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Desarrollo de profesionistas que integren IA en su disciplina Agosto-Diciembre 2026

Acerca de los organizadores

El Institute for the Future of Education (IFE) del Tecnológico de Monterrey, acompañado de las áreas de apoyo académico, comprometidos con la promoción y desarrollo de innovaciones educativas que transformen el proceso de enseñanza-aprendizaje, impulsa esta convocatoria a través de su iniciativa Novus. 

Desde su misión de generar conocimiento aplicado para el futuro de la educación, el IFE promueve la creación de soluciones fundamentadas en la experimentación científica, el uso de tecnologías avanzadas y la analítica multimodal, con el propósito de mejorar la experiencia educativa y consolidar el liderazgo de nuestra institución en el ámbito global.  

En este marco, se pretende brindar espacio para la experimentación de la IA para su uso disciplinar y especializada, alineada a las necesidades de la Escuela correspondiente, así como las directivas institucionales.   

Objetivo

Experimentar el uso de herramientas de IA disciplinar (como objeto de aprendizaje propio de la profesión o área) y especializados (como recurso de apoyo para fortalecer el desarrollo de competencias de la disciplina), así como la integración de aquellas tecnologías que aporten a la estrategia de cada Escuela. 

BASES DE LA CONVOCATORIA 

La IA está transformando el ejercicio profesional en diversas disciplinas, añadiendo la capacidad de trabajar, aprender y adaptarse al uso de la IA como un aspecto clave para el perfil de egreso (Microsoft, 2025). Para impulsar la exploración y experimentación con herramientas que nuestros estudiantes vayan a utilizar como líderes en la integración de IA en su disciplina se expide la presente convocatoria, enfocada en dos usos de esta tecnología.  

Disciplinar

Se refiere a iniciativas orientadas a que el estudiantado, de nivel preparatoria, profesional o posgrado, aprenda a utilizar, comprender e integrar la IA ya sea en relación con su futura trayectoria académica o con su ejercicio profesional. En esta modalidad, la IA es el objeto central de aprendizaje, vinculada directamente con la disciplina o área de conocimiento. Este tipo de uso responde de manera afirmativa a la pregunta: “¿El estudiantado aprende a usar la IA en tareas clave de su área de formación que aporten valor a su desarrollo académico y a su futuro ejercicio profesional?”.

Especializado

Se refiere al empleo de herramientas de inteligencia artificial para fortalecer aprendizajes propios sobre una disciplina o profesión específica. En esta modalidad, la IA no es el objeto central de estudio, sino un recurso de apoyo para profundizar en contenidos o habilidades. Este tipo de uso responde de manera afirmativa a la pregunta: “¿Se pide al estudiantado usar una herramienta de IA para apoyar en el desarrollo de una competencia disciplinar o directamente relacionada con el área?”.

Usos de Inteligencia Artificial descartados en esta convocatoria

Uso de IA en el proceso de enseñanza-aprendizaje de manera general, es decir, en el apoyo en la generación de recursos didácticos, asistencia en el proceso de evaluación y demás tareas transversales a la labor docente. Así como su uso por el estudiante centrado en la mejora de sus hábitos de estudio o desempeño académico en general.   

Las propuestas que integren el uso de la IA de esta manera serán descartadas del proceso de selección.  

Fases de la convocatoria

Recepción de postulaciones | Del 12 de enero al 27 de febrero del 2026 

Evaluación y selección de propuestas  | Del 02 al 27 de marzo del 2026

Publicación de resultados | Del 06 al 10 de abril del 2026

Experimentación | Del 10 de agosto al 04 de diciembre del 2026

Análisis de resultados | Del 07 de diciembre del 2026 al 26 de febrero del 2027

Presentación con comunidad académica | Del 01 al 26 de marzo del 2027

Participantes

Podrán postular docentes de nivel preparatoria, profesional y posgrado de todas las Escuelas y áreas de conocimiento. Asimismo, podrán participar docentes con cualquier tipo de contrato con el Tecnológicode Monterrey. 

Los docentes podrán participar de manera individual o como parte de un equipo de trabajo. El número total de participantes de cada equipo de trabajo será de hasta 3 docentes por equipo y un máximo de 4grupos totales.  

Postulaciones

Cada proyecto deberá estar asociado a una Unidad de Formación garantizando un entorno experimental adecuado para la implementación, observación y análisis de datos multimodales. Se seleccionarán conforme a los criterios establecidos, con base en la calidad científica, la pertinencia pedagógica y la viabilidad técnica de cada proyecto. 

Requisitos a considerar

  • Cada propuesta deberá estar asociada a una única Unidad de Formación. 
  • El docente responsable deberá contar con contrato vigente en el Tecnológico de Monterrey. 
  • Las propuestas deberán centrarse en el uso de tecnologías existentes, orientadas al uso disciplinar y especializado, y no al desarrollo tecnológico desde cero. 
  • Se aceptará una sola propuesta por docente. En caso de participar en más de un proyecto, el docente podrá fungir como colaborador o asesor externo. 
  • Se aceptarán propuestas de docentes de manera individual o en equipos.
  • Cada experimentación deberá obtener datos que permitan analizar su impacto sobre el aprendizaje y la experiencia de los participantes para la toma de decisiones por parte de la Escuela correspondiente.  

Responsabilidades y compromisos

Las y los docentes seleccionados deberán cumplir con los siguientes compromisos durante la planeación, implementación y cierre de su proyecto de experimentación educativa: 

  • Asistir a la sesión de inducción durante abril de 2026. 
  • Diseñar y ejecutar la experimentación conforme al objetivo planteado en la propuesta. 
  • Cumplir con la mentoría estrecha con el Equipo Novus del IFE. 
  • Garantizar el uso ético y responsable de los recursos tecnológicos y humanos. 
  • Realizar dos tomas de datos (pre y post intervención) que permitan analizar cambios en el aprendizaje, la interacción o las respuestas fisiológicas de los participantes.
  • Evaluar el impacto de la experimentación.
  • Realizar una presentación con la comunidad académica que incluya los hallazgos cuantitativos y cualitativos, el análisis y las conclusiones para la toma de decisiones por parte de la Decanatura Académica. 
  • En caso de que la herramienta se añada al PSA, apoyar en el diseño de las actividades de las UF donde se integraría para su aprovechamiento. 

Comité evaluador

  • Novus 
  • Dirección de Inteligencia Artificial Educativa 
  • Decanatura Académica de la Escuela correspondiente 
  • Tecnologías para la Educación 

Contacto

Mónica Medellín, Coordinadora de Operaciones Novus | monica.medellin@tec.mx

Alan Román Méndez, Líder de Rediseño de Habilidades y Competencias Estudiantiles | alan.roman@tec.mx

¡Participa en la convocatoria!

Lidera a tus estudiantes para formar el futuro de la lA en tu disciplina.

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