Plataforma de Aprendizaje Adaptativo
EdTech · Educación K-12
2024
mobile
Lo que necesitaban
La plataforma necesitaba una sola aplicación en Flutter para atender a estudiantes de K-12 que iban desde lectores principiantes hasta adolescentes, cada uno con un ritmo y un estilo de aprendizaje distintos, a lo largo de un currículo de más de 500 temas. Una secuencia fija única no funciona en ese rango: un estudiante puede ir adelantado en una materia y atrasado en otra, y un ritmo rígido mata rápidamente el compromiso. El equipo tuvo que construir una capa de recomendación que reevaluara continuamente el dominio por tema y redirigiera el contenido automáticamente. El entorno móvil añadía sus propias restricciones: la aplicación tenía que mantenerse rápida y receptiva en una amplia variedad de dispositivos, y el pipeline de machine learning subyacente tenía que convertir las señales de uso en recomendaciones actualizadas con la rapidez suficiente para sentirse al día a medida que la plataforma escalaba hacia más de 75,000 estudiantes activos.
Lo que construimos
Construimos la aplicación orientada a estudiantes en Flutter para tener una única base de código en iOS y Android, cubriendo los más de 500 temas del currículo sin mantener aplicaciones nativas separadas. Firebase gestiona la autenticación y la sincronización de datos en tiempo real, de modo que cada actividad que completa un estudiante actualiza su progreso al instante en lugar de con retraso. El motor de recomendación se ejecuta en Python, con modelos de TensorFlow entrenados con datos de interacción de los estudiantes para puntuar el dominio de cada tema y seleccionar el mejor siguiente contenido para cada estudiante. GCP aloja la infraestructura de entrenamiento y servicio, escalando la inferencia a medida que crecían los usuarios activos. Una capa de gamificación se apoya sobre el motor de recomendación para sostener el compromiso. El seguimiento del progreso se construyó como dos vistas distintas que leen de la misma capa de datos de Firebase: una instantánea simplificada para los padres y un detalle a nivel de tema para los profesores.
Cómo lo abordamos
Construimos la aplicación una sola vez en Flutter en lugar de dos bases de código nativas, haciendo viable cubrir más de 500 temas del currículo sin duplicar el esfuerzo de ingeniería móvil.
Modelamos la personalización como una puntuación continua de dominio por tema en TensorFlow, en lugar de un ritmo fijo por nivel de grado, de modo que el camino de cada estudiante cambia a medida que llegan los datos de rendimiento.
Usamos Firebase para la sincronización en tiempo real, de modo que los paneles de padres y profesores reflejan la actividad de un estudiante en el momento en que ocurre, no con el retraso de un proceso por lotes.
Dividimos el seguimiento del progreso en dos vistas diseñadas específicamente sobre los mismos datos —un resumen simplificado para los padres, un detalle tema por tema para los profesores— en lugar de un informe genérico para ambos.
El impacto
Estudiantes Activos
Mejora en el Aprendizaje
Calificación de la App
"Nuestros estudiantes están más comprometidos que nunca. La personalización con IA es increíble."
Director de Producto
Plataforma EdTech
Dinos qué
construir.
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