Para decanos, coordinadores y comités de currículo · Mapeo curricular, Assurance of Learning y documentación de acreditación
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Actúa como especialista en diseño curricular de escuelas de negocios. Con esta lista de cursos del programa [PROGRAMA] y estos Learning Goals [PEGAR], construye una matriz de cobertura curricular I/R/M (Introducido/Reforzado/Medido) en tabla. Marca celdas dudosas con «?» para revisión del comité, identifica objetivos huérfanos (sin curso que los mida) y cursos sobrecargados (más de 3 objetivos medidos).
Redacta [N] Learning Goals medibles para un programa de [NIVEL Y DISCIPLINA] alineados con esta misión institucional: [PEGAR MISIÓN]. Cada goal debe tener 2-3 objetivos operacionales observables con verbos medibles, incluir al menos uno de competencia en IA/analítica y uno de razonamiento ético, y evitar formulaciones no medibles («apreciar», «conocer»).
Para este Learning Goal: [PEGAR], propone tres medidas directas viables en un curso de [CURSO], con su instrumento (rúbrica, examen común, artefacto), el punto de medición en la secuencia curricular, un estándar de logro defendible y el plan de re-medición para cerrar el ciclo. Presenta en tabla comparativa con ventajas y costos de cada opción.
Estos son los resultados agregados y anónimos de la medición de [LEARNING GOAL] en dos ciclos: [PEGAR DATOS]. Redacta el borrador de la sección de análisis de brechas y acciones de mejora (closing the loop) para el informe de AoL: interpreta la tendencia, propone 2-3 acciones de mejora concretas con responsable y calendario, y define el criterio de éxito para la próxima re-medición. Tono institucional, en español.
Este es el prontuario actual de [CURSO]: [PEGAR SECCIONES CLAVE]. Propón una actualización que integre IA de forma pedagógicamente deliberada: (1) un objetivo de aprendizaje nuevo o revisado sobre uso crítico de IA en la disciplina; (2) dos actividades donde la IA sea objeto de análisis (no solo herramienta); (3) los ajustes de evaluación necesarios (proceso documentado, defensa oral) y (4) la cláusula de IA apropiada. Mantén la carga total de trabajo del curso constante.
Diseña la estructura de una micro-credencial de [TEMA, p. ej., analítica con IA para gerentes] de [N] horas para profesionales: competencias de salida medibles, módulos con resultados por módulo, evaluación auténtica final (proyecto aplicado, no examen), criterios de otorgamiento de la insignia y prerrequisitos. Alinéala con estos Learning Goals del programa madre: [PEGAR].
Actúa como revisor pares de acreditación de escuelas de negocios. Con base en este resumen de nuestro proceso de AoL [PEGAR RESUMEN SIN DATOS IDENTIFICABLES], genera las 10 preguntas más probables que el equipo visitador haría sobre nuestro ciclo de avalúo, señalando para cada una qué evidencia deberíamos tener a mano y cuál es el riesgo si no la tenemos. Sé exigente: prefiero encontrar las debilidades ahora.
Estos prompts producen borradores de trabajo que aceleran al comité, no documentos finales. La coherencia curricular, el estándar de logro y el juicio sobre la evidencia son decisiones académicas colegiadas — exactamente el tipo de trabajo que, como recuerda la literatura de este año, la IA no puede hacer.
La Inteligencia Artificial en el Salón de Clases · Boletín semanal para profesores universitarios · Pontificia Universidad Católica de Puerto Rico · 2026