Protocolo para crear recursos educativos que se adaptan al alumno usando inferencia bayesiana y entropía de Shannon
Un recurso educativo adaptativo bayesiano modifica su comportamiento en función de las respuestas del alumno. El sistema mantiene una estimación probabilística sobre el estado de aprendizaje y la usa para decidir qué conviene hacer en cada momento: diagnosticar mejor, reforzar lo menos dominado, ofrecer una explicación, cambiar la dificultad, proponer otra actividad o guiar un itinerario.
El método no se limita a tests adaptativos. Sirve también para práctica graduada, actividades de refuerzo o ampliación, tutoriales, itinerarios por etapas, simuladores y otros recursos que tomen decisiones pedagógicas a partir de evidencias. Puede trabajar con crédito parcial, diagnóstico por dimensiones y selección adaptativa en dos fases cuando el objetivo es practicar además de diagnosticar.
📝 Para una introducción divulgativa, lee el artículo de presentación del método.
Para generar un recurso con IA, adjunta la especificación operativa para IA a tu conversación. La IA leerá ese fichero y sabrá exactamente cómo construir o transformar tu recurso para que se adapte al nivel de cada alumno.
Aquí tienes los dos documentos de referencia del método: una guía completa y una explicación matemática detallada. Sirven para entender, justificar o reproducir el sistema con más profundidad.