Ecosistema Neuro-Simbólico de Evaluación Inteligente: Transformación de la Educación STEM hacia un Territorio de Aprendizaje Sostenible en Sabana Centro

El proyecto “Ecosistema Neuro-Simbólico de Evaluación Inteligente” aborda la crítica "brecha de estocasticidad-validez" en el uso de Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) para la educación STEM (Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas). Aunque los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs) ofrecen una escalabilidad sin precedentes para la creación de contenidos, su naturaleza probabilística induce “alucinaciones” técnicas y pedagógicas que comprometen la integridad de la evaluación. Esta problemática es especialmente relevante en la región de Sabana Centro, donde los informes de calidad de vida (2024-2025) evidencian rezagos en competencias científicas y una marcada brecha de género en programas técnicos.

La pregunta central de investigación es:
¿En qué medida una arquitectura neuro-simbólica, orquestada mediante agentes guiados por ontologías y anclada en el estándar IEEE 1484.20.3, optimiza la consistencia semántica-estructural, la validez psicométrica y la equidad en la medición de competencias STEM en la Universidad de La Sabana, frente al desempeño de estrategias convencionales de IA Generativa?.
El objetivo general es desarrollar e implementar un artefacto tecnológico basado en una arquitectura multi-agente de IA para la generación automatizada y validada de ítems de evaluación formativa, actuando como un laboratorio de impacto regional.
La metodología se fundamenta en el marco de Design Science Research (DSR), estructurada en cuatro fases:
Formalización del conocimiento: Construcción de una ontología de competencias (TBox) bajo estándares IEEE, ESCO y ABET, empleando las metodologías NeOn y Linked Open Terms (LOT)..
Desarrollo del Orquestador RAG-MA: Implementación de un RAG MultiAgente (RAG-MA) como un sistema de lazo cerrado (closed-loop) donde agentes críticos validan las salidas de la IA mediante un Índice de Validez Integral (IVI) calibrado con el método matemático Best-Worst Method (BWM).
Validación en Territorio: Ejecución de un piloto experimental de no-inferioridad con 500 estudiantes y docentes de facultades STEM de la Universidad de La Sabana y de otras IES.
Sistematización y Transferencia: Optimización del prototipo y redacción de un protocolo de gobernanza para su escalamiento regional.
La propuesta destaca por su carácter interdisciplinar (Ingeniería y Educación), intersectorial (alianza con EduLabs, Moodle partner) e internacional (colaboración con la Universidad Indoamérica, Ecuador). Los resultados esperados incluyen el registro de software, artículos científicos Q1/Q2 y un Protocolo de Gobernanza de IA en Educación que servirá como base para generar política pública para territorios inteligentes. En última instancia, el proyecto busca democratizar el acceso a evaluaciones de alta calidad, fortaleciendo el talento humano regional y posicionando a la Universidad de La Sabana como líder en el uso ético y robusto de la IA bajo el Sistema Integrado de Investigación, Innovación, Transferencia y Emprendimiento (IITE).

Objetivo General
Desarrollar e implementar un artefacto tecnológico basado en una arquitectura multi-agente de Inteligencia Artificial para la generación automatizada y validada de ítems de evaluación formativa, orientada al fortalecimiento de las competencias disciplinares de estudiantes en programas STEM de la Universidad de La Sabana, actuando como un laboratorio de innovación educativa con proyección regional.