Generación automática de recursos de aprendizaje utilizando Large Language Models (LLM)

Abstract

Los recursos de autoevaluación son una herramienta fundamental para estudiantes y profeso- res. El proceso de aprendizaje se beneficia ampliamente de la retroalimentación, y estos recursos la aportan de forma instantánea, pero su elaboración manual requiere una gran inversión de tiempo. Este trabajo explora la generación automática de recursos de aprendizaje utilizando inte- ligencia artificial (IA), en particular, Grandes Modelos de Lenguaje (LLM). Para ello, se ha diseñado una aplicación web para la asignatura de «Sistemas de Bases de Datos» que utili- za preguntas generadas localmente con Llama 3. La ejecución local de un LLM es una tarea compleja y exigente computacionalmente. Para resolver la complejidad se emplean contenedo- res (dockers) que garantizan su funcionamiento sin problemas de compatibilidad. Para mitigar la exigencia de recursos, se recurre a la cuantización del modelo, reduciendo significativamente su consumo de memoria. Adicionalmente, se realizó un ajuste fino (fine-tuning) a partir de un dataset de entrenamiento para especializar el modelo al contenido específico de la asignatura. El resultado es una plataforma funcional que evalúa al estudiante y le muestra su progreso mediante dashboards interactivos. Al responder a cada pregunta tipo test, el sistema la corrige y ofrece una explicación. Además, el estudiante puede solicitar la generación de nuevas preguntas, proceso que se ejecuta en su propio ordenador, permitiéndole continuar con su autoevaluación.