Crea asistentes de IA para educación integrados en tu Sistema de Gestión del Aprendizaje #
Crea asistentes de IA para educación integrados en tu Sistema de Gestión del Aprendizaje
LAMB es una plataforma web que te permite diseñar, entrenar y publicar asistentes de aprendizaje basados en IA de forma visual e intuitiva. Funciona como un “constructor de chatbots docentes” que combina modelos de lenguaje (GPT-4, Mistral, modelos locales) con tus propios materiales educativos.
LAMB es un proyecto opensource desarrollado por Marc Alier y Juanan Pereira, profesores e investigadores de la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) y Universidad del Pais Vasco (UPV/EHU)
¿Qué hace LAMB por ti? #
🎓 Tutores Temáticos Especializados #
Diseña asistentes que solo responden sobre la materia que elijas, manteniéndose siempre en el contexto educativo apropiado.
📚 Ingesta Inteligente de Conocimiento #
Sube documentos (PDF, Word, Markdown) y LAMB los procesa automáticamente con un modelo de datos flexible que:
- Extrae y estructura el contenido preservando contexto y relaciones
- Crea embeddings semánticos optimizados para búsqueda educativa
- Permite metadatos personalizados para cada documento
- Se adapta a diferentes formatos y estructuras de contenido
- Alimenta al modelo mediante RAG (Retrieval Augmented Generation)
🔍 Pruebas y Depuración Avanzadas #
Modo “debug” que muestra el prompt completo para entender exactamente qué se envía al modelo, facilitando la optimización de respuestas.
🎯 Integración LTI con Moodle #
Publica el asistente como herramienta externa LTI e incrústalo en tu Moodle en un par de clics.
🔒 Privacidad Garantizada #
Los estudiantes interactúan dentro de LAMB; sus datos no se comparten con proveedores externos de modelos de IA.
¿Para quién es LAMB? #
- 📖 Docentes y formadores que necesitan un ayudante virtual centrado en su temario específico
- 🏫 Centros educativos que usan Moodle u otros LMS y requieren integrar IA sin exponer datos estudiantiles
- 💡 Equipos de innovación que experimentan con diferentes LLM y necesitan un panel unificado de gestión
Características Principales #
Asistentes Ilimitados #
Cada uno con sus propias instrucciones, tono y límites personalizados.
Bases de Conocimiento Flexibles #
- Modelo de datos adaptable: arquitectura flexible que permite diferentes tipos de contenido y estructuras
- Soporte para PDF, DOCX, Markdown (más formatos próximamente)
- Bases públicas o privadas según necesidades
- Sistema de embeddings vectoriales para búsqueda semántica
- Conectores en desarrollo para fuentes externas (Google Drive, YouTube, APIs)
Múltiples Modelos de IA #
- OpenAI GPT-4o
- Mistral
- Modelos locales
- Cambio de modelo en un clic
Citas Automáticas #
El asistente proporciona respuestas con referencias a los documentos fuente utilizados.
Portabilidad Total #
- Exportar/importar asistentes en formato JSON
- Fácil versionado y compartición
Interfaz Multilingüe #
Catalán, castellano, inglés y euskera incluidos de serie.
Control de Acceso Robusto #
- Claves secretas para registro
- Bases privadas para evitar usos no autorizados
Ecosistema en Crecimiento #
- Arquitectura modular y extensible: diseñada para incorporar nuevas funcionalidades sin afectar el núcleo
- Plugins de ingestión personalizables para diferentes fuentes de datos
- API abierta para integraciones con terceros
- Actualización continua sin dependencia de un solo proveedor de IA
- Modelo de datos flexible que evoluciona con las necesidades educativas
En pocas palabras #
LAMB te da el control total para construir un “ChatGPT especializado” en tu asignatura, conectarlo a tu Moodle y mantener los datos de tu alumnado completamente seguros.
🎓 Investigación y Fundación Académica #
LAMB está construido sobre investigación académica sólida y se adhiere al Manifiesto de IA Segura en Educación - un marco integral para el despliegue ético, seguro y educativamente alineado de la IA.
📚 Publicación Académica #
Si usas LAMB en tu investigación, por favor cita nuestro trabajo:
“LAMB: An open-source software framework to create artificial intelligence assistants deployed and integrated into learning management systems”
- Autores: Marc Alier, Juanan Pereira, Francisco José García-Peñalvo, Maria Jose Casañ, Jose Cabré
- Revista: Computer Standards & Interfaces, Volumen 92, Marzo 2025
- DOI: 10.1016/j.csi.2024.103940
🏛️ Socios Académicos #
- Universidad del País Vasco (UPV/EHU) - Institución de investigación y socio de desarrollo
- Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) - Institución de investigación y socio de desarrollo
- Facultat d’Informàtica de Barcelona
- Institut de Ciències de l’Educació - ICE
- Departamento de Ingeniería de Servicios y Sistemas de Información (ESSI)
🙏 Agradecimientos #
Agradecimientos especiales al Proyecto Open WebUI, Proyecto Tsugi (Dr. Chuck Severance), la comunidad de Conferencia TEEM, y Tknika Centro de Investigación Aplicada de FP Vasca por su apoyo y colaboración.