¿Qué hace falta para que una inteligencia artificial deje de ser un simple generador de respuestas y empiece a comportarse como un tutor educativo?
Esta serie reúne las decisiones éticas, pedagógicas y técnicas que orientan el desarrollo de TutorIA: un asistente contextualizado pensado para acompañar el aprendizaje sin sustituir la responsabilidad del estudiante ni el criterio docente.
El recorrido parte de una idea sencilla: antes de elegir modelos, infraestructura o herramientas, conviene decidir qué queremos proteger, cómo queremos ayudar y con qué fuentes debe trabajar el sistema.
IDEA CENTRAL
Un tutor IA educativo no se define solo por el modelo que utiliza. Se define por el conocimiento al que accede, las reglas con las que acompaña y la infraestructura desde la que se gobierna.
Un recorrido de las personas a la infraestructura
Los seis artículos están planteados como un recorrido. Cada uno aborda una decisión distinta y, al mismo tiempo, prepara la siguiente.
01 · PERSONAS
La IA educativa no empieza por la tecnología: empieza por las personas
Privacidad, transparencia, agencia humana y adecuación pedagógica a partir de la guía de la UNESCO.
Programado · 3 de septiembre de 2026
02 · PEDAGOGÍA
Qué puede aportar DigCompEdu al diseño de un tutor con inteligencia artificial
Recursos, orientación, retroalimentación, participación activa y aprendizaje autorregulado.
Programado · 17 de septiembre de 2026
03 · CONOCIMIENTO
Qué es RAG y por qué puede mejorar un asistente educativo
Cómo conectar una pregunta con un corpus documental para generar respuestas contextualizadas y trazables.
Próximamente
04 · EJECUCIÓN LOCAL
Ollama en educación: qué significa ejecutar la IA en infraestructura propia
Modelos locales, API, control de la inferencia y gobernanza de una solución autoalojada.
Próximamente
05 · INFRAESTRUCTURA
DGX Spark y la IA educativa autoalojada: qué aporta realmente la infraestructura
Qué aporta la capacidad de cómputo al desarrollo, validación y ejecución de modelos y qué no resuelve por sí sola.
Próximamente
06 · SÍNTESIS
Tutor, no solucionador: cinco decisiones para diseñar una IA educativa contextualizada
La síntesis del recorrido: personas, pedagogía, conocimiento, ejecución e infraestructura al servicio del aprendizaje.
Próximamente
Tres decisiones que atraviesan toda la serie
CONOCIMIENTO
Qué documentos puede consultar el sistema, cómo se organizan y qué autoridad tiene cada fuente.
ACOMPAÑAMIENTO
Cómo debe ayudar: orientar, preguntar, ofrecer pistas y retroalimentar sin resolver automáticamente.
GOBERNANZA
Dónde se ejecutan los modelos, cómo se gestionan los datos y quién mantiene el control sobre el sistema.
TutorIA como proyecto abierto y documentado
Esta serie no presenta TutorIA como una solución terminada. Documenta las decisiones que se están tomando para diseñar, probar y validar un asistente educativo contextualizado y autoalojado.
El objetivo es que cada decisión pueda explicarse y revisarse: desde la selección de fuentes hasta el comportamiento ante una actividad evaluable, pasando por la elección del modelo y la infraestructura.
PRINCIPIO DE LA SERIE
El objetivo no es construir una IA que responda a todo, sino un tutor que sepa cuándo informar, cuándo orientar, cuándo preguntar y cuándo detenerse.
Juan Armada Blanco
Profesor de Formación Profesional en Comercio y Marketing. Escribo sobre comercio digital, WordPress, inteligencia artificial y tecnología aplicada al aula, a partir de proyectos, experiencias y recursos que utilizo en mi trabajo docente.