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¿Está tu LMS preparado para agentes? Ocho pruebas de arquitectura
Ocho pruebas para saber si un LMS permite que agentes de IA consulten y actúen con delegación, límites, trazabilidad y responsabilidad educativa.
Del documento al artefacto vivo: qué estructurar antes de automatizar
Método para convertir documentos en conocimiento estructurado, gobernado y reutilizable sin perder control, trazabilidad ni salidas como HTML, PDF o Word.
Arquitectura de un tutor de IA que pueda demostrar cuándo enseña
Cómo diseñar y evaluar un tutor de IA que ayude a aprender: estado del alumno, conocimiento gobernado, intervención pedagógica, permisos y una matriz de aceptación.
Evaluación con IA: cómo usar rúbricas sin delegar la nota
Arquitectura y pruebas para usar IA con rúbricas, preparar retroalimentación y reducir carga docente sin convertir una sugerencia del modelo en nota automática.
El futuro del LMS: arquitectura para aprender con IA
El futuro del LMS no depende de añadir un chatbot. Depende de conectar señales, conocimiento, decisiones e intervenciones mediante contratos que puedan explicarse, evaluarse y sustituirse.
MCP y Moodle: arquitectura segura para agentes
Cómo situar una pasarela MCP delante de Moodle sin compartir tokens, exponer toda la API ni permitir que el contenido del curso gobierne las acciones del agente.
OpenTelemetry en Moodle 5.2: cómo gobernar la telemetría en producción
Arquitectura, muestreo, privacidad y criterios de aceptación para operar OpenTelemetry en Moodle 5.2 sin convertir la telemetría en otra fuente de coste y ruido.
Operación de LTI 1.3: rotación de claves, trazas y diagnóstico de fallos
Guía operativa de LTI 1.3 con fases observables, rotación de JWKS, trazas seguras, reintentos, pruebas negativas y respuesta a incidentes.
SCORM, xAPI o cmi5: qué resuelve cada estándar
Comparativa de SCORM, xAPI y cmi5 para decidir por empaquetado, lanzamiento, datos, compatibilidad y operación, con una ruta de migración verificable.
Veintidós años construyendo plataformas educativas: diez lecciones
Diez lecciones de arquitectura y dirección tecnológica tras más de 22 años trabajando con LMS, integraciones y ecosistemas de aprendizaje.
Cómo medir la productividad del desarrollo con IA
A partir de mi experiencia con agentes y de los estudios publicados, propongo medir el cambio estable, el esfuerzo de revisión, el retrabajo y el resultado.
LTI 1.3, API o xAPI: qué integración conviene en cada caso
LTI 1.3, una API de dominio y xAPI resuelven necesidades distintas. Seis preguntas ayudan a decidir qué mecanismo corresponde a cada parte de la integración.