El conocimiento es un grafo, no una lista
La materia tiene dependencias, atajos, prerrequisitos y caminos paralelos. Forzar una secuencia única deja a la mitad del aula esperando y a la otra mitad rezagada.
Una iniciativa de Expertiot
En la última década hemos digitalizado los cursos, conectado las aulas y llenado las plataformas de vídeos. Y aún así los alumnos se aburren, los profesores se queman y la formación corporativa retiene poco más que asistencia.
En LearnIA pensamos que aprender bien no se demuestra con un certificado de finalización. Se demuestra con un trabajo real, fechado y auditable, que sigue funcionando seis meses después. Ese es el cambio: no medimos cuánto te gustó el curso; medimos qué hiciste con él.
Manifiesto
La materia tiene dependencias, atajos, prerrequisitos y caminos paralelos. Forzar una secuencia única deja a la mitad del aula esperando y a la otra mitad rezagada.
El contenido transmite. La pregunta verifica, fija y reordena. Sin preguntas calibradas por taxonomía de Bloom, una unidad es solo material apilado.
Un buen sistema mide qué sabe el alumno, no cuántos minutos vio. Sin esa señal, el aprendizaje es invisible y el rediseño imposible.
Visualiza un mapa
Cada concepto se representa como un nodo. Las dependencias se hacen explícitas. El alumno entra por donde ya sabe y avanza por donde le importa. El instructor ve en tiempo real dónde se atasca el aula.
Pulsa nuestra demo y experimenta cómo se ve tu temario como mapa de conocimiento.
Cómo evaluamos
No te pedimos finalizar. Te pedimos decirnos a qué viniste. Lo que medimos lo medimos contra eso.
Un caso, una pieza, un repositorio o un entregable real, fechado, con sus fuentes accesibles. Lo guardamos firmado y lo evalúan tus pares con la rúbrica que viste el primer día.
Con dos cuestionarios validados internacionalmente (MAI-Brief y SRQ-L) y un test de recuperación diferido. Si tu empresa te envió, también preguntamos a tu manager.
Coursera te da un certificado de finalización. LearnIA te da una microcredencial con artefacto auditable que demuestra qué hiciste, no qué consumiste.
Calidad editorial
Un curso generado con IA sin restricciones suele tener una fuga: la opción correcta es siempre la más larga, o siempre la letra "a". Un alumno aprueba sin haber leído nada, marcando el patrón.
Lo medimos. Cada curso de LearnIA pasa una auditoría automática de doce dimensiones de sesgo antes de publicarse. Si alguna falla, el curso no entra a producción hasta que se arregla. Sin excepciones.
Hoy llevamos 1.205 preguntas auditadas en cuatro cursos publicados. Las puedes ver una a una.
Lo que medimos después
Te preguntamos cómo aprendes en la semana 0, en la semana 12 y a los seis meses. Y a los 30, 90 días y 12 meses te preguntamos si sigues aplicando lo que hiciste.
Cuarenta minutos repartidos en un año. No es ludificación. Es la única forma honesta de saber si lo que aprendiste en LearnIA cambia algo en tu trabajo o en tu vida.
La métrica importante no es si terminaste el curso. Es si seis meses después eres más capaz de aprender por tu cuenta de lo que eras al empezar.
Usamos MAI-Brief y SRQ-L, instrumentos validados en español, dominio académico abierto. Pre-registramos hipótesis en OSF antes de la cohorte 1. Datos agregados publicables tras cierre del piloto.
Lo que no hacemos
LearnIA está diseñado para que termines tu curso pronto y vuelvas cuando lo necesites — no para que abras la app cada día. No usamos streaks, badges huérfanos, mascotas guilt-trip ni notificaciones motivacionales. Si un curso tiene tres formas de "engancharte" y ninguna de medir si lo aplicas seis meses después, está optimizando lo que sale en la pantalla del inversor, no tu aprendizaje.
Nuestro objetivo es que cumplas tus objetivos con evidencia verificable y te vayas. Si tu curso recibe una actualización relevante, te avisaremos por email. Si pides recordatorios, los configuras tú: cadencia y tono. Por defecto, silencio.
Recursos
L1 · Provocación
El conocimiento no es una lista. ¿Por qué se enseña como tal?
Leer →
L2 · Diagnóstico
Moodle y Canvas miden clicks, no conocimiento. La diferencia importa.
Leer →
L4 · Manifesto
Completion rate alto, retención casi nula. ¿Qué estamos midiendo realmente?
Leer →
L5 · Pedagogía
El contenido es la excusa. La pregunta es el motor.
Leer →
Caso de estudio
Ecodiseño para la moda
46 conceptos · 7 familias · audiencia profesional intermedia-avanzada
El primer curso desplegado en LearnIA fue un caso de estudio del propio método. Antes del lanzamiento, una auditoría editorial estructural identificó cinco defectos topológicos que la telemetría tradicional solo habría detectado tras semanas de uso por estudiantes:
Todo el rediseño se hizo modificando solo los archivos JSON del curso. Ni una línea de código de la aplicación cambió.
Quién lo usa
No hay un único alumno LearnIA. Hay tres, y cada uno tiene su validador, su contrato y su métrica.
Si tu organización quiere usar LearnIA en una de estas modalidades, escríbenos.
Equipo
LearnIA es una iniciativa de Expertiot, dirigida por Dr. José Luis Olazagoitia (UDIT — Universidad de Diseño, Innovación y Tecnología). Con más de 30 años de experiencia liderando proyectos de I+D+i en empresas, centros de investigación y universidades, aporta a LearnIA una visión que combina rigor académico, experiencia industrial y enfoque pedagógico.
El método P3→P7 que utilizamos para auditar y rediseñar cursos está documentado en un artículo de investigación en preparación, y el sub-agente de auditoría longitudinal será publicado en breve como herramienta de código abierto.