documentados institucionalmente. La validación incluyó análisis de alineamiento entre competencias
genéricas, competencias específicas, resultados de aprendizaje, contenidos y estrategias evaluativas.
Adicionalmente, como elemento de validación externa, se incorporó la revisión de dos expertos
independientes en diseño curricular pertenecientes a otras instituciones de educación superior
ecuatorianas (Universidad Central del Ecuador y Escuela Superior Politécnica del Litoral), quienes
evaluaron de forma ciega dos de los programas generados por LINE AI utilizando la misma rúbrica de
evaluación. Sus puntuaciones fueron integradas al análisis comparativo para triangular los hallazgos
obtenidos internamente. Asimismo, la conformidad regulatoria de los programas fue verificada
independientemente por los organismos del Consejo de Educación Superior durante el proceso oficial
de aprobación de carreras.
Tabla 3
Fases del desarrollo e implementación del sistema LINE AI
Fase
Fase 1
Actividades
Resultado
Selección de DeepSeek como modelo
central por relación costo-calidad
superior
Análisis comparativo de modelos de IA
(GPT-4, Claude, Gemini, DeepSeek).
Evaluación según criterios: procesamiento,
costo, coherencia, manejo normativo
Diseño de arquitectura con cinco capas:
normativa, datos, análisis comparativo,
IA/PLN, interacción. Stack: Next.js, Prisma,
SQLite, DeepSeek API
Desarrollo de capacidades: procesamiento
de pertinencia, generación de
instrumentos, análisis comparativo de
currículas, generación de mallas, diseño
microcurricular, conformidad normativa
CES
Fase 2
Fase 3
Arquitectura escalable y modular con
integración clara de componentes
Sistema funcional e integrado con todas
las capacidades operativas y
conformidad normativa
Fase 4
Validación con programas reales.
Evaluación experta en coherencia, validez
disciplinar, alineamiento pedagógico.
Comparación con procesos tradicionales
en tiempo, calidad, conformidad
Validación positiva con aprobación de
programas generados en primera
instancia por comisiones evaluadoras
(véase sección de Resultados para datos
cuantitativos detallados)
Fuente: elaboración propia.
Consideraciones éticas fueron centrales en el diseño del sistema. LINE AI opera estrictamente como
herramienta de apoyo a la toma de decisiones (human-in-the-loop), preservando la autoridad de los
comités académicos y órganos colegiados institucionales. No se toman decisiones finales de
aprobación o rechazo curricular sin intervención humana experta. El manejo de datos sigue protocolos
institucionales de confidencialidad y seguridad. La utilización de modelos de IA es transparente y
auditable, permitiendo que cualquier miembro de la comunidad académica pueda entender cómo el
sistema llegó a una recomendación específica. Se mantienen registros completos de cada iteración y
se documenta la trazabilidad de decisiones.
RESULTADOS
LINE AI demostró capacidades sobresalientes en la integración de la cadena completa de diseño
curricular, desde análisis de pertinencia hasta la generación de estructuras microcurriculares. El
sistema fue capaz de procesar documentación de estudios de pertinencia, extraer necesidades de
formación, analizar currículas homólogas tanto nacionales como internacionales, generar propuestas
de malla curricular coherentes, y producir syllabus detallados para cada asignatura. Cada componente
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.
ISSN en línea: 2789-3855, abril, 2026, Volumen VII, Número 2 p 620.
