Los siguientes sistemas de software de código abierto fueron desarrollados para apoyar los laboratorios remotos e introducir una innovación con el uso de la IA en el Proceso de Mejora de la Calidad (QIP) para la revisión por pares de los módulos de aprendizaje.
Generador de laboratorios remotos ultraconcurrentes
Descripción: Una plataforma web que permite transformar los laboratorios remotos en tiempo real en laboratorios remotos ultraconcurrentes. La plataforma permite a los docentes crear experiencias de laboratorio remoto escalables mediante experimentos pregrabados, selección dinámica de parámetros y actividades de evaluación interactivas, lo que elimina la necesidad de accesos exclusivos en franjas horarias.
Autores: Andrés Gamboa, Boris Pedraza, Alex Villazón, Omar Ormachea (Universidad Privada Boliviana – UPB, Bolivia)
Publicación relacionada: Andrés Gamboa, Boris Pedraza, Alex Villazón y Omar Ormachea. Turning Real-Time Remote Labs into Ultra-Concurrent Remote Labs. Conferencia STE 2025.
Repositorio de código abierto en GitHub: https://github.com/EU-BEGP/ultra-concurrent-remote-lab
QIP AI Evaluator
Descripción: Un sistema de evaluación automatizado para módulos de aprendizaje digital alojados en la plataforma Learnify y basado en inteligencia artificial.
La solución está diseñada para apoyar los procesos de mejora de la calidad mediante la evaluación de contenidos educativos según rúbricas académicas estandarizadas utilizando IA. Permite a las instituciones y a los educadores evaluar los módulos de aprendizaje de forma sistemática, coherente y escalable, reduciendo significativamente el esfuerzo de revisión manual y garantizando al mismo tiempo el rigor pedagógico.
Autores: Santiago Almancy, Sebastián Itamari, Frederick Balderrama, Alex Villazón (Universidad Privada Boliviana – UPB, Bolivia)
Repositorio de código abierto en GitHub: https://github.com/EU-BEGP/qip-ai-evaluator
Laboratorio remoto de alumbrado público
Descripción: laboratorio remoto híbrido que combina el control en tiempo real y el análisis ultraconcurrente para mejorar la formación en ingeniería de iluminación. Los estudiantes pueden: controlar una farola real (ajustar la intensidad, capturar datos de sensores, visualizar la distribución de la luz); supervisar la red de alumbrado público del campus para validar el cumplimiento de las normas; analizar conjuntos de datos pregrabados para diferentes escenarios de iluminación. Construido con microcontroladores ESP32, comunicación MQTT y una interfaz web, el laboratorio conecta la teoría con la práctica. Integrado con Book4RLab, permite reservar fácilmente franjas horarias para experimentos en tiempo real.
Autores: Boris Pedraza, Alfredo Meneses, Alex Villazón, Omar Ormachea (Universidad Privada Boliviana – UPB, Bolivia)
Repositorio de código abierto en GitHub: https://github.com/EU-BEGP/street-light-remote-lab
