Optimización de la planificación del sílabo en la Universidad Técnica de Cotopaxi mediante Inteligencia Artificial Generativa: Un enfoque personalizado basado en LLAMA 2 (Large Language Model Meta AI)
DOI:
https://doi.org/10.55204/trc.v4i2.e464Keywords:
Planificación Silabo, LLAMA 2, Educación superior, RAG, Inteligencia artificial.Abstract
En la educación superior, una planificación curricular eficiente y personalizada es esencial para garantizar la calidad del proceso de enseñanza y aprendizaje. En la Universidad Técnica de Cotopaxi, la elaboración manual de sílabos consume tiempo y recursos significativos y no siempre se adapta a las necesidades específicas de los docentes, afectando negativamente la calidad educativa. Objetivo: Desarrollar e implementar un sistema automatizado basado en el modelo de lenguaje LLAMA 2 (Large Language Model Meta AI) para optimizar la planificación curricular mediante la generación de sílabos personalizados. Métodos: La metodología incluyó la recopilación y transformación de planificaciones curriculares previas para su procesamiento por LLAMA 2, ejecutando cinco experimentos con complejidad creciente y evaluando la precisión. Se utilizó la herramienta Pandas AI para el análisis de datos y la técnica de Recuperación Aumentada por Generación (RAG) para enriquecer la generación de sílabos. Resultados: Los resultados mostraron una precisión del 92,5% en las recomendaciones generadas, representando una mejora significativa respecto a los métodos tradicionales. Conclusiones: La implementación del sistema automatizado basado en LLAMA 2 demostró mejorar significativamente la eficiencia y precisión en la generación de sílabos personalizados, optimizando la planificación curricular y contribuyendo a mejorar la calidad educativa.
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