OVA-Mentor HITL

Agente pedagógico inteligente para el acompañamiento socrático y la evaluación formativa en la producción ágil de Objetos Virtuales de Aprendizaje (OVA) en educación superior.

Prototipo funcional (Evidencia 3, momento de Aplicación del modelo MOCAVI) del curso IA en Educación II, Maestría en Innovación Educativa con Tecnología e Inteligencia Artificial (MIETIA), Universidad de Córdoba. Autores: Marcos Atencia Martínez y Daniel David Doria Díaz. Docente: Juan Carlos Giraldo Cardozo.

Qué hace

Función del diseño (Evidencias 1 y 2)	Cómo se implementa en el prototipo
Tutor socrático: pregunta antes de opinar	Prompt maestro ROCAS en el servidor (lib/prompt.js) y salida estructurada con tipo_intervencion
Pistas graduales, nunca la solución	Botón Solicitar pista: 3 niveles por tema (principio → elemento concreto → ejemplo análogo de otro tema)
Retroalimentación con la rúbrica	Base de conocimiento con la rúbrica F2-B y los principios de Mayer (lib/kb.js); cada respuesta muestra en qué se apoya
Validación humana obligatoria (HITL)	Cuando el agente marca requiere_validacion_humana, el estudiante registra su decisión APR/APM/ITE/DES en la bitácora (Matriz F2-A). No se puede aprobar sin marcar la verificación de fuentes
Iteraciones SAM2	Panel de progreso Savvy Start → Alfa → Beta → Oro; cierre de versión con reflexión metacognitiva obligatoria
Autoevaluación	Revisar avance: rúbrica F2-B con descriptores, regla de decisión automática e índice CTML
Escalamiento al docente	Aviso y borrador de mensaje cuando la consulta excede al agente (calificaciones, contenido disciplinar, casos sensibles)
Trazabilidad	Firestore (si está configurado) + navegador; exportación CSV con los encabezados oficiales de F2-A, CSV de conversación, PDF y JSON
Privacidad (Ley 1581 de 2012)	Seudónimo, consentimiento informado, detector y enmascarado de correos, teléfonos y documentos, capturas no almacenadas, borrado de datos

Arquitectura

Navegador (index.html, css/, js/)
   │  fetch /api/chat  (mensaje, acción, contexto, historial, captura opcional)
   ▼
Función de servidor Vercel (api/chat.js)
   │  prompt ROCAS + base de conocimiento + esquema JSON de respuesta
   ▼
API de Gemini (modelo configurable, con modelos de respaldo)

Navegador ──► Firebase Auth anónima + Firestore  (sesiones/{uid}/mensajes|bitacora|versiones)

• Sin clave de Gemini el prototipo funciona en modo demostración (respuestas predefinidas, marcadas como «Simulado»).
• Sin Firebase la bitácora se guarda en el navegador y se puede exportar.

Variables de entorno (Vercel → Settings → Environment Variables)

Variable	Obligatoria	Valor
GEMINI_API_KEY	Sí, para IA real	Clave de Google AI Studio (https://aistudio.google.com/apikey)
GEMINI_MODEL	No	Modelo preferido. Por defecto gemini-3.8-flash, con respaldo automático
FIREBASE_CONFIG	No	Pegar el objeto firebaseConfig que entrega la consola de Firebase (se acepta tal cual)

Firebase (opcional)

1. Crear un proyecto en https://console.firebase.google.com (sin Analytics).
2. Authentication → Sign-in method → habilitar Anónimo.
3. Firestore Database → crear base de datos en modo producción.
4. Firestore → Reglas → pegar el contenido de firestore.rules y publicar.
5. Configuración del proyecto → Tus apps → Web → registrar la app y copiar firebaseConfig en la variable FIREBASE_CONFIG de Vercel.
6. Authentication → Settings → Dominios autorizados → agregar el dominio *.vercel.app del proyecto.

Ejecutar en local

npm run dev:mock   # IA simulada por el servidor local, para pruebas
npm run dev        # usa GEMINI_API_KEY del entorno si existe; si no, modo demostración

Abrir http://localhost:5173

Estructura

api/chat.js        Conexión con Gemini (clave solo en el servidor)
api/health.js      Estado del servidor (IA y Firebase), sin revelar secretos
api/config.js      Configuración pública de Firebase
lib/kb.js          Base de conocimiento: rúbrica F2-B, Mayer, códigos F2-A, SAM2, C1–C7
lib/prompt.js      Prompt maestro ROCAS, instrucciones por acción, esquema de salida, enmascarado
js/app.js          Interfaz y flujo de interacción
js/store.js        Persistencia local y Firestore
js/demo.js         Modo demostración
js/exportar.js     CSV, PDF y JSON
js/privacidad.js   Detector de datos personales
firestore.rules    Reglas de seguridad
vendor/            Firebase JS SDK 13.1.0 y jsPDF 4.2.1 (sin dependencias de CDN)

Limitaciones conocidas

• El límite de solicitudes por minuto es básico (en memoria por instancia).
• La autenticación anónima vincula la sesión a un navegador; no hay vista de docente dentro de la app (el equipo investigador consulta Firestore desde la consola).
• El agente no verifica la exactitud disciplinar: la exige al humano y la escala al docente.

Licencia

MIT. Prototipo académico desarrollado con Vibe Coding asistido por IA y revisado por los autores.