Creación de una IA optimizada para la generación de preguntas y ejercicios sobre Fundamentos de Programación

Abstract

Este Trabajo Fin de Máster aborda el diseño, desarrollo y evaluación de una plataforma orientada a la generación automática de preguntas y ejercicios vinculados con los contenidos de la asignatura de Fundamentos de Programación. La propuesta surge ante el problema creciente de que muchos estudiantes recurren a herramientas de inteligencia artificial externas que, en ocasiones, ofrecen respuestas incorrectas o poco adaptadas al temario. Frente a ello, se plantea una solución que permita, de manera controlada, elaborar materiales de práctica basados en los contenidos definidos por el profesorado, garantizando así una mayor fiabilidad y coherencia con los objetivos de la asignatura. La plataforma incorpora un sistema de gestión que diferencia los roles de docente y estudiante: los docentes pueden preparar y publicar ejercicios a partir de materiales propios, mientras que los estudiantes acceden a un entorno en el que resuelven las actividades y reciben retroalimentación inmediata. Con este enfoque, se busca disminuir la carga de trabajo de los docentes en la elaboración y corrección de tareas, al mismo tiempo que se proporciona a los estudiantes un recurso adicional de práctica con retroalimentación de calidad. En conjunto, el trabajo constituye un primer paso hacia el desarrollo de herramientas educativas que integran inteligencia artificial de forma supervisada, con el objetivo de apoyar el aprendizaje y contribuir a una experiencia más alineada con los contenidos y metodologías de la asignatura.

This Master’s Thesis addresses the design, development, and evaluation of a platform aimed at the automatic generation of questions and exercises linked to the contents of the Fundamentals of Programming course. The proposal arises from the growing problem that many students rely on external artificial intelligence tools, which sometimes provide incorrect answers or ones not well aligned with the syllabus. To address this, the work proposes a solution that, in a controlled way, enables the preparation of practice materials based on the contents defined by the teaching staff, thus ensuring greater reliability and coherence with the course objectives. The platform incorporates a management system that distinguishes the roles of instructors and students: instructors can prepare and publish exercises from their own materials, while students access an environment in which they solve activities and receive immediate feedback. With this approach, the aim is to reduce the workload of instructors in preparing and correcting assignments, while providing students with an additional resource for practice with high-quality feedback. Overall, this work constitutes a first step towards the development of educational tools that integrate artificial intelligence under supervision, with the goal of supporting learning and contributing to an experience more closely aligned with the contents and methodologies of the course.