Agentes convencionales de IA y Blockchain en educación superior: un marco para la personalización dinámica del aprendizaje y la certificación inmutable de microcredenciales

Resumen

El presente estudio aborda la necesidad de un marco arquitectónico integrado que combine las capacidades de adaptación de los agentes de Inteligencia Artificial con la garantía de confianza de la tecnología Blockchain en el contexto de la educación superior. El objetivo de esta investigación fue diseñar una solución conceptual que respondiera simultáneamente al imperativo pedagógico de la personalización dinámica del aprendizaje y al desafío de la integridad académica derivado del uso de la inteligencia artificial generativa. La metodología empleada se basó en el rigor del Diseño Conceptual, estableciendo los requisitos funcionales y no funcionales necesarios para la convergencia de ambas tecnologías. El primer resultado es la formulación de una arquitectura de tres capas: la capa de personalización, el motor de validación y la capa de certificación inmutable. Un hallazgo fundamental es el diseño del Motor de Validación de Competencias, que funge como un punto de control ético y de integridad, al definir disparadores de certificación que consideran variables no pedagógicas, como el bajo riesgo de plagio por Inteligencia Artificial, antes de activar el proceso. Finalmente, el marco concluye con la conceptualización de la microcredencial adaptativa, cuyo logro individualizado es registrado de manera permanente mediante un contrato inteligente. Esta investigación contribuye al campo al ofrecer a las instituciones académicas un modelo viable para certificar los logros de un aprendizaje personalizado con rigor académico y verificabilidad global.