Mi pedido para que me reconocieran una sola materia se presentó en 2025 y se resolvió en septiembre de 2026. De esa espera nació Tramo, el proyecto que presenté esta semana en el Hacktoberfest Open Source AI Challenge de DEV, y la historia completa la publiqué allá, en inglés.
Tramo compara el programa analítico de la materia que un estudiante ya aprobó con el de la materia que quiere que le reconozcan, y redacta un borrador del informe de equivalencia para el docente que revisa el caso. Lo hace con Gemma 4, un modelo de pesos abiertos que corre en la misma computadora a través de Ollama, así que ningún documento sale del equipo. La IA lee los programas y justifica cada tema con evidencia, el código calcula la cobertura y aplica la regla del 50 por ciento, y el docente puede corregir cualquier decisión antes de firmar.
En el post de DEV cuento todo lo que no entra en un resumen. Ahí está la primera versión del proyecto, que llegó a proponer que el estudiante rindiera los nombres de los profesores, el ajuste que bajó el análisis de cinco minutos y medio a uno y medio, la razón por la que el modelo nunca produce un número que la interfaz muestre como un hecho y la forma en que Tramo trata cada archivo como si fuera hostil. También vas a encontrar el video de la demo, las capturas de cada pantalla y los comandos para probarlo en tu propia computadora.
Te invito a leerlo en DEV y a dejar tu comentario allá, porque es donde se presenta el desafío y donde voy a responder cada pregunta.
Si alguna vez cambiaste de carrera o de universidad, ¿cuánto tardaron en reconocerte las materias que ya habías aprobado?