Aria enseña al ritmo de cada estudiante, no al promedio del aula.
Aria
Aria es la plataforma de aprendizaje personalizado de Dizzgo. Ajusta contenidos, ritmo y evaluaciones al nivel real de cada estudiante, y le da al docente visibilidad de dónde está trabado cada uno.
El problema que resuelve
Un aula avanza al ritmo de su promedio. El estudiante que se quedó atrás acumula vacíos que nadie detecta hasta el examen, y el que va adelantado se aburre esperando.
La tutoría individual resuelve esto desde siempre. El problema nunca fue su eficacia, sino que no es viable asignar un tutor por alumno.
Qué hace
Contenido adaptativo
Aria estima el nivel de dominio del estudiante a partir de su desempeño y ajusta la dificultad y el tipo de recurso que le presenta. Quien domina un tema avanza; quien no, recibe refuerzo antes de continuar.
Evaluación adaptativa
Las evaluaciones ajustan su dificultad en tiempo real según las respuestas, de modo que identifican con precisión dónde está el límite de comprensión en lugar de producir una nota agregada.
Panel docente
El docente ve el progreso individual y grupal, qué conceptos concentran los errores y qué estudiantes muestran señales de riesgo. La plataforma señala; la decisión pedagógica sigue siendo del docente.
Tutor conversacional
Un asistente refuerza conceptos y guía al estudiante cuando se traba. Todas las interacciones quedan registradas y son auditables por el docente, una decisión de diseño que responde directamente a los hallazgos de nuestra investigación sobre los riesgos de estos sistemas.
Estado actual
Demo disponible. Aria completó su primer estudio con estudiantes de nivel secundario y se encuentra en fase de demostración mientras se incorporan las correcciones derivadas de ese estudio.
Lo que viene:
- Mecanismos de verificación de contenido más allá de lo numérico.
- Modelo explícito del estado de conocimiento del estudiante.
- Seguimiento longitudinal para medir retención.
- Ampliación a materias de ciencias.
Origen
Aria implementa la línea de investigación sobre educación personalizada de Dizzgo Research. El estudio publicado sobre tutores basados en LLMs surgió de este proyecto y sus conclusiones modificaron directamente el diseño de la plataforma.