Diplomado en Docencia Potenciada con Inteligencia Artificial en Carreras de la Salud
El Diplomado en Docencia Potenciada con Inteligencia Artificial en Carreras de la Salud tiene como propósito formar académicos y docentes capaces de integrar de manera crítica, ética y pedagógicamente fundamentada herramientas de inteligencia artificial (IA) en los procesos de enseñanza-aprendizaje, evaluación y análisis educativo en ciencias de la salud.
Fechas y horarios
Inicio: 5 de Agosto 2025
Término: 18 de diciembre de 2025
Horario: Martes y Jueves de 18:00 a 19:30
Modalidad
E-LEARNING
Horas Presenciales: 48 (Sincrónicas)
Horas Distancia: 60 (Asincrónicas)
Sobre el Diploma
El Diplomado en Docencia Potenciada con Inteligencia Artificial en Carreras de la Salud tiene como propósito formar académicos y docentes capaces de integrar de manera crítica, ética y pedagógicamente fundamentada herramientas de inteligencia artificial (IA) en los procesos de enseñanza-aprendizaje, evaluación y análisis educativo en ciencias de la salud.
El programa está orientado a desarrollar competencias que permitan a los participantes diseñar experiencias educativas innovadoras, implementar estrategias de evaluación y retroalimentación asistidas por IA, y utilizar analítica de aprendizaje para fortalecer los procesos formativos, siempre garantizando el resguardo de la integridad académica, la equidad y la calidad educativa.
A través de un trayecto formativo articulado en cuatro módulos interrelacionados, el programa propone que los participantes:
- Módulo I: Aplicaciones prácticas de IA para la docencia con integridad académica: Identifiquen y apliquen herramientas de IA disponibles para la docencia en salud, considerando los principios de integridad académica, el uso ético de tecnologías emergentes y el resguardo de la calidad educativa.
- Módulo II: Diseño de experiencias de aprendizaje potenciadas con IA: Desarrollen propuestas didácticas innovadoras que integren soluciones de IA, favoreciendo aprendizajes activos, personalizados y centrados en el estudiante.
- Módulo III: Evaluación y retroalimentación apoyadas con IA en educación clínica y académica: Diseñen y apliquen estrategias de evaluación formativa y sumativa, así como procesos de retroalimentación personalizada, utilizando herramientas de IA para promover la mejora continua del desempeño estudiantil.
- Módulo IV: Analítica de aprendizaje (Learning Analytics) y uso de datos educativos potenciados con IA:Utilicen técnicas de analítica de aprendizaje apoyadas en IA para el seguimiento de trayectorias formativas, la toma de decisiones pedagógicas basadas en evidencia y la mejora de los resultados de aprendizaje.
Referencias
- Alshatnawi, A., Sampaleanu, R., & Liebovitz, D. (2025). MediTools – Medical Education Powered by LLMs. arXiv preprint. https://arxiv.org/abs/2503.22769
- Comisión Nacional de Acreditación (CNA-Chile). (2023). Criterios y Estándares para Acreditación Institucional del Subsistema Universitario. Santiago, Chile.
- Feigerlova, E., Hani, H., & Hothersall-Davies, E. (2025). A systematic review of the impact of artificial intelligence on educational outcomes in health professions education. BMC Medical Education, 25, 129. https://doi.org/10.1186/s12909-025-06719-5
- Frenk, J., Chen, L., Bhutta, Z. A., Cohen, J., Crisp, N., Evans, T., Fineberg, H., … & Zurayk, H. (2010). Health professionals for a new century: transforming education to strengthen health systems in an interdependent world. The Lancet, 376(9756), 1923–1958. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(10)61854-5
- Gruppen, L. D., Burkhardt, J. C., Fitzgerald, J. T., Funnell, M., Haftel, H. M., Lypson, M. L., … & Simpson, D. (2018). Competency-based education: Programme design and challenges to implementation. Medical Education, 52(5), 537–544. https://doi.org/10.1111/medu.13584
- Issa, W. B., Shorbagi, A., Al-Sharman, A., Elzubeir, M., & Abu-Hijleh, M. (2024). Shaping the future: perspectives on the integration of Artificial Intelligence in health profession education: a multi-country survey. BMC Medical Education, 24, 1166. https://doi.org/10.1186/s12909-024-06076-9
- Jerez, O., et al (2024). Latin American framework for faculty development in health education. Medical Teacher. https://doi.org/10.1080/0142159X.2024.2438786
- Masters, K., MacNeil, H., Benjamin, J., Thesen, H., & Ellaway, R. H. (2025). Artificial Intelligence in Health Professions Education assessment: AMEE Guide No. 178. Medical Teacher. https://doi.org/10.1080/0142159X.2024.2445037
- National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. (2023). Artificial Intelligence in Health Professions Education: Proceedings of a Workshop. Washington, DC: The National Academies Press. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK598953/
Sobre el Diploma
La integración de la inteligencia artificial (IA) en la educación de las ciencias de la salud ha emergido como una tendencia transformadora en los últimos años. Estudios recientes destacan que la IA no solo tiene el potencial de personalizar el aprendizaje y mejorar la evaluación de competencias clínicas, sino que también plantea desafíos éticos, metodológicos y pedagógicos que requieren una formación docente especializada (Feigerlova, Hani, & Hothersall-Davies, 2025; Masters et al., 2025).
En el ámbito de las carreras de la salud, la IA ha demostrado su utilidad para fortalecer habilidades prácticas, optimizar el diagnóstico clínico y enriquecer los procesos de evaluación del desempeño estudiantil (Issa et al., 2024). Sin embargo, la evidencia actual sobre los impactos educativos medibles de las intervenciones basadas en IA sigue siendo limitada, subrayando la necesidad de investigaciones más rigurosas y de programas de formación docente que permitan una integración crítica, ética y pedagógicamente fundamentada de estas tecnologías (Feigerlova et al., 2025; National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine, 2023).
La irrupción de herramientas de IA generativa, como ChatGPT y sistemas de procesamiento de lenguaje natural aplicados a simulaciones clínicas, ha abierto nuevas posibilidades para la educación médica, incluyendo el aprendizaje autodirigido, el feedback automatizado y la generación de escenarios clínicos personalizados (Alshatnawi, Sampaleanu, & Liebovitz, 2025). No obstante, también se han identificado preocupaciones asociadas a la integridad académica, la fiabilidad de la información, los sesgos algorítmicos y el impacto en el desarrollo de competencias críticas, lo que refuerza la necesidad de formar académicos capaces de liderar una adopción responsable y reflexiva de la IA en educación (Masters et al., 2025).
Desde la perspectiva regional, el Latin American Framework for Faculty Development in Health Education (Jerez, Steinert, et al., 2024) reconoce la alfabetización digital y el manejo de tecnologías emergentes, incluida la inteligencia artificial, como competencias prioritarias para el desarrollo docente en ciencias de la salud. Este marco enfatiza que la integración crítica de la IA debe contribuir a fortalecer el aprendizaje significativo, la equidad educativa y la pertinencia social de la formación sanitaria en América Latina.
Asimismo, el nuevo Criterio 4 de Acreditación Institucional de la CNA-Chile (2023) —centrado en investigación, innovación docente y mejora del proceso formativo— exige a las instituciones de educación superior incorporar innovaciones tecnológicas de manera crítica, evidenciada y en coherencia con sus proyectos educativos y con el aseguramiento de los aprendizajes.
Frente a este escenario, el Diplomado en Docencia Potenciada con Inteligencia Artificial en Carreras de la Salud se plantea como una respuesta formativa estratégica que busca:
- Capacitar a docentes en el uso crítico, ético y pedagógico de herramientas de IA aplicadas a la educación en ciencias de la salud.
- Promover prácticas de innovación educativa basadas en evidencia y sostenidas en principios éticos y de calidad formativa.
- Fortalecer la reflexión crítica sobre el impacto de la IA en los procesos de enseñanza-aprendizaje, la formación de competencias clínicas y la responsabilidad social de las profesiones de la salud.
- Consolidar comunidades académicas que lideren procesos de transformación educativa, integrando tecnologías emergentes de manera estratégica y contextualizada.
De esta forma, el programa responde tanto a las tendencias internacionales de transformación de la educación médica (Frenk et al., 2010; Gruppen et al., 2018), como a las necesidades regionales de fortalecer capacidades docentes para la era digital, con foco en calidad, pertinencia y equidad.
Referencias:
- Alshatnawi, A., Sampaleanu, R., & Liebovitz, D. (2025). MediTools – Medical Education Powered by LLMs. arXiv preprint. https://arxiv.org/abs/2503.22769
- Comisión Nacional de Acreditación (CNA-Chile). (2023). Criterios y Estándares para Acreditación Institucional del Subsistema Universitario. Santiago, Chile.
- Feigerlova, E., Hani, H., & Hothersall-Davies, E. (2025). A systematic review of the impact of artificial intelligence on educational outcomes in health professions education. BMC Medical Education, 25, 129. https://doi.org/10.1186/s12909-025-06719-5
- Frenk, J., Chen, L., Bhutta, Z. A., et al. (2010). Health professionals for a new century: transforming education to strengthen health systems in an interdependent world. The Lancet, 376(9756), 1923–1958. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(10)61854-5
- Gruppen, L. D., Burkhardt, J. C., Fitzgerald, J. T., et al. (2018). Competency-based education: Programme design and challenges to implementation. Medical Education, 52(5), 537–544. https://doi.org/10.1111/medu.13584
- Issa, W. B., Shorbagi, A., Al-Sharman, A., et al. (2024). Shaping the future: perspectives on the integration of Artificial Intelligence in health profession education: a multi-country survey. BMC Medical Education, 24, 1166. https://doi.org/10.1186/s12909-024-06076-9
- Jerez, O., Steinert, Y., et al. (2024). Latin American framework for faculty development in health education. Medical Teacher. https://doi.org/10.1080/0142159X.2024.2438786
- Masters, K., MacNeil, H., Benjamin, J., et al. (2025). Artificial Intelligence in Health Professions Education assessment: AMEE Guide No. 178. Medical Teacher. https://doi.org/10.1080/0142159X.2024.2445037
- National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. (2023). Artificial Intelligence in Health Professions Education: Proceedings of a Workshop. Washington, DC: The National Academies Press. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK598953/
Forma de evaluación, Ponderaciones, Requisitos de Aprobación y Asistencia Mínima.
La evaluación del Diplomado en Docencia Potenciada con Inteligencia Artificial en Carreras de la Salud será de carácter eminentemente práctico, orientada a la aplicación de los contenidos y al desarrollo progresivo de proyectos de investigación educativa. Cada módulo cerrará con la entrega de un trabajo práctico evaluado, en el cual los/as participantes deberán aplicar los conocimientos y habilidades adquiridas, demostrando competencias específicas en diseño metodológico, análisis de datos, construcción de instrumentos o redacción científica, según corresponda a los objetivos de cada módulo.
Adicionalmente, las actividades asincrónicas realizadas en la plataforma LMS tendrán carácter formativo pero obligatorio, constituyendo un requisito esencial para la aprobación de cada módulo. Estas actividades permitirán reforzar los aprendizajes, dar seguimiento al progreso individual y preparar la entrega de los trabajos prácticos finales.
Cada módulo será acreditado de manera individual, otorgándose un certificado de aprobación por módulo para quienes cumplan los requisitos académicos establecidos. La aprobación de todos los módulos será condición necesaria para la obtención del Diplomado en Docencia Potenciada con Inteligencia Artificial en Carreras de la Salud.
Ponderaciones:
- Trabajo práctico final de cada módulo: 100% de la nota del módulo.
- Cumplimiento efectivo de las actividades asincrónicas: condición habilitante para la aprobación del módulo.
Requisitos de aprobación del diplomado:
- Aprobación de cada uno de los módulos con una calificación mínima de 4.0 en escala de 1.0 a 7.0.
- Cumplimiento del 100% de las actividades asincrónicas obligatorias de cada módulo.
- Asistencia mínima del 75% a las sesiones sincrónicas (seminarios y talleres) de cada módulo.
- Aprobación de todos los módulos para la obtención del diploma completo.
En caso de que un/a participante no alcance la calificación mínima en algún módulo, se considerará la posibilidad de realizar una actividad remedial de recuperación, conforme a los criterios establecidos por la coordinación académica.
| Resultados de Aprendizaje | Logros de Aprendizaje | CONTENIDOS | DOCENTE(S) RESPONSABLE(S) | Horas Presencial | Horas no presenciales | Total Horas | Créditos | |
Módulo I: Aplicaciones prácticas de IA para la docencia con integridad académica | El/la participante será capaz de aplicar herramientas de inteligencia artificial en la docencia en ciencias de la salud, considerando principios de integridad académica, equidad y calidad formativa.
| 1. Reconocer los principales tipos de herramientas de IA aplicables a procesos de enseñanza-aprendizaje en salud. 2. Aplicar asistentes conversacionales, simuladores clínicos y plataformas adaptativas en escenarios educativos concretos. 3. Analizar críticamente los riesgos y desafíos éticos asociados al uso de IA en contextos docentes. 4. Formular lineamientos de buenas prácticas para el uso ético y pedagógico de IA en docencia clínica y académica. | – Tipologías de herramientas de IA para educación: asistentes (ChatGPT, Med-PaLM), simuladores clínicos basados en IA, plataformas adaptativas. – Aplicaciones prácticas de IA en planificación docente, interacción en aula, simulación clínica y aprendizaje autodirigido. – Principios de integridad académica frente al uso de IA: originalidad, responsabilidad, transparencia. – Riesgos éticos y desafíos de la IA educativa: sesgos algorítmicos, equidad digital, autonomía estudiantil. – Diseño de políticas internas y buenas prácticas para uso de IA en educación en salud. | José Peralta | 12 | 15 | 27 | 1 SCT |
Módulo II: Diseño de experiencias de aprendizaje potenciadas con IA | El/la participante será capaz de diseñar actividades de enseñanza-aprendizaje en ciencias de la salud que integren críticamente herramientas de inteligencia artificial con fundamento pedagógico.
| 1.Analizar principios pedagógicos para el diseño de experiencias de aprendizaje mediadas por tecnologías emergentes. 2. Formular objetivos de aprendizaje coherentes con el uso de IA en contextos clínicos y académicos. 3. Diseñar actividades educativas que integren soluciones de IA, centradas en el aprendizaje activo y personalizado. 4. Evaluar críticamente la pertinencia pedagógica y los riesgos de las intervenciones educativas basadas en IA. | – Principios de diseño instruccional para ambientes de aprendizaje potenciados por IA. – Formulación de objetivos de aprendizaje y selección de tecnologías emergentes. – Diseño de experiencias educativas activas: simulaciones, escenarios adaptativos, aprendizaje personalizado. – Análisis de riesgos pedagógicos y éticos en el diseño de actividades con IA. – Taller de creación de micropropuestas de innovación educativa con IA en ciencias de la salud. | Beatriz Hasbún | 12 | 15 | 27 | 1 SCT |
Módulo III: Evaluación y retroalimentación apoyadas con IA en educación clínica y académica
| El/la participante será capaz de diseñar estrategias de evaluación y retroalimentación formativa con apoyo de herramientas de inteligencia artificial, resguardando la equidad y calidad del aprendizaje. | 1. Comprender los principios de evaluación formativa y sumativa en educación en salud potenciados por IA. 2. Aplicar herramientas de IA para diseñar rúbricas, pruebas y escenarios de evaluación clínica adaptativa. 3. Implementar estrategias de retroalimentación automatizada, personalizada y ética utilizando IA. 4. Analizar críticamente los riesgos y limitaciones de la evaluación asistida por IA en la formación de profesionales de la salud. | – Fundamentos de evaluación formativa, sumativa y auténtica en educación en salud. – Aplicaciones de IA en evaluación: rúbricas automáticas, generación de ítems, análisis de desempeño. – Retroalimentación automatizada y personalizada: principios, ejemplos y buenas prácticas. – Consideraciones éticas y de calidad en el uso de IA para evaluar competencias clínicas. – Taller de diseño de instrumentos de evaluación y retroalimentación asistidos por IA. |
Oscar Jerez
| 12 | 15 | 27 | 1 SCT |
| Módulo IV: Analítica de aprendizaje (Learning Analytics) y uso de datos educativos potenciados con IA | El/la participante será capaz de utilizar herramientas de analítica de aprendizaje basadas en inteligencia artificial para el seguimiento, personalización y mejora de los procesos de enseñanza-aprendizaje en ciencias de la salud, respetando principios de ética de datos y equidad educativa. | 1. Comprender los conceptos fundamentales de analítica de aprendizaje y su aplicación en educación en salud. 2. Utilizar herramientas de IA para recolectar, analizar e interpretar datos educativos. 3. Aplicar analítica de aprendizaje para personalizar trayectorias formativas y retroalimentar procesos de enseñanza. 4. Identificar los riesgos éticos asociados al uso de datos de estudiantes y proponer medidas de resguardo de privacidad y equidad. | – Introducción a la analítica de aprendizaje (Learning Analytics) y su relación con IA. – Herramientas y plataformas para el análisis de datos educativos en entornos clínicos y académicos. – Aplicaciones prácticas: seguimiento de progreso, predicción de desempeño, intervención personalizada. – Ética de datos en educación: privacidad, consentimiento informado, equidad digital. – Taller de análisis de datos educativos para la toma de decisiones pedagógicas. | Braulio Ibarra | 12 | 15 | 27 | 1 SCT |
MÓDULO | HORAS* | SEMANAS* | FECHA INICIO | FECHA TÉRMINO |
Sesión de bienvenida e inducción | 1,5 horas | 1 sesión | Martes 5 de agosto 2025 | Martes 5 de agosto 2025 |
Módulo 1: Aplicaciones prácticas de IA para la docencia con integridad académica | 27 horas | 4 semanas | Jueves 7 de agosto 2025 | Jueves 11 de septiembre 2025 |
Módulo 2: Diseño de experiencias de aprendizaje potenciadas con IA | 27 horas | 4 semanas | Martes 23 de septiembre 2025 | Jueves 23 de octubre 2025 |
Módulo 3: Evaluación y retroalimentación apoyadas con IA en educación clínica y académica | 27 horas | 4 semanas | Martes 28 de octubre 2025 | Jueves 20 de noviembre 2025 |
Módulo 4: Analítica de aprendizaje (Learning Analytics) y uso de datos educativos potenciados con IA | 27 horas | 4 semanas | Martes 25 de noviembre 2025 | Jueves 18 de diciembre 2025 |
Comunicación académica y publicación en innovación e investigación educativa
*Representan la carga académica que cada módulo implica para los participantes expresada en horas y semanas
**Considere festivos y vacaciones en el diseño de su calendario
Características y Perfil de los participantes del curso.
El Diplomado en Docencia Potenciada con Inteligencia Artificial en Carreras de la Salud está dirigido a licenciados/as y profesionales universitarios/as que se desempeñen en funciones de docencia, gestión académica, formación clínica, innovación o investigación en docencia en instituciones de educación superior, centros de formación profesional o servicios de salud.
Perfil de los participantes potenciales:
- Profesionales de la salud (médicos, enfermeros, odontólogos, kinesiólogos, farmacéuticos, tecnólogos médicos, entre otros) interesados en desarrollar competencias investigativas en educación en sus respectivas disciplinas.
- Académicos/as que ejercen docencia en carreras del área de la salud y que buscan fortalecer su capacidad de generar proyectos de innovación e investigación educativa y publicar en revistas indexadas.
- Innovadores e investigadores/as emergentes de unidades de educación médica o centros de investigación educativa en ciencias de la salud.
- Profesionales vinculados a procesos de aseguramiento de la calidad, innovación curricular o evaluación de aprendizajes en instituciones formadoras en salud.
Competencias deseables de ingreso:
- Comprensión lectora crítica de textos científicos en español e inglés.
- Manejo básico de herramientas informáticas y plataformas de aprendizaje en línea (LMS).
- Disposición para el trabajo autónomo, colaborativo y reflexivo en ambientes virtuales.
- Motivación para aplicar los aprendizajes en proyectos reales de investigación educativa en su contexto profesional.
Requisitos formales de admisión:
- Licenciatura o Título Profesional Universitario equivalente (mínimo 8 semestres).
- Acceso a equipamiento tecnológico mínimo requerido para modalidad e-learning (computador, conexión a internet estable, cámara y micrófono).
Documentación solicitada a los participantes:
Para postular y ser admitido en el diplomado, los/as interesados/as deberán presentar la siguiente documentación:
- Formulario de postulación completo: disponible en el sitio web o enviado por el Departamento de Educación en Ciencias de la Salud.
- Currículum Vitae actualizado: incluyendo antecedentes académicos, experiencia profesional relevante y experiencia docente (si aplica).
- Copia simple del Título Profesional o Licenciatura: otorgado por una institución de educación superior reconocida.
- Carta de motivación personal: de extensión máxima de una página, donde el postulante explicite sus motivaciones para cursar el diplomado y describa brevemente cómo espera aplicar los aprendizajes adquiridos en su práctica profesional.
- Documento de identificación vigente: (cédula de identidad o pasaporte).
- Declaración de compromiso de disponibilidad horaria: para asistir a las actividades sincrónicas y cumplir con las actividades asincrónicas del programa.
El Diplomado en Docencia Potenciada con Inteligencia Artificial en Carreras de la Salud se desarrollará bajo modalidad e-learning combinada, con un enfoque eminentemente práctico orientado al desarrollo de competencias aplicadas en investigación educativa. Cada semana se contemplarán dos sesiones sincrónicas de una hora y media cada una: una sesión de seminario, destinada a la exposición, análisis crítico y discusión de los contenidos teóricos fundamentales de cada módulo; y una sesión de taller, enfocada en la aplicación práctica de los conceptos, el trabajo colaborativo, la resolución de problemas metodológicos y el desarrollo progresivo de proyectos de investigación. Complementariamente, se promoverá el aprendizaje autónomo a través de actividades asincrónicas en la plataforma LMS, que incluirán lecturas críticas, ejercicios de aplicación, elaboración de instrumentos, análisis de datos y participación en foros académicos. Esta metodología busca consolidar el aprendizaje activo, reflexivo y orientado a la producción de resultados concretos, fortaleciendo la capacidad de los/as participantes para diseñar, implementar y comunicar investigaciones educativas en el campo de la medicina y las ciencias de la salud.
Oscar Jerez Yañez
Oscar Jerez Yañez
PROFESOR ASOCIADO, CARRERA ORDINARIA, PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATÓLICA DE CHILE
EXPERIENCIA LABORAL
Empresa (s) Instituciones | Cargo(s) | Desde | Hasta |
Universidad de Chile | Académico y Director de Centros de Enseñanza y aprendizaje | 2010 | A la fecha |
Universidad de Harvard (EEUU) | Profesor de Seminario Doctorado en Liderazgo Educativo | 2019 | A la fecha |
Universidad Cayetano Heredia (Perú) | Director Escuela Internacional de Gestión Universitaria | 2021 | 2023 |
Laspau, Afiliado a la Universidad de Harvard | Director de Innovación Educativa | 2015 | 2021 |
Pontificia Universidad Católica (Chile) | Académico y coordinación de innovación docente | 2004 | 2010 |
SOFOFA (Sociedad de Fomento Fabril) | Coordinador ejecutivo agenda Educación & Empresa | 2002 | 2010 |
EXPERIENCIA DOCENTE:
Institución(es) / Empresa(s) | Cursos impartidos relacionados con el tema | Desde | Hasta |
Pontificia Universidad Católica del Perú | Seminarios de investigación V y VI para Doctorado en Gestión estratégica. | 2015 | A la fecha |
Universidad de Harvard | Proseminar, Doctorado en Liderazgo Educacional | 2019 | A la fecha |
Universidad de Chile, Vicerrectoría de Asuntos Académicos | Diplomado en investigación en docencia Universitaria Director y Docente. | 2017 | 2019 |
Pontificia Universidad Católica de Chile, Facultad de Educación | Métodos de investigación para la docencia | 2007 | 2010 |
PERFECCIONAMIENTO LABORAL Y DOCENTE
Institución | Curso | Desde | Hasta |
Universidad de Harvard | Estudios Postdoctorales | 2011 | 2012 |
Universidad de Granada, Universidad de Torino y Universidad de Ginebra | Doctorado en Psicología y Educación, Master psicometría (DEA) | 2007 | 2011 |
Universidad de Chile | Magíster en Educación, mención Informática Educativa | 2004 | 2007 |
Pontificia Universidad Católica de Chile | Licenciado en Psicologìa | 2001 | 2004 |
Pontificia Universidad Católica de Chile | Licenciado en Educación | 2001 | 2004 |
Pontificia Universidad Católica de Chile | Licenciado en Educación | 1999 | 2004 |
Pontificia Universidad Católica de Chile | Profesor de Filosofía | 2001 | 2004 |
Universidad de Chile | Licenciado en Filosofía | (Homologación del Bachillerato) | 2003 |
Pontificia Studiorum Universitas Salesiana, Roma, Italia | Bachiller en Filosofía | 1994 | 1998 |
Braulio Jesus Ibarra Olea
Braulio Jesus Ibarra Olea
EXPERIENCIA LABORAL
Empresa (s) Instituciones | Cargo(s) | Desde | Hasta |
Universidad de Chile (FAMED) | Coordinador de Proyectos de Innovación Educativa | 2024 | A la fecha |
Universidad de Chile (VTI-EOL) | Profesional de Implementación y Análisis de Cursos Online | 2021 | 2024 |
Compañía Industrial El Volcán S.A. | Ingeniero de Demanda y Precios | 2020 | 2021 |
Universidad de Chile (FEN) | Analista de Educación Online | 2019 | 2020 |
Universidad de Chile (FEN) | Analista de Difusión y Marketing | 2014 | 2019 |
EXPERIENCIA DOCENTE:
Institución(es) / Empresa(s) | Cursos impartidos relacionados con el tema | Desde | Hasta |
Universidad de Chile (FAGOB) en colaboración con el Instituto de Previsión Social de Chile (IPS) | Módulo de Transformación Digital en Diplomado de Gestión de Liderazgo Institucional y Programa de Liderazgos Femeninos. | 2023 | A la fecha |
Universidad de Chile (FAGOB) | Tecnologías y Sistemas de Información (Pregrado – Administración Pública) | 2023 |
|
Universidad Peruana Cayetano Heredia (Perú) | Construcción de planes para el fomento de la investigación, para el Diplomado en Políticas, Gobierno y Gestión en la Educación Superior | 2024 | 2024 |
Universidad Peruana Cayetano Heredia (Perú) | Instrumentos para la medición y toma de decisiones, para el Diplomado en Políticas, Gobierno y Gestión en la Educación Superior | 2024 | 2024 |
Universidad Peruana Cayetano Heredia (Perú) | Taller de construcción de proyectos finales, para el Diplomado en Políticas, Gobierno y Gestión en la Educación Superior | 2024 | 2024 |
Harvard Business Publishing Education (HBPE) | Mentorías de estudiantes de los programas Innovation in Teaching (2023) y Essential Teaching Techniques (2024) | 2023 | 2024 |
PERFECCIONAMIENTO LABORAL Y DOCENTE
Institución | Curso | Desde | Hasta |
Universidad de Salamanca (España) | Doctorado en Formación en Sociedad del Conocimiento | 2022 | A la fecha |
Universidad Internacional de La Rioja (España) | Curso Internacional de Calidad y Evaluación Universitaria | 2022 | 2022 |
Universidad de Salamanca (España) | Máster Universitario en las TIC en Educación: Análisis y diseño de procesos, recursos y prácticas formativas | 2021 | 2022 |
Universidad de Chile | Ingeniería en Información y Control de Gestión | 2013 | 2020 |
Universidad de Chile | Licenciatura en Sistemas de Información y Control de Gestión | 2013 | 2019 |
Beatriz Andrea Hasbún Held
Beatriz Andrea Hasbún Held
EXPERIENCIA LABORAL:
Empresa (s) | Cargo(s) | Desde | Hasta |
Facultad de Economía y Negocios, Universidad de Chile | Coordinadora de Apoyo Docente | Marzo 2020 | Junio 2024 |
Laboratorio de Gobierno | Consultora Jefe | Julio 2018 | Noviembre 2019 |
Laboratorio de Gobierno | Diseñadora de Experiencias de Aprendizaje | Marzo 2017 | Junio 2018 |
Facultad de Economía y Negocios, Universidad de Chile | Directora Ejecutiva Centro de Enseñanza y Aprendizaje | Marzo 2013 | Enero 2017 |
Facultad de Economía y Negocios, Universidad de Chile | Coordinadora de Investigación, Innovación y Desarrollo del Centro de Enseñanza y Aprendizaje | Agosto 2012 | Diciembre 2012 |
Universidad de La Frontera | Encargada de Evaluación Curricular | Enero 2011 | Junio 2012 |
EXPERIENCIA DOCENTE:
Institución(es) / Empresa(s) | Cursos impartidos | Desde | Hasta |
Universidad Cayetano Heredia | Taller de Construcción de Proyectos Finales | 2023 | 2023 |
Universidad de Chile, Facultad de Economía y Negocios | Entorno Social | 2016 | 2021 |
Universidad de Chile, Facultad de Asuntos Públicos | Módulo Innovación Pública | 2017 | actual |
Universidad Tecnológica Metropolitana | Diplomado en Docencia Universitaria | 2021 | 2023 |
Universidad Diego Portales | Seminario Avanzado en Gobierno e Innovación Pública | 2018 | 2018 |
Universidad Viña del Mar | Políticas, actores, y desafíos de la innovación social en Chile | 2019 | actual |
Universidad de Valparaíso | Diplomado en Docencia Universitaria | 2016 | 2016 |
Universidad de La Frontera, Facultad de Ingeniería | Metodología de la Investigación | 2011 | 2012 |
PERFECCIONAMIENTO LABORALY DOCENTE
Institución | Curso | Desde | Hasta |
Universidad de La Frontera | Magíster en Desarrollo Humano a Escala Local y Regional | 2011 | 2014 |
José Peralta
José Peralta
EXPERIENCIA LABORAL
Empresa (s) Instituciones | Cargo(s) | Desde | Hasta |
Universidad de Chile | Subdirector docente del Centro de Enseñanza Aprendizaje | 2023 | A la fecha |
Universidad de Chile | Instructor Departamento de Educación en Ciencias de la Salud | 2023 | A la fecha |
Universidad de Chile | Subdirector de la Dirección Académica de la Facultad de Medicina | 2018 | 2023 |
Universidad de Chile | Delegado EUNACOM por parte de la Universidad de Chile ante ASOFAMECH | 2018 | A la fecha |
Universidad de Chile | Director de la Unidad de Estudios de Dirección Académica | 2017 | A la fecha |
Universidad de Chile | Editor general de la plataforma web “Síntesis de conocimientos | 2016 | A la fecha |
Universidad de Chile | Subdirector de la Dirección de Pregrado de la Facultad de Medicina | 2014 | 2018 |
EXPERIENCIA DOCENTE:
Institución(es) / Empresa(s) | Cursos impartidos relacionados con el tema | Desde | Hasta |
Universidad de Chile | Profesor participante del electivo profesional “Educación Médica” | 2023 | A la fecha |
Universidad de Chile | Profesor encargado del curso “Apoyo a la preparación teórica del Examen Único Nacional de Conocimientos Médicos en Chile” | 2016 | 2022 |
Universidad de Chile | Profesor encargado del Internado electivo “Síntesis de Conocimientos en Medicina” | 2011 | A la fecha |
Universidad de Chile | Profesor coordinador académico del curso “Actualización en Temas clínicos para la atención primaria en salud” | 2016 | 2016 |
Universidad de Chile | Profesor encargado del curso de formación general “Docencia en carreras de la salud” | 2016 | 2018 |
Universidad de Chile | Profesor coordinador del curso “Síntesis de Conocimientos en Medicina” | 2011 | 2018 |
Universidad de Chile | Profesor encargado del curso de formación general “Síntesis de conocimientos en medicina” | 2011 | 2015 |
Universidad de Chile | Profesor Coordinador del Curso “Preparación e Integración para el Egreso (PIE)” | 2011 | 2011 |
Universidad de Chile | Tutor de la ayudantía “Dirección de Pregrado” | 2016 | 2018 |
Universidad de Chile | Tutor de la ayudantía “Síntesis de conocimientos en Medicina” | 2016 | 2018 |
Universidad de Chile | Profesor coordinador curso “Síntesis de Conocimientos en Medicina” | 2011 | 2018 |
Universidad de Chile | Profesor encargado Curso de Formación General “Docencia en carreras de la salud” | 2011 | 2018 |
Universidad de Chile | Profesor encargado Curso de Formación General “Síntesis de Conocimientos en Medicina” | 2011 | 2018 |
Universidad de Chile | Profesor encargado Internado electivo “Síntesis de Conocimientos en Medicina” | 2011 | 2018 |
Universidad de Chile | Tutor de la ayudantía “Dirección de Pregrado | 2016 | 2018 |
Universidad de Chile | Tutor en el curso “Módulo de Integración Interdisciplinar Multiprofesional I” | 2012 | 2012 |
PERFECCIONAMIENTO LABORAL Y DOCENTE
Institución | Curso | Desde | Hasta |
Universidad de Chile | Magíster en Ciencias de la Salud | 2012 | 2015 |
Universidad de Chile | Diplomado en Docencia en Ciencias de la Salud | 2011 | 2011 |
Universidad de Chile | Médico Cirujano grado obtenido con distinción máxima | 2004 | 2010 |
Universidad de Chile | Licenciado en Medicina | 2004 | 2008 |
Universidad de Chile | Bachiller con mención en ciencias | 2003 | 2004 |