RT Generic
T1 Integración de LLMs en la enseñanza de arquitectura de computadores con soporte de LMS.
T2 Integrating LLMs into Computer Architecture Teaching with LMS Support.
A1 Castaños Benedicto, David
K1 Informática - Trabajos Fin de Grado
K1 Ingeniería del software - Trabajos Fin de Grado
AB Este Trabajo de Fin de Grado presenta el desarrollo de un sistema automático degeneración de feedback educativo centrado en ejercicios de programación en MATLAB,mediante el uso de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs). El objetivo principal esproporcionar al profesorado una herramienta que facilite la corrección de entregas mediantecomentarios personalizados, coherentes y adaptados a los errores más frecuentesdel alumnado.Para ello, se ha construido un dataset de más de 2.900 ejemplos, que incluyen el enunciadodel ejercicio, la solución del estudiante, su calificación, un conjunto de códigos deerror y, como elemento clave, un ejemplo de feedback generado previamente mediantela API gratuita de Gemini. Este campo adicional ha sido fundamental para entrenarlos modelos mediante aprendizaje supervisado. A partir de este corpus, se ha afinadoel modelo Qwen2.5-Coder-3B-Instruct utilizando la técnica QLoRA, que permite realizarfine-tuning eficiente con recursos limitados. También se ha evaluado el modelo Phi-2como alternativa ligera.Aunque los modelos entrenados ofrecen resultados pedagógicamente válidos y sorprendentesen muchos casos, el análisis comparativo revela que la calidad y consistenciadel feedback generado mediante la API de Gemini sigue siendo superior. En consecuencia,se concluye que el modelo local resulta adecuado como prototipo experimental, peroque una solución basada en API representa, a día de hoy, una opción más robusta y fiablepara su adopción en entornos reales de enseñanza.El sistema se complementa con una interfaz web desarrollada en FastAPI y React,que permite importar múltiples entregas en formato JSON, generar feedback de formamasiva o individual, revisar y editar los resultados, y almacenarlos en una base dedatos MongoDB. Esta aplicación integra tanto la ejecución de modelos locales como laconexión con Gemini, proporcionando una experiencia fluida, personalizable y prácticapara el usuario final. Para garantizar una instalación sencilla y la reproducibilidad delsistema en distintos entornos, toda la aplicación ha sido contenerizada mediante Dockery Docker Compose.
YR 2025
FD 2025
LK https://hdl.handle.net/10630/46007
UL https://hdl.handle.net/10630/46007
LA eng
DS RIUMA. Repositorio Institucional de la Universidad de Málaga
RD 22 mar 2026