Modelos Extensos de Lenguaje (LLM) aplicados a la tutoría académica en asignaturas básicas de la Escuela Politécnica Nacional: modelos extensos de lenguaje aplicados a la tutoría académica en la asignatura de Física.
Year: 2026
Type: dissertation
Abstract: El aprendizaje de la Física en los primeros niveles universitarios es una dificultad muy frecuente, dado que se exige relacionar los principios conceptuales con procedimientos matemáticos de resolución. Los Modelos Extensos de Lenguaje (LLM) han mostrado utilidad para el apoyo educativo, pero su aplicación directa en dominios científicos no siempre asegura la precisión, la consistencia y la organización pedagógica que se requieren. Ante este factor este estudio tuvo como objetivo implementar un tutor académico basado en LLM para acompañar la resolución guiada de problemas de Física. El trabajo siguió un enfoque experimental de carácter cuantitativo. Se construyó un conjunto de datos especializado de 1302 ejercicios en formato conversacional la cual se empleó en el ajuste fino eficiente en parámetros mediante LoRA y QLoRA sobre distintos modelos base. El sistema se integró luego a un prototipo de inferencia local que usa la Recuperación Aumentada por Generación (RAG) semántica. Con esta arquitectura, las respuestas del modelo siguen un esquema pedagógico de ocho apartados que consisten en Principio físico, Datos, Incógnitas, Ecuaciones, Sustitución, Desarrollo matemático, Respuesta e Interpretación. El modelo seleccionado fue Phi-4-reasoning cuantizado a 4 bits quien obtuvo el mejor rendimiento, con una pérdida de validación de 0,4796 y una precisión por token del 86,78 %. La recuperación semántica alcanzó un 73,33 % de pertinencia. Los resultados nos permiten indicar que combinar modelos adaptados, contexto vectorial y reglas pedagógicas explícitas es una alternativa tecnológica viable y ordenada para complementar la enseñanza y el aprendizaje de la Física en el ámbito universitario.
Language: Spanish
Subfield: Education
Field: Social Sciences
Domain: Social Sciences
SDG: Quality education
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7222911512