Educación e IA · 2025
Primer Tutor Virtual con IA para Mejoramiento Genético Vegetal
Un tutor conversacional disponible 24/7, un podcast de 15 episodios y un compendio impreso para una materia de la Facultad de Ciencias Agropecuarias de la UNC. 92% de satisfacción.
Contexto
Mejoramiento Genético Vegetal es una materia de las carreras de Ingeniería Agronómica e Ingeniería Zootecnista de la Facultad de Ciencias Agropecuarias de la Universidad Nacional de Córdoba: 52 horas y 15 unidades, desde las bases genéticas hasta la biotecnología.
Junto a Juan Marcelo Conrero, docente de la cátedra, implementamos allí el primer tutor virtual con inteligencia artificial aplicado a la materia, entre agosto y diciembre de 2025.
Problema
La cátedra necesitaba brindar apoyo continuo, personalizado y alineado al programa, sin saturar la carga docente ni desatender los distintos ritmos y estilos de aprendizaje de los estudiantes.
El desafío era mejorar la experiencia y los resultados de aprendizaje con recursos digitales complementarios que mantuvieran coherencia con los contenidos de clase y resultaran usables, pertinentes y confiables.
Solución implementada
Diseñamos una propuesta transmedia de tres piezas: un tutor conversacional con IA disponible 24/7, un podcast de 15 episodios y un compendio impreso con glosario y resumen generado por IA.
A eso se suma el sitio web del curso, que reúne las 15 unidades temáticas, los trabajos prácticos, los proyectos finales y seis herramientas interactivas: calculadoras de heredabilidad y endocría, un simulador de selección, un estimador de heterosis, un diseñador de experimentos y un convertidor de unidades.
Que los recursos fueran desarrollados con los docentes de la cátedra aseguró la fiabilidad de los conceptos.
Mi rol
Desarrollé el sitio web del curso, diseñado por Juan Marcelo Conrero, y soy coautor de la implementación y de la evaluación de la experiencia.
Resultados
Evaluamos la propuesta con una encuesta de satisfacción y uso a 35 estudiantes, con un 80% como umbral de logro. La satisfacción general fue de 4,60/5 (92%) y la recomendación de 9,26/10, sin errores relevantes reportados.
El tutor mostró alta alineación con los contenidos de clase (4,47/5) y un desempeño parejo en claridad, precisión, utilidad y velocidad (cerca del 80% en cada una). Los estudiantes destacaron el ahorro de tiempo (cerca del 84%). El uso se concentró en la Unidad 3 (33%), lo que sugiere mayor complejidad conceptual en ese tema.
El podcast registró 1.013 reproducciones, 82 horas de escucha y 43 nuevos seguidores en Spotify, con picos que coincidieron con parciales y finales: funcionó como recurso de repaso. El compendio fue el componente mejor valorado (4,61/5) y el 80,6% usó su resumen generado por IA.
Aprendizajes
La confianza de los estudiantes quedó en torno al 66%, por debajo del umbral, y marcó la principal línea de mejora: más feedback formativo y autoevaluaciones. El 86,6% pidió transcripciones o resúmenes del podcast, y en las respuestas abiertas se solicitó un lenguaje más simple en el tutor y más gráficos.
La experiencia validó el modelo de tutor con IA, podcast y compendio como complemento, y no reemplazo, de la enseñanza presencial. Los resultados se presentaron como ponencia de investigación en el II Foro «Desafíos de la educación superior» de la Universidad Nacional de Córdoba, en marzo de 2026.