.
Recursos en línea • Artículos y recursos académicos sobre búsqueda en IA.
• Tutoriales interactivos para algoritmos de búsqueda.
• Plataformas de evaluación en línea para pruebas y exámenes.
Otros recursos • Videos educativos relacionados con la búsqueda en IA.
• Bibliotecas y bases de datos en línea para la investigación.

4. • Herramientas de comunicación en línea para debates y
discusiones grupales.