Creación de Contenido Interactivo con IA

Curator v1.3 OAS v1beta1 Gemini 2.0

El Curator Pipeline de ColabEdu es el motor de IA que transforma documentos educativos en contenido interactivo estructurado y evaluable, listo para ser consumido por la plataforma A2UI.

¿Qué puede generar el Curator?

El Curator produce tres tipos principales de especificaciones interactivas:

InteractiveLesson

Lecciones multimedia con diapositivas (slides), widgets interactivos, quizzes adaptativos y lienzos de dibujo STEM.

Activado con: --output-type INTERACTIVE_LESSON

ExerciseSpec

Ejercicios evaluables con rúbrica IA: ensayos, quizzes, debate socrático, pizarras digitales (whiteboard) y actividades guiadas.

Activado con: --output-type EXERCISE

ResourceLearning

Recursos pedagógicos enriquecidos: flashcards, infografías, glosarios y materiales de referencia curricular.

Activado con: --output-type RESOURCE_LEARNING

Fuentes de entrada soportadas

El Curator acepta contenido desde múltiples orígenes:

El flujo más potente: transforma paquetes exportados de plataformas LMS directamente en lecciones interactivas ColabEdu.

Formato	Plataforma origen	Notas
`.imscc`	Canvas LMS	Incluye páginas HTML, assets y manifiesto XML
`.mbz`	Moodle	Backup completo con actividades y recursos
`.zip` SCORM	Cualquier LMS	HTML estructurado + asset map

Ejemplo de uso (CLI):

ce-cli.sh curator curate \
  --file ./biology_bach1.imscc \
  --output-type INTERACTIVE_LESSON \
  --adaptive \
  --locale es

El flag --adaptive activa el routing dinámico de quizzes (on_success / on_fail), permitiendo rutas de navegación personalizadas según el rendimiento del alumno.

El Curator puede procesar documentos curriculares en PDF o Word y extraer automáticamente la estructura pedagógica (módulos → lecciones → slides).

Formatos soportados:

PDF (con OCR para documentos escaneados)
DOCX / DOC
Markdown estructurado

Ejemplo de uso:

ce-cli.sh curator curate \
  --file ./temario_lengua_bach1.pdf \
  --output-type INTERACTIVE_LESSON \
  --locale es \
  --curricular-ref es.c0.lomloe.lcl.bach.1.v1

El --curricular-ref inyecta el contexto curricular LOMLOE, IB o AP en el prompt del Curator Gem para alinear el contenido generado.

Para integraciones programáticas, el Curator acepta contenido extraído directamente desde la API de Canvas o Moodle.

Parámetros de la API REST:

POST /api/v1/curator/curate
{
  "inputVariables": {
    "lms_manifest_xml": "<manifest>...</manifest>",
    "extracted_html_content": "=== RESOURCE: Lesson 1 ===\n...",
    "asset_url_map": {
      "images/diagram.png": "https://storage.googleapis.com/..."
    },
    "with_quiz_routing": true
  },
  "outputType": "INTERACTIVE_LESSON",
  "locale": "es"
}

El Curator puede operar en modo headless batch sobre un repositorio ce-specs completo, ingiriendo múltiples especificaciones en una sola ejecución.

# Sincronizar e ingestar todo el catálogo local
./sync_specs.sh local GLOBAL

# Sincronizar desde Git (producción)
./sync_specs.sh git GLOBAL

Ver Referencia del Catálogo para el listado completo de IDs disponibles.

Tipos de ejercicio disponibles (ExerciseType)

Cuando el Curator genera un ExerciseSpec, selecciona el ExerciseType más adecuado según el contexto curricular. Los tipos disponibles son:

ExerciseType	Descripción	Evaluación
`core.etype.mixed_quiz.v1`	Quiz mixto (MCQ + fill-blank)	Determinista IA
`core.etype.split_pane_essay.v1`	Ensayo guiado a pantalla dividida	Rúbrica IA
`core.etype.socratic_tutor.v1`	Tutor socrático (chatbot)	Log IA + rúbrica
`core.etype.socratic_debate.v1`	Debate socrático oral	Log IA
`core.etype.multimodal_mcq.v1`	MCQ con imagen / gráfico	Determinista IA
`core.etype.grouping.v1`	Clasificación drag-and-drop	Determinista IA
`core.etype.matching.v1`	Emparejamiento	Determinista IA
`core.etype.ordering.v1`	Ordenación cronológica	Determinista IA
`global.exercise_type.free_text.v1`	Ensayo libre / respuesta abierta	Rúbrica IA
`global.exercise_type.mcq.v1`	Opción múltiple clásico	Determinista IA
`global.exercise_type.guided_activity.v1`	Actividad guiada con tutor IA	Log IA + rúbrica
`global.exercise_type.whiteboard.v1`	Pizarra digital (dibujo libre)	Visión IA (PNG)

Ver Tipos de Ejercicio (C1) para descripción completa de cada tipo.

Lección Interactiva — Anatomía de una Slide

Una InteractiveLesson es una secuencia de slides, cada una con un layout y widgets opcionales. El Curator actúa como Director de Arte autónomo: selecciona el layout más adecuado para cada bloque de contenido.

Layouts disponibles

Layout	Uso óptimo
`title`	Portada — título grande + imagen de fondo
`split`	Concepto + widget interactivo (50/50)
`quote`	Definición, axioma o ley (≤60 palabras, fondo oscuro)
`image`	Imagen a pantalla completa con caption
`full`	Diagrama Mermaid o widget a pantalla completa
`content`	Texto largo en Markdown enriquecido
`video`	Player de vídeo con transcript

Widgets interactivos

Los widgets se embeben en cualquier slide con la sintaxis embeddedWidget:

embeddedWidget:
  type: quiz_widget          # ← Comprobación de comprensión
  props:
    questions: [...]
    routes:                  # Routing adaptativo (activado con --adaptive)
      on_success: slide_avanzado
      on_fail: slide_repaso

Widgets disponibles:

quiz_widget — Quiz con routing adaptativo on_success / on_fail
mermaid_viewer — Diagrama generado automáticamente por el Curator
markdown_editor — Editor de texto abierto (síntesis, micro-ensayo)
grouping_widget — Clasificación drag-and-drop
scratchpad_widget — Lienzo de dibujo libre para STEM
whiteboard_widget — Pizarra digital con evaluación por Gemini Vision

Pizarra Digital (Whiteboard) Nuevo

El ExerciseType global.exercise_type.whiteboard.v1 habilita ejercicios de dibujo evaluados automáticamente por Gemini Vision sobre el PNG capturado del canvas del alumno.

Casos de uso STEM

Matemáticas

Resolución de ecuaciones, trazado de funciones, geometría y álgebra lineal. El alumno muestra el proceso paso a paso en el lienzo.

Ciencias

Diagramas de fuerzas (Física), reacciones químicas, esquemas anatómicos (Biología) y circuitos eléctricos.

Flujo de evaluación

Alumno dibuja en canvas
        ↓
[Captura PNG al pulsar "Entregar"]
        ↓
Backend → Gemini Vision API
        ↓
Rúbrica C0 aplicada (global.c0.whiteboard.stem.math.v1)
        ↓
Feedback en 4 criterios:
  · Completitud  · Corrección conceptual
  · Claridad     · Visibilidad del proceso

Configuración en un Recipe

apiVersion: colabedu.ai/v1beta1
kind: Recipe
metadata:
  id: es.c1.lomloe.math.funciones.pizarra.v1
spec:
  assembly:
    param_refs:
      - global.exercise_type.whiteboard.v1
    rubric_refs:
      - global.c0.whiteboard.stem.math.v1
  interaction_mode: split_pane
  evaluation:
    capture_format: png
    evaluator: vision_ai
    feedback_on_submit: true

Flujo completo: del documento a la lección

Documento LMS (.imscc / .mbz / .pdf)
              ↓
     [Curator CLI / API REST]
              ↓
     NativeMultimodalDocumentProcessor
              ↓
     Curator Gem (curator_lesson v1.3.0)
              ↓
     InteractiveLesson YAML → SpecManager
              ↓
     A2UI (Flutter) renderiza la lección

Comandos CLI de referencia

# Lección interactiva desde paquete LMS con routing adaptativo
ce-cli.sh curator curate \
  --file ./canvas_export.imscc \
  --output-type INTERACTIVE_LESSON \
  --adaptive \
  --locale es

# Ejercicio de pizarra STEM desde PDF de matemáticas
ce-cli.sh curator curate \
  --file ./matematicas_bach2.pdf \
  --output-type EXERCISE \
  --exercise-type global.exercise_type.whiteboard.v1 \
  --locale es

# Test con manifest predefinido
ce-cli.sh curator test \
  --manifest ./tests/lms_curator_test_manifest.yaml \
  --output-type INTERACTIVE_LESSON

Recursos relacionados

Referencia YAML OAS — Sintaxis completa de todos los tipos de spec
Tipos de Ejercicio (C1) — Catálogo de ExerciseTypes disponibles
Referencia del Catálogo — IDs canónicos del SpecManager
Tutorial CLI — Guía paso a paso del CLI de curación
Capacidades del Curator — Arquitectura del pipeline Curator