Diseño de artefactos pedagógicos mediante IA: un enfoque basado en LLM y RAG
- Autores
- Garrido, Nelson; Neil, Carlos Gerardo; Pons, Claudia Fabiana
- Año de publicación
- 2025
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- Este artículo propone el uso de inteligencia artificial como herramienta de apoyo en la construcción de artefactos pedagógicos, tales como matrices de competencias, resultados de aprendizaje (RA), rúbricas, lineamientos para actividades de aprendizaje y listas de verificación. El trabajo se desarrolla en el contexto de una tesis doctoral en la Universidad Abierta Interamericana. Aborda las dificultades que implica redactar estos recursos de manera clara, consistente y alineada con los marcos curriculares. En respuesta a este desafío, se plantea un modelo basado en la combinación de Modelos de Lenguaje Extensos (LLMs) y Recuperación Aumentada (RAG), que integra evidencia contextual al proceso generativo. Aunque la propuesta está diseñada para adaptarse a distintos tipos de artefactos, su implementación inicial se focalizó en la generación de RA, con el fin de validar una arquitectura generalizable. El sistema fue desarrollado con tecnologías de código abierto y evaluado según criterios de coherencia, estructura y alineación curricular. Los resultados obtenidos demuestran la viabilidad del enfoque y su potencial para futuras aplicaciones.
Red de Universidades con Carreras en Informática - Materia
-
Ciencias Informáticas
Artefactos pedagógicos
LLM
RAG - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
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- Repositorio
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- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/191413
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Este artículo propone el uso de inteligencia artificial como herramienta de apoyo en la construcción de artefactos pedagógicos, tales como matrices de competencias, resultados de aprendizaje (RA), rúbricas, lineamientos para actividades de aprendizaje y listas de verificación. El trabajo se desarrolla en el contexto de una tesis doctoral en la Universidad Abierta Interamericana. Aborda las dificultades que implica redactar estos recursos de manera clara, consistente y alineada con los marcos curriculares. En respuesta a este desafío, se plantea un modelo basado en la combinación de Modelos de Lenguaje Extensos (LLMs) y Recuperación Aumentada (RAG), que integra evidencia contextual al proceso generativo. Aunque la propuesta está diseñada para adaptarse a distintos tipos de artefactos, su implementación inicial se focalizó en la generación de RA, con el fin de validar una arquitectura generalizable. El sistema fue desarrollado con tecnologías de código abierto y evaluado según criterios de coherencia, estructura y alineación curricular. Los resultados obtenidos demuestran la viabilidad del enfoque y su potencial para futuras aplicaciones. |
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