LMS adaptativo
con rutas de
aprendizaje AI.

El problema

Los LMS tradicionales ofrecen el mismo contenido a todos los estudiantes sin importar su nivel, ritmo o forma de aprender. El resultado: abandono masivo, frustración y aprendizaje superficial que no se retiene.

La solución

Un LMS que usa IA para construir rutas de aprendizaje personalizadas: ajusta la dificultad, el formato del contenido (video, texto, quiz, ejercicio práctico) y el orden de los módulos según el comportamiento real de cada estudiante.

Diferenciadores clave

• Ruta de aprendizaje generada por IA, no por el instructor
• Detección de conceptos que el estudiante no dominó → refuerzo automático
• Formato de contenido adaptativo: video, texto, quiz o ejercicio según preferencia detectada
• Dashboard del instructor con métricas de comprensión por alumno
• Certificados verificables on-chain (opcional)

Usuarios objetivo

• Estudiante: Profesional en reconversión laboral que necesita aprender rápido y retener.
• Instructor / Content creator: Quiere que su curso tenga mayor tasa de completación.
• Empresa B2B: Quiere capacitar empleados con seguimiento real de aprendizaje.

Flujos principales

• Diagnóstico inicial: quiz para detectar nivel y estilo del estudiante
• Generación de ruta personalizada basada en diagnóstico + objetivo declarado
• Consumo de contenido → tracking de tiempo, errores y clicks
• IA evalúa comprensión y ajusta siguiente módulo en tiempo real
• Instructor ve heatmap de dónde se pierden los estudiantes

Métricas de éxito

• Tasa de completación > 68% (vs. 15% promedio industria)
• Retención del conocimiento a 30 días > 60%
• NPS estudiantes > 55
• Tiempo hasta primera lección completada < 8 min

Frontend

Next.js 15 con App Router. Player de video custom con tracking de eventos (pausa, rewind, velocidad). Offline-ready con Service Workers para contenido descargado.

Motor de personalización (AI)

API de Claude para generar recomendaciones de siguiente módulo basadas en historial del estudiante. Embeddings con pgvector para similitud semántica entre conceptos del curso.

Infraestructura

• PostgreSQL + pgvector (Neon) para historial de aprendizaje y embeddings
• Videos en Cloudflare Stream (HLS adaptativo, low-latency)
• Redis para sesiones y cache de recomendaciones
• Background jobs con Inngest para recalcular rutas