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Crear lecciones - Visión general

Adaptive Learner vive de los contenidos. Puedes construir tus propias lecciones, directamente en la app o como archivo en el formato del repo de contenido, y compartirlas con la comunidad. Esta página ofrece la visión general; los detalles completos del formato están en las fuentes enlazadas.

Dos formas de crear lecciones

1. En la app: el creador de lecciones

El creador de lecciones en /create-lesson es un asistente de 4 pasos (Metadatos → Editor de tarjetas → Editor de ejercicios → Guardar/Compartir) y no necesita una clave de IA:

  • Ordenar tarjetas mediante arrastrar y soltar o importarlas desde CSV; las tarjetas pueden llevar una imagen subida.
  • El paso de metadatos ofrece un selector de dominio de conocimiento (p. ej. idioma, programación, psicología, adiestramiento canino, educación vial).
  • Generar ejercicios automáticamente a partir de las tarjetas o editarlos por completo tú mismo en el paso 3: todos los tipos de ejercicio principales se pueden crear, cambiar y añadir manualmente - incluida la opción múltiple nativa con un conmutador destacado de selección única/múltiple.
  • El dictado (dictado de audio) está disponible directamente en el selector de tipos de ejercicio; sube el clip de audio como archivo (incrustado en la lección) o indica una ruta de asset. La lección se marca automáticamente como dependiente de extensiones.
  • El asistente de autoría de extensiones crea con ayuda de la IA los cinco tipos de ejercicio de extensión (categorización, corrección de errores, comprensión lectora, cuestionario calificado, dictado).
  • Plantillas (Vacía / Vocabulario / Gramática / Conversación) y autoguardado de borradores.
  • Vista previa en el visor real de lecciones antes de guardar.
  • Guardar localmente o compartir mediante pull request.

Hay puntos de entrada en el explorador de contenido y en el Dashboard.

Lección de conocimiento a partir de texto (modo libro)

La quinta tarjeta de plantilla, "Lección de conocimiento a partir de texto", inicia un flujo propio de 3 pasos (Metadatos → Texto del libro → Revisión): pega una sección (p. ej. un capítulo) de tu libro de texto - la IA la reformula con sus propias palabras como pasos de teoría (nunca como copia) y genera ejercicios a juego que enlazan con su paso de teoría. Opcionalmente se pueden adjuntar datos del libro (título, autor, URL, ISBN/ASIN); se conservan cuando editas la lección más adelante.

En lugar de pegar texto también puedes subir un archivo de libro (EPUB, DOCX, TXT o Markdown, hasta 20 MiB). El archivo se procesa por completo en el navegador - no se sube nada - y los capítulos detectados aparecen como una lista con casillas de verificación. Las secciones que parecen preliminares o finales (prólogo, glosario, índice, …) quedan desmarcadas por defecto mediante una heurística, pero siguen visibles y seleccionables:

  • Una sección seleccionada - se inserta en el campo de texto (con vista previa; si el campo no está vacío, se pregunta primero).
  • Varias secciones seleccionadas - la generación por lotes crea una lección por sección y las guarda juntas como un conjunto de varias lecciones.

Al editar un conjunto de varias lecciones, un selector de lecciones pregunta qué lección abrir; las lecciones de texto de libro abren directamente el editor de ejercicios.

A diferencia de la vía basada en tarjetas, este modo requiere una clave de IA configurada. Pega solo textos sobre los que tengas derechos o que estén destinados al uso personal.

2. Como archivo: el formato del repo de contenido

Una lección es un archivo JSON dentro de un conjunto de contenido. Los conjuntos residen en repos públicos de GitHub y siguen un árbol de directorios fijo (sets/{idioma-origen}/{idioma-destino-nivel}/). Las guías de referencia están en el repositorio de contenido:

Un kit de inicio listo para examinar y copiar es astrapi69/adaptive-learner-content-test.

Compartir mediante pull request

Compartir una lección genera un pull request real (fork → commit → PR). La app propone automáticamente la ruta correcta y un nombre de archivo numerado, y detecta duplicados/variantes. La pipeline de validación del repo de contenido comprueba cada lección enviada en cada PR (esquema, par de idiomas, mínimos de calidad), de modo que solo entren al catálogo contenidos correctos. Opcionalmente hay una revisión de contenido asistida por IA; nunca bloquea el compartir.

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