Un sistema de reglas parametrizable que convierte fuente documental en contenido formativo acreditable — sin intervención manual en la mayoría del pipeline, y con criterio editorial verificable en la parte que sí la necesita.
Dentro del pipeline industrial de Conetium (Ingestión → ADN Normativo → Orquestación → Producción), esta es la capa que resuelve el problema que ninguna automatización pura resuelve bien: convertir una fuente documental dispersa y heterogénea en contenido pedagógicamente correcto, sin alucinar datos y sin exceder el alcance competencial de la cualificación de destino. El sistema se ejecuta igual independientemente del certificado o del módulo que se esté produciendo.
Sistema de reglas que define, para cada perfil profesional de destino, qué contenido es competencia del alumno y qué queda fuera por ser acto reservado de otra profesión regulada. Se parametriza por cualificación, no por tema.
Pipeline de verificación que impide que cualquier afirmación llegue a producción sin origen identificado: documento y página exactos, propuestos y aprobados antes de redactar.
Validador automatizado basado en la fórmula Szigriszt-Pazos (recuento silábico real), integrado como test de aceptación antes de cerrar cualquier nodo.
Biblioteca de 15 patrones de interacción en 3 familias — visualización de contenido, autoevaluación y juegos — con reglas de mapeo: la estructura del contenido determina qué componente se instancia, no al revés.
El sistema se ha ejecutado sobre un certificado de profesionalidad completo del ámbito sociosanitario, generando el contenido de sus tres bloques temáticos con el mismo motor de reglas en todos ellos. Durante la producción de un módulo de soporte vital básico, el motor detectó una discrepancia real entre la fuente y el estándar vigente:
La fuente documental indicaba un ritmo de compresión torácica de 60-80 compresiones por minuto — desactualizado frente al estándar internacional vigente (100-120 comp/min, ERC/AHA). El sistema no propagó el dato de la fuente: lo marcó, lo corrigió, y dejó registro explícito de la corrección. Es contenido con implicación directa en la seguridad de una persona.
El mismo motor no solo elige entre tabla, cuadrícula, acordeón o pestañas dentro de un nodo. También decide cuándo el contenido necesita salir del nodo: como manual ampliado en PDF para lectura continua, como monográfico descargable cuando el tema pide más profundidad, como juego cuando lo que toca es repasar, o como app independiente cuando el contenido tiene entidad propia. Once ejemplos, uno por diapositiva — pulsa la lupa para ver el detalle a tamaño completo.
El pipeline de producción incluye control automático (renderizado real del documento final, detección de rupturas de maquetación, verificación de legibilidad) como primer filtro. Pero el sistema está diseñado asumiendo que el control automático tiene limitaciones conocidas — falsos positivos y falsos negativos — y por eso incorpora una segunda capa de revisión editorial antes de cualquier entrega, con protocolo de corrección propagada: un error detectado en una unidad se corrige en todas las unidades que comparten el mismo patrón.
[Cifras de recuento total de nodos y correcciones a confirmar antes de publicar]
Si buscas a alguien especializada en arquitectura de contenidos, accesibilidad cognitiva e IA aplicada, aquí me tienes.
Ponte en contacto