Marina Method
Un pipeline de guías de estudio con IA basado en una regla: el LLM propone, el código determinista decide. La clasificación de Bloom, la verificación de citas y el ruteo de modo corren como código que no puede alucinar.
El problema
La mayoría del EdTech avienta contenido a estudiantes que hacen clic, olvidan y siguen adelante. Quien quiere material que construya comprensión real no puede usar herramientas de IA genéricas, porque una guía de estudio que inventa un dato es peor que no tener guía.
Qué hace
Marina Method convierte material fuente en guías de estudio rigurosas donde el modelo de lenguaje solo propone, y el código determinista decide qué se publica. Clasifica cada pregunta por profundidad cognitiva, verifica cada afirmación contra la fuente y rutea el contenido por modo, así nada llega al estudiante sin haber sido revisado.
Cómo funciona
- Un pipeline en FastAPI y Python donde el LLM lee la fuente y propone estructura, nunca la respuesta final.
- La clasificación con la taxonomía de Bloom corre como código explícito, no como una suposición del modelo, así el nivel cognitivo de cada ítem es auditable.
- Un verificador de citas confirma que cada afirmación se rastrea hasta el texto fuente antes de dejarla pasar.
- El ruteo de modo decide contenido expositivo o derivado como lógica simple que no puede alucinar.
- 188 pruebas automatizadas protegen la capa determinista, la parte que tiene permiso de decir que no.
El valor
- Material de estudio en el que un maestro sí puede confiar, sin datos inventados.
- Profundidad cognitiva real por diseño, anclada en un marco de aprendizaje reconocido.
- Construido pensando primero en español, para las aulas que más lo necesitan.
- Cada afirmación es verificable hasta su fuente, no se toma por fe.