LAMB: Creación de asistentes virtuales educativos para tu LMS (Learning Management System … Moodle y otros )
RESUMEN
LAMB (Learning Assistants Manager and Builder) es una plataforma de código abierto que permite a los educadores diseñar, desplegar e integrar asistentes de aprendizaje potenciados por IA en Sistemas de Gestión del Aprendizaje (LMS) como Moodle, sin necesidad de conocimientos de programación. Este taller práctico guiará a los participantes en el proceso de creación de su propio asistente de aprendizaje personalizado, demostrando cómo LAMB permite a los docentes mantener el control pedagógico mientras aprovechan las tecnologías avanzadas de IA de manera segura y respetuosa con la privacidad.
OBJETIVOS DE APRENDIZAJE
Al finalizar este taller, los participantes serán capaces de:
- Comprender la diferencia entre los chatbots de IA genéricos (como ChatGPT) y los asistentes de aprendizaje especializados creados con LAMB.
- Configurar un asistente de aprendizaje con instrucciones pedagógicas específicas, tono y pautas de comportamiento.
- Crear y gestionar bases de conocimientos a partir de diversas fuentes educativas (PDF, vídeos, documentos).
- Desplegar un asistente de aprendizaje integrado en Moodle mediante el estándar IMS LTI.
- Aplicar los principios del Manifiesto por una IA Segura en la Educación en su propio contexto institucional.
INSCRIPCIÓN
La inscripción del taller previo es gratuita y se realiza de forma independiente a la inscripción de las Jornadas.
Para asistir al Taller previo de JENUI 2026 es necesario completar el siguiente formulario.
La inscripción al taller da derecho unicamente a la asistencia a la sesión del taller, sin ningún derecho a la asistencia al resto de actividades incluidas en JENUI 2026.
El Institut de Ciències de l’Educació de la UPC facilitará un certificado a las personas que completen el taller.
CONTEXTO Y JUSTIFICACIÓN
La rápida adopción de herramientas de IA generativa en la educación ha generado tanto oportunidades como desafíos. Aunque estas herramientas ofrecen capacidades sin precedentes, también plantean dudas sobre la precisión (alucinaciones), la privacidad, la alineación pedagógica y el control institucional.
LAMB aborda estos retos proporcionando a los educadores un marco para crear asistentes que:
- Responden según las instrucciones definidas por el profesor.
- Basan sus respuestas en fuentes autorizadas seleccionadas por el docente.
- Se integran perfectamente en las plataformas LMS existentes.
- Cumplen con la normativa europea de privacidad (RGPD) y la legislación sobre IA.
METODOLOGÍA DEL TALLER
- Introducción (20 min): Presentación de LAMB, su arquitectura y diferencias clave respecto a los chatbots genéricos. Demostración de implementaciones reales en cursos universitarios.
- Manos a la obra: Creación de un asistente (40 min): Los participantes diseñarán su propio asistente definiendo el rol pedagógico y el tono, cargando recursos educativos para crear la base de conocimientos y configurando comportamientos y limitaciones.
- Pruebas y refinamiento (20 min): Los participantes probarán sus asistentes, evaluarán las respuestas y realizarán ajustes en la configuración para mejorar el rendimiento.
- Demo de integración en LMS (10 min): Demostración de cómo desplegar el asistente en Moodle utilizando el estándar IMS LTI.
- Debate y preguntas (20 min): Discusión abierta sobre estrategias de implementación, consideraciones de privacidad y aplicaciones pedagógicas.
REQUISITOS TÉCNICOS
Para los participantes:
- Ordenador portátil con un navegador web moderno.
- Conexión a internet.
- Materiales educativos que deseen utilizar (PDF, documentos, enlaces a vídeos – opcional).
Para la sala:
- Proyector y pantalla.
- Acceso WiFi para todos los participantes.
- Pizarra o rotafolio (opcional).
EVIDENCIA DE EFECTIVIDAD
LAMB ha sido validado a través de varias implementaciones reales en universidades españolas (UPC, UPV/EHU, USAL). Algunos casos de estudio destacados incluyen:
- Asistente para el Estudio de Caso PESTLE: Utilizado en un curso de ADE en la EPSEVG (UPC) con 47 estudiantes. El 77,8% de los alumnos calificó la utilidad del sistema con una puntuación alta (4-5 sobre 5).
- Tutor de Macroeconomía: Asistente que utiliza videoclases y materiales del curso, proporcionando citas y enlaces directos a momentos específicos de los vídeos.
- Asistente de Formación Docente: Desplegado en cuatro universidades para apoyar el desarrollo profesional de educadores en la integración de la IA.
REFERENCIAS Y RECURSOS
- Sitio web del proyecto: http://lamb-project.org
- Publicaciones clave: Alier et al. (2025) en Computers & Education: Artificial Intelligence; Casañ et al. (2025) en Lecture Notes in Computer Science.
BIOGRAFÍA DEL PONENTE
Marc Alier, codirector del desarrollo de lamb-project.org, es Profesor Agregado en la Facultad de Informática de Barcelona (UPC). Es Ingeniero en Informática, Doctor en Ciencias y cuenta con la acreditación de Catedrático por la ANECA. Cuenta con más de 25 años de experiencia docente e investigadora en ingeniería de software y sistemas de información, con más de 190 publicaciones académicas. Actualmente es subdirector de IA en Educación en el Instituto de Ciencias de la Educación de la UPC. En su tiempo libre, graba podcasts, construye guitarras eléctricas y cría adolescentes.
Más información: https://futur.upc.edu/MarcAlierForment