Plataforma de aprendizaje con tutor IA

El reto de IA en educación tiene una particularidad que no existe en otros dominios: la tolerancia al error es casi cero. Un tutor de matemáticas que da respuestas incorrectas el 5% del tiempo daña más de lo que ayuda. El primer mes del proyecto fue de evaluación de modelos y pipelines de validación, no de diseño.

Desarrollamos un pipeline de tres capas: el modelo base (Claude 3.5 Sonnet, seleccionado por su consistencia en razonamiento matemático en español), una capa de verificación simbólica con SymPy para validar respuestas en materias STEM, y un sistema de flags humanos que escala a un profesor real cuando el modelo tiene confianza baja.

La interfaz del tutor fue diseñada para parecer una conversación, no un formulario. Usamos burbujas de chat con rendering de LaTeX para ecuaciones matemáticas, soporte de diagramas ASCII para geometría, y código con syntax highlighting para los módulos de programación de secundaria.

Para los profesores diseñamos un dashboard de cohorte que muestra en tiempo real qué conceptos están generando más preguntas, qué alumnos están atascados en el mismo error, y cuánto tiempo está invirtiendo cada alumno por tópico.

El sistema de rutas de aprendizaje adapta la secuencia de ejercicios según el desempeño del alumno, priorizando los conceptos con mayor impacto en los resultados académicos según análisis de datos históricos de los colegios clientes.