Plataforma orientada a facilitar y estudiar la interacción de estudiantes con inteligencia artificial durante procesos de aprendizaje, razonamiento y resolución de problemas, con un enfoque en la electrónica. Permite al usuario interactuar con un sistema a través del aprendizaje de la electrónica, mediante análisis de circuitos y uso de IA como herramienta de apoyo. También, busca recopilar datos sobre el uso del sistema.

Misión: Facilitar el uso de IA como herramienta de apoyo, mientras se generan datos que permitan estudiar estas interacciones.

Visión: Usar la plataforma como recurso para el aprendizaje, así como dotar un entorno controlado para estudiar la forma en que los estudiantes se desenvuelven con sistemas inteligentes en un contexto educativo.

El mercado de la plataforma converge en 3 áreas:

• Inteligencia artificial generativa.
• Educación.
• Paradigma de interación Humano - IA.

Tendencias:

Estas gráficas indican que el uso de IA en el ámbito educativo, ya hace parte de la cotidianidad. La OECD Digital Education Outlook 2026 da a conocer que la IA está generando un cambio en la educación, y se plantean formas de hacer uso eficaz de estas herramientas. UNESCO recomienda tener en cuenta aspectos como la privacidad, diseño pedagógico, inclusión, etc. A partir de estos datos, se ve una necesidad no solo para involucrar el uso de la IA en un entorno académico, sino también estudiar la interacción de usuarios con un sistema.

Estas organizaciones pueden estar interesadas en comprender cómo sus estudiantes utilizan herramientas de IA dentro de procesos de aprendizaje.

Necesidades principales:

• Analizar el uso de IA por parte de los estudiantes.
• Desarrollar nuevas estrategias educativas.
• Evaluar experiencias de aprendizaje apoyadas por IA.
• Comprender el comportamiento de los estudiantes frente a estas tecnologías.

Incluye investigadores y grupos relacionados con: inteligencia artificial, interacción humano–computador, interacción humano–IA, ciencia de datos, etc.

Necesidades principales:

• Realizar experimentos.
• Obtener datos de interacción.
• Analizar el comportamiento de los usuarios.
• Evaluar diferentes formas de interacción con IA.
• Obtener métricas para sus investigaciones.

Son usuarios potenciales de la plataforma y pueden utilizar la IA para:

• aprender
• investigar
• resolver problemas
• analizar información
• trabajar con documentos
• generar ideas
• recibir apoyo durante procesos de razonamiento.

En las gráficas de la sección 2, punto 1, se puede evidenciar que la IA generativa ya tiene bastante presencia en el área de la educación, especialmente en Colombia, donde solo un 6% de los estudiantes encuestados reporta no hacer uso de estas herramientas como apoyo en sus actividades académicas, según los datos recolectados por PISA. Esto supone la necesidad de estudiar cómo se están utilizando estos sistemas, y cómo los estudiantes están interactuando con ellos. Para investigadores, la necesidad está relacionada con disponer de información que permita estudiar sistemáticamente el comportamiento de las personas durante su interacción con sistemas de IA.

Shared Reasoning es una plataforma de interacción humano–IA que permite a los usuarios utilizar sistemas de inteligencia artificial como apoyo durante actividades de aprendizaje, razonamiento y resolución de problemas del área de la electrónica.

El producto se estructura alrededor de dos componentes principales:

El usuario puede interactuar con la IA mediante conversaciones y una guía generada para armar un circuito electrónico, a partir de un plano que suba el usuario..

Análisis de la interacción

Además de permitir la interacción, el proyecto tiene como propósito recopilar información que permita estudiar el comportamiento de la interacción entre el usuario y la IA, y las muestra a través de métricas de uso.

Entre las funcionalidades contempladas por el proyecto se encuentran:

Interacción conversacional con IA.

• Generación de guía.
• Trabajo con información y documentos.
• Procesamiento de información.
• Registro de información relacionada con las interacciones.
• Generación de métricas para el estudio de la interacción (tiempo de respuesta, uso de tokens, tiempo de uso, etc).

El sistema busca comprender y medir cómo el usuario hace uso de él, no solo las respuestas que genera, por lo que se basa en el siguiente flujo: Usuario > Análisis > Guía > Datos > Métricas. Así, permite hacer el respectivo estudio de la interacción del estudiante.

Proporciona un entorno donde los usuarios pueden utilizar IA durante el aprendizaje del área de electrónica.

Permite generar información y métricas relacionadas con el proceso de interacción.

Los datos obtenidos pueden servir como base para investigaciones sobre interacción humano–IA y uso de IA en educación.

El análisis de las interacciones puede ayudar a identificar oportunidades para diseñar experiencias más adecuadas entre las personas y los sistemas de inteligencia artificial.

Los casos de prueba se diseñaron en el siguiente documento: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1pEgLVreG2PR-0uuYLNu17-vH93NxkuR2/edit?usp=sharing&ouid=110212089404235219625&rtpof=true&sd=true

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• (N.d.-c). Oecd.org. Retrieved September 20, 2026, from https://www.oecd.org/en/publications/pisa-2025-results-volume-i-country-notes_2d4ff9ea-en/colombia_d64a60a2-en.html
• (N.d.). Oecd.org. Retrieved September 20, 2026, from https://www.oecd.org/en/topics/generative-ai.html
• (N.d.-c). Oecd.org. Retrieved September 20, 2026, from https://www.oecd.org/en/publications/oecd-digital-education-outlook-2026_062a7394-en.html
• Miao, FengchunUNESCOHolmes, & Wayne. (2024, April 4). Guía para el uso de IA generativa en educación e investigación. UNESCO. Unesco.org. https://www.unesco.org/es/articles/guia-para-el-uso-de-ia-generativa-en-educacion-e-investigacion