UniMentor AI

Asistente de estudio con IA que convierte apuntes en resúmenes, conceptos clave, preguntas por nivel y retroalimentación personalizada.

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Inspiración

Muchos estudiantes tienen apuntes, diapositivas y documentos extensos, pero no siempre cuentan con tiempo suficiente para organizarlos, resumirlos y preparar preguntas de práctica. UniMentor AI nació con la idea de convertir ese material en una experiencia de estudio más activa, personalizada y fácil de usar.

¿Qué hace UniMentor AI?

UniMentor AI permite que un estudiante cargue un archivo PDF con sus materiales de estudio. La plataforma extrae el contenido y utiliza inteligencia artificial para generar:

  • Un resumen claro y organizado.
  • Una lista de conceptos clave.
  • Preguntas de repaso divididas en nivel básico, intermedio y avanzado.
  • Un espacio para que el estudiante responda cada pregunta.
  • Una evaluación individual con puntuación, retroalimentación y una respuesta sugerida.

Si el servicio de inteligencia artificial no está disponible, la aplicación utiliza un generador local como respaldo para que el estudiante pueda continuar estudiando.

Cómo lo construimos

Construimos UniMentor AI con Next.js, React, TypeScript y Tailwind CSS. La aplicación procesa los documentos mediante rutas de servidor y utiliza la API de OpenAI para generar contenido educativo y evaluar respuestas.

El flujo principal es:

  1. El estudiante selecciona un PDF.
  2. El servidor extrae el texto del documento.
  3. OpenAI genera el resumen, los conceptos y las preguntas.
  4. El estudiante responde una pregunta.
  5. La IA evalúa la respuesta y entrega retroalimentación personalizada.

La aplicación fue desplegada en Vercel y utiliza variables de entorno para mantener segura la clave de la API.

Desafíos

Uno de los principales desafíos fue lograr que la extracción de PDF funcionara tanto localmente como en producción. La librería requería compatibilidad adicional para procesar documentos en las funciones de Vercel.

También trabajamos en reducir el consumo de la API, evitando solicitudes duplicadas, reutilizando resultados, limitando el contexto enviado y utilizando un modelo eficiente para cada operación.

Otro reto fue validar las respuestas estructuradas de la IA y mantener un sistema de respaldo local cuando la API no devolvía el formato esperado.

Logros

Nos sentimos orgullosos de haber construido un MVP completamente funcional que:

  • Procesa documentos PDF reales.
  • Genera material de estudio relacionado con el contenido.
  • Clasifica preguntas por dificultad.
  • Evalúa respuestas una por una.
  • Proporciona retroalimentación inmediata.
  • Funciona públicamente desde un navegador.
  • Continúa ofreciendo funciones básicas si la IA no está disponible.

Lo que aprendimos

Durante el desarrollo aprendimos sobre procesamiento de documentos, rutas de servidor en Next.js, respuestas estructuradas, seguridad de claves API, despliegue en Vercel y optimización del uso de tokens.

También comprendimos que una herramienta educativa útil no debe limitarse a entregar respuestas: debe ayudar al estudiante a pensar, practicar y reconocer qué conceptos necesita reforzar.

Próximos pasos

En futuras versiones queremos agregar:

  • Historial de sesiones de estudio.
  • Seguimiento del progreso del estudiante.
  • Exámenes con alternativas.
  • Planes de estudio personalizados.
  • Compatibilidad con imágenes, documentos y presentaciones.
  • Generación de tarjetas de memoria.
  • Modo profesor y modo entrevista oral.
  • Soporte para más idiomas.

Built With

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