From linear syllabi to dynamic knowledge graphs: an llm-powered multi-agent system for co-creative curriculum design and proactive analysis

Abstract

La arquitectura curricular contemporánea se ve afectada por una "opacidad estructural", la dependencia de artefactos estáticos y lineales (sílabos) que ocultan la topología real de las competencias y sus dependencias causales. Esta fragmentación genera una desalineación pedagógica crítica y "puntos ciegos" en el andamiaje del aprendizaje, dificultando la monitorización del progreso estudiantil y el cumplimiento de estándares nacionales e internacionales de calidad. Este artículo presenta Skill Tree Studio (STS), un sistema innovador que implementa un pipeline de Sistemas Multi-Agente (MAS) basado en modelos de lenguaje de gran escala (LLMs) para la deconstrucción ontológica automática de currículos. A diferencia de los enfoques heurísticos tradicionales, STS orquesta una secuencia determinista de agentes especializados: un analista de contexto disciplinar, un extractor de metadatos taxonómicos (Bloom) y un arquitecto de grafos topológicos. El framework utiliza inferencia semántica de "arranque en frío" para transformar texto no estructurado en un grafo dirigido acíclico (DAG) de habilidades, garantizando integridad matemática y coherencia pedagógica mediante esquemas JSON forzados. Demostramos cómo esta estructura formal habilita la analítica curricular proactiva, funcionando como un co-piloto para el educador ("Teacher in the loop"). El panel de analíticas traduce métricas de la teoría de grafos (como la ruta crítica de aprendizaje, la centralidad de intermediación y la taxonomía de Bloom) en insights accionables, permitiendo la detección temprana de habilidades clave (Keystone Skills) y la prevención de cuellos de botella conceptuales donde los estudiantes pueden llegar a fallar. Asimismo, la topología del grafo sirve como contexto fundacional (GraphRAG) para la generación automatizada de evaluaciones psicométricamente alineadas y recursos de aprendizaje adaptativos mejorando la experiencia del alumno. El sistema no está ajustado a un dominio particular. El mismo formalismo DAG + pipeline multi-agente funciona sobre estructuras epistemológicas muy distintas. Los hallazgos sugieren que la ingeniería curricular aumentada de STS reduce significativamente la carga cognitiva del diseño instruccional, permitiendo una transición de la gestión documental a la optimización sistémica del aprendizaje. El sistema se valida como una herramienta de alto impacto para la acreditación institucional, alineándose con marcos regulatorios exigentes (como el Decreto 1330/2019 y el Modelo CNA 2025 en Colombia)[1-2], al garantizar la pertinencia, la transparencia estructural y la evidencia objetiva del diseño pedagógico basado en resultados de aprendizaje.