VeriCert https://validator.w3.org/feed/docs/rss2.html 4Geeks – Prompting Engineering Fundamentas Comunicados Inicio Lección 5.3: Generación de constancia DC-3 y cierre del curso: instrucciones para la certificación Lección 5.2: Examen final tipo DC-3: 40 reactivos de opción múltiple con retroalimentación inmediata Lección 5.1: Repaso integrador: mapa conceptual de los 5 módulos del curso Lección 4.3: Sanciones, multas y responsabilidades del trabajador ante incumplimientos ambientales Lección 4.2: El Manifiesto de Entrega-Transporte-Recepción: llenado correcto y archivo obligatorio Lección 4.1: Marco legal mexicano: LGPGIR, NOM-052 y obligaciones del generador Lección 3.3: Simulacro de respuesta ante derrame o fuga de residuo peligroso en planta Lección 3.2: Requisitos del almacén temporal: condiciones, señalización y bitácoras (NOM-087) Lección 3.1: Procedimientos de manejo seguro: EPP, posturas y rutas de traslado Lección 2.3: Práctica guiada: clasificación de residuos generados en tu centro de trabajo Lección 2.2: Etiquetado y señalización de contenedores según la NOM-003-SCT y NOM-052 Lección 2.1: Las 6 características CRETIB: cómo identificarlas en los residuos de tu área Lección 1.3: El costo de la ausencia de control: riesgos para la salud, sanciones y la planta Lección 1.2: Derechos y obligaciones del trabajador bajo la Ley General (LGPGIR) Aprendizaje modular como nueva arquitectura de la educación Aprendizaje modular como nueva arquitectura de la educación Encuesta Asociación Mexicana de Internet, A.C Invader Institute 🔥 Tu experiencia comienza aquí Lección 1.1: ¿Qué es un residuo peligroso y por qué exige un manejo especializado? 🔥 Tu experiencia comienza aquí Courses Mega Menu IA Estratégica para Directivos Universitarios Estructura organizacional para liderar la adopción de IA (comités, roles, gobernanza). IA Estratégica para Directivos Universitarios Definición de visión, prioridades y quick wins. Priorización de iniciativas según impacto y viabilidad. IA en operaciones: automatización administrativa, atención al estudiante, gestión financiera. Diagnóstico de madurez digital de la institución. IA en investigación: aceleración de descubrimientos, análisis de datos, redacción asistida. Rol del consejo universitario en la supervisión ética de la IA. Ejercicio: Bosquejo de la Política de IA de tu Escuela/Facultad Diseño de políticas institucionales para uso de IA. Gestión de riesgos: sesgos algorítmicos, privacidad, integridad académica. Marcos regulatorios relevantes (UNESCO, OCDE, AI Act, regulaciones locales). Principios de IA responsable aplicados al contexto universitario. Ejercicio 2 Ejercicio 1 IA en admisiones y permanencia estudiantil: predicción de deserción, scoring de candidatos. IA en docencia: tutores inteligentes, personalización del aprendizaje, evaluación automatizada. Ejercicio Implicaciones para la competitividad y posicionamiento institucional. Plan de gestión del cambio: comunicación, capacitación, cultura. Casos de referencia internacional (EE.UU., Europa, Asia, América Latina). Tendencias emergentes: IA generativa, agentes inteligentes, analítica predictiva. Estado actual de la adopción de IA en universidades del mundo.