Diseño de una arquitectura portátil de generación aumentada por recuperación para tutoría inteligente offline en hardware con recursos limitados

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.18041/1900-3803/entramado.2.13645

Palabras clave:

Inteligencia artificial en educación, Sistemas de tutoría inteligente, Generación aumentada por recuperación, Grandes modelos de lenguaje, Tecnología educativa, Entornos de aprendizaje sin conectividad, Modelos de lenguaje locales

Resumen

La dependencia de infraestructura en la nube limita la adopción de sistemas de tutoría inteligente en contextos con conectividad restringida, que afecta a aproximadamente 2.600 millones de personas sin acceso a internet. Objetivo: Este artículo presenta el diseño de un tutor inteligente portátil que opera de forma completamente offline desde un dispositivo USB sobre hardware de gama media sin unidad de procesamiento gráfico. Metodología: El diseño se abordó mediante Design Science Research (DSR), estructurado en tres ciclos iterativos que cubrieron la selección de componentes, la integración arquitectónica y el ajuste del evaluador de calidad. Resultados: Se propone una arquitectura de referencia que integra recuperación híbrida (búsqueda vectorial densa, recuperación léxica BM25 y fusión por rango recíproco), inferencia local con modelos de lenguaje cuantizados en formato GGUF, un constructor de prompts pedagógicos con cuatro modos de enseñanza, un evaluador automático de calidad y cifrado AES-256-GCM en reposo. La validación, de carácter técnico y preliminar, consistió en ejecutar el sistema desde la misma memoria USB en tres equipos con perfiles de hardware heterogéneos: operó de forma funcional en un equipo con GPU dedicada (latencias de 54 a 111 segundos por consulta) y en un portátil de gama media sin GPU (7,7 GB de RAM, ventana de contexto de 2.048 tokens), mientras que un tercer equipo sin instrucciones AVX presentó un fallo de ejecución que delimita el piso de hardware compatible. Conclusiones: Los resultados sugieren una vía técnicamente viable para reducir las barreras de acceso a la tutoría asistida por inteligencia artificial en contextos con recursos tecnológicos y conectividad limitados; su efectividad pedagógica queda pendiente de evaluación con usuarios finales.

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Biografía del autor/a

  • Juan Jose Caiza-Naravez, Institución Universitaria Colegio Mayor del Cauca, Popayan, Colombia.

    Maestría en Inteligencia Artificial por la Universidad Internacional de La Rioja, España. Docente investigador, Institución Universitaria Colegio Mayor del Cauca, Popayán, Colombia.

  • Fabián Armando Hoyos-Ceron, Institución Universitaria Colegio Mayor del Cauca, Popayán, Colombia

    Investigador Institución Universitaria Colegio Mayor del Cauca, Popayán, Colombia

  • Yeison Javier Muñoz-Gomez, Institución Universitaria Colegio Mayor del Cauca, Popayán, Colombia.

    Investigador, Institución Universitaria Colegio Mayor del Cauca, Popayán, Colombia.

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Publicado

2026-06-20

Número

Vol. 22 Núm. 2 (2026): Entramado

Sección

TEMA LIBRE - ARTÍCULO DE INVESTIGACIÓN

Licencia

Derechos de autor 2026 Entramado

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