Falsa seguridad
Acertar preguntas no siempre significa comprender la base del tema.
caso de estudio · ia educativa
LudoScript: aprender con práctica guiada, no con preguntas al azar.
Plataforma educativa full-stack para practicar con quizzes, flashcards, seguimiento de progreso y revisión de errores. Mi trabajo se centró en el backend, la integración con IA para generar preguntas y el modo multijugador en tiempo real.
punto de partida
El problema
Muchas plataformas educativas miden aciertos, pero no ayudan a entender por qué se falla ni qué debería repasarse después. LudoScript nace para convertir la práctica en una herramienta de diagnóstico.
Sin dirección
Tras practicar, el usuario necesita saber qué repasar y por qué.
Poca adaptación
Cada estudiante tropieza en conceptos distintos y a ritmos distintos.
flujo de aprendizaje
Del temario al diagnóstico
El flujo está preparado para que la IA genere preguntas que refuercen los puntos débiles del usuario y le hagan avanzar con práctica guiada, no con ejercicios aleatorios.
Temario
El contenido funciona como base estructurada para generar práctica coherente y alineada con cada tema.
Diagnóstico
El sistema registra aciertos, errores y patrones para detectar qué conceptos necesitan refuerzo.
Generación IA
La integración con IA prepara preguntas nuevas enfocadas en los puntos débiles del usuario.
Avance
El alumno practica, recibe feedback y vuelve al recorrido con objetivos de repaso más claros.
producto en uso
Capturas del recorrido
Las pantallas principales: inicio, quiz, resultados, progreso y aprendizaje. Pulsa una captura para ampliarla.
Home — la puerta de entrada a la plataforma.
arquitectura
Full-stack pensado para crecer
Mi aportación principal estuvo en el backend: API, persistencia, integración con IA y tiempo real.
Vue 3 / Tailwind
Interfaz centrada en práctica, lectura clara y feedback visual.
Node / Express
API para usuarios, actividades, contenido y resultados.
PostgreSQL / Supabase
Persistencia de preguntas, flashcards, perfiles y progreso.
Gemini API / Socket.IO
Generación de preguntas con Gemini y partidas multijugador sincronizadas con Socket.IO.
mi contribución
Me encargué sobre todo del backend y de conectar la IA con el flujo de aprendizaje: generación de preguntas, refuerzo de puntos débiles y coordinación del modo multijugador con Socket.IO.
decisiones técnicas · trade-offs
Qué elegí y qué costaba
Organizadas por impacto: qué problema resolvía cada decisión, qué opción elegí y qué coste asumía.
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Separar frontend, backend y datos
decisión — Vue 3 para la interfaz, Express para la API y PostgreSQL/Supabase para persistencia.
trade-off — Exige más coordinación inicial, pero permite evolucionar usuarios, progreso y funcionalidades en tiempo real sin mezclar responsabilidades.
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Usar IA para generar práctica útil
decisión — Integrar Gemini API para crear preguntas orientadas al temario y al diagnóstico del usuario.
trade-off — Aporta personalización, pero obliga a controlar prompts, validación, coste por llamada y calidad de las respuestas generadas.
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Convertir errores en datos de aprendizaje
decisión — Registrar resultados, fallos y evolución para alimentar el diagnóstico de puntos débiles.
trade-off — Requiere más modelado y pantallas, pero transforma el quiz en una herramienta de avance y no solo en una nota final.
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Multijugador con Socket.IO
decisión — Incorporar comunicación en tiempo real para coordinar sesiones multijugador.
trade-off — Añade complejidad de sincronización y estados compartidos, pero hace posible una experiencia más social y dinámica.
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Demo estable antes que libertad total
decisión — Priorizar un recorrido de demo claro y controlado para enseñar bien el producto.
trade-off — Reduce libertad en la versión pública, pero evita que una función experimental opaque el valor principal del proyecto.
aprendizajes
Lo que me llevo
Coste y fiabilidad de IA
Optimizar prompts, validar respuestas y evitar llamadas redundantes fue tan importante como integrar la API.
Producto antes que tecnología
La IA no debía ser el titular vacío: el foco real era que el estudiante entendiera qué hacer después de practicar.
Contenido estructurado
Preparar temario y actividades coherentes hizo que la demo fuera más clara, estable y fácil de explicar.
demo
Una demo pensada para enseñar el producto, no solo la tecnología.
La versión pública muestra el flujo principal con contenido controlado: práctica, resultados, progreso y revisión.