Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:
https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/13224| Título: | Educación Impulsada por IA: Desarrollo de un Entorno Virtual de Aprendizaje mediante un Modelo de Lenguaje Ajustado |
| Autor(es): | Daniel Esparza Barragán |
| Colaborador(es): | Sebastián Salazar Colores [Director de tesis] |
| Palabras clave: | Modelos de lenguaje grande Ajuste fino Entornos virtuales de aprendizaje Inteligencia artificial en educaciòn |
| Área: | INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA |
| Fecha de publicación : | 21-ago-2026 |
| Editorial : | Universidad Autonoma de Querétaro |
| Páginas: | 1 recurso en línea (82 páginas) |
| Folio RI: | IGMAC-236459 |
| Facultad: | Facultad de Ingeniería |
| Programa académico: | Maestría en Ciencias en Inteligencia Artificial |
| Resumen: | En las últimas dos décadas el desarrollo de modelos de inteligencia artificial ha experimentado un acelerado crecimiento, de entre éstos, los Modelos de Lenguaje Grande (LLM, por sus siglas en inglés) destacan por las habilidades emergentes que surgen de ellos y sus potenciales aplicaciones. El presente trabajo de investigación propone la implementación de un modelo de lenguaje grande ajustado específicamente en el dominio educativo, utilizando como base los contenidos de los libros de texto gratuitos del CONALITEG para secundaria y telesecundaria, con el fin de crear un prototipo de un Entorno de Aprendizaje Virtual; cuya principal característica sea el despliegue de un asistente educativo que ayude a los usuarios a desarrollar habilidades y adquirir conocimiento. El proceso para el desarrollo del proyecto consistió, en primer lugar, en la selección y preparación de un corpus educativo representativo del contexto mexicano, seguido del ajuste fino del modelo. Finalmente, se integró el modelo ajustado en una interfaz de usuario amigable que permite al asistente ofrecer orientación personalizada durante el proceso de aprendizaje. El objetivo del desarrollo de este prototipo fue proporcionar una herramienta educativa accesible y personalizada que busca mejorar la experiencia de aprendizaje, mitigando algunos de los problemas existentes que impiden alcanzar la equidad educativa en México. |
| URI: | https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/13224 |
| Aparece en: | Maestría en Ciencias en Inteligencia Artificial |
Archivos:
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| IGMAC-236459.pdf | 1.7 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Los ítems de DSpace están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.