Asistente Virtual Inteligente para estudiantes basado en planificación personalizada y evaluación diagnóstica

Resumen

Se desarrolla TutorIA, un asistente virtual inteligente cuyo objetivo es mejorar el rendimiento académico de los estudiantes universitarios mediante recomendaciones personalizadas de estudio. Esta iniciativa surge ante las dificultades que enfrentan muchos estudiantes para organizar su tiempo, seleccionar materiales adecuados y adaptarse a las crecientes exigencias académicas. El sistema se implementa bajo una arquitectura de microservicios, donde se diseñó un servicio backend encargado de gestionar los datos del usuario y del agente inteligente, mientras que estos servicios son consumidos por una aplicación móvil desarrollada en Flutter. El agente integra un modelo de aprendizaje por refuerzo, utilizando el algoritmo Deep Q-Learning, el cual adapta progresivamente las guías de estudio en función del desempeño del estudiante. Dicho desempeño es evaluado mediante pruebas propuestas por el propio agente, lo que permite identificar áreas de dificultad y ajustar las recomendaciones futuras de forma personalizada. El resultado de este proyecto ha cumplido en gran medida con los objetivos iniciales, entre ellos: la generación de una prueba de evaluación diagnóstica, el desarrollo de una máquina capaz de aprender de los errores del estudiante, la implementación de mecanismos para explicar contenidos específicos de cada asignatura, y la creación de un horario de estudio personalizado adaptado a la disponibilidad y necesidades del usuario.