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Caso de uso de IA en Centro Ceibal: EvaluarIA

Informes

Identificación del organismo

• Organismo: Centro Ceibal para el Apoyo a la Educación de la Niñez y la Adolescencia.
• Fecha de reportado: 19/10/2026.

Información del caso de uso

• ¿Qué es y cómo funciona?: actualmente, la evaluación de los vídeos subidos por los participantes a las Olimpiadas de Robótica, Programación y Videojuegos, organizada anualmente por Ceibal, se realiza de forma manual. Se busca mejorar este flujo mediante la integración de Inteligencia Artificial. Este sistema podría utilizarse para otros proyectos con características similares. Por lo tanto, es un requerimiento que se piense de la forma más independiente (standalone) posible.
• ¿Qué problema resuelve?: este caso de uso busca, principalmente, reducir el esfuerzo manual que implica el análisis humano del contenido audiovisual en procesos de evaluación de Ceibal. Consecuentemente, también busca reducir el volumen de trabajo y el tiempo asociado a estas tareas. Se busca producir una solución en base al prototipo realizado en 2025, generar evidencia y experiencia en evaluación de vídeo. Como objetivo estratégico, este sistema podría ser utilizado en otros procesos internos y educativos con participación o liderazgo de Ceibal, como el Sistema de Apoyo a las Tutorías. 
• ¿Cuál es el público objetivo al que impacta?: al momento, el público objetivo es el equipo de Laboratorios Digitales que lidera la Olimpiada de Robótica, Programación y Videojuegos, así como los jurados (evaluadores) de este evento. En un futuro, se busca que este sistema también pueda asistir el trabajo de docentes.
• ¿Cuál es el estado de implementación?: en ejecución, en desarrollo y en implementación.
• ¿Cuándo comenzó la iniciativa?: 07/2025.

Desarrollo técnico del sistema

• ¿Qué tecnologías utiliza?: procesamiento de imágenes, procesamiento del lenguaje natural (NPL, por su sigla en inglés), aprendizaje automático e IA generativa.
• ¿Qué tipo de licencia código y/o librería utiliza?: el código desarrollado es propiedad de Ceibal. Eventualmente, podría estar disponible a demanda o como código abierto. Se utilizan bibliotecas abiertas estándar de Python para el desarrollo del pipeline y el cálculo de métricas. Para el uso de modelos multimodales, el sistema utiliza Vertex AI/Gemini vía API mediante una licencia paga.
• ¿Qué lenguaje utiliza?: el desarrollo de la prueba de concepto se realizó principalmente en Python, utilizado para implementar el pipeline de procesamiento de videos, el cálculo de métricas, la integración con modelos de IA y la moderación de contenidos.
• ¿Quiénes son responsables del desarrollo?: equipo del organismo y proveedor externo trabajando en conjunto.
• ¿Cuáles son las áreas funcionales involucradas?: Equipo multidisciplinario, integrado por representantes de distintas áreas de Ceibal: Robótica de Laboratorios Digitales, quienes tienen conocimiento del negocio; I+D+i, en la fase de investigación, testeo y desarrollo de prompts; TI, en el desarrollo técnico; y EduIA Lab, en la gestión del proyecto.
• ¿Qué tipos de datos se utilizan para el entrenamiento?: video y audio.
• ¿Involucra la participación humana en la decisión final?: sí. Para el primer año de ejecución se definió que todas las evaluaciones y devoluciones generadas por IA sean validadas por una persona, con el objetivo de evaluar el desempeño y ofrecer garantías a los equipos participantes.
• ¿Cuáles son las principales dificultades y los retos identificados?: generar lineamientos para la definición de criterios de evaluación y construcción de rúbricas que permitan hacer un uso eficiente de la IA. Tomar definiciones vinculadas al uso ético de la IA y la intervención humana en el proceso de evaluación (HITL).
• Consideraciones técnicas: este proyecto surge de la base de un sistema desarrollado como prueba de concepto. Integra el modelo multimodal de lenguaje Gemini 2.5 Pro para evaluar los videos a partir de rúbricas y métricas definidas previamente por un equipo pedagógico. La evaluación combina métricas calculadas por IA, mediante prompts estructurados, con métricas obtenidas por código, como duración y velocidad de habla, cantidad de palabras y frases, y diversidad léxica. Actualmente, se está tomando esta prueba de concepto para dar lugar a un desarrollo funcional.

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