OOTB Education
No especificado
Tecnología educativa (EdTech)
Amazon Bedrock, AWS Lambda, AWS Step Functions, Amazon S3, Amazon DynamoDB, Amazon API Gateway, AWS IAM
OOTB Education
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Tecnología educativa (EdTech)
Amazon Bedrock, AWS Lambda, AWS Step Functions, Amazon S3, Amazon DynamoDB, Amazon API Gateway, AWS IAM
OOTB Education es una empresa de tecnología educativa que crea contenido personalizado de aprendizaje de matemáticas y lengua para niños. Su proceso manual de creación de contenido requería un gran esfuerzo y era difícil de escalar a través de diversos objetivos de aprendizaje manteniendo rigurosos estándares pedagógicos. Avahi diseñó e implementó un flujo de trabajo de IA multiagente en AWS para automatizar la generación de contenido, incorporar validación de calidad automatizada y mantener a los profesores humanos en control de la aprobación final. En tres semanas, OOTB obtuvo un canal de contenido escalable y consciente de la seguridad, con un rendimiento competitivo comparado con Google Gemini for Education.
OOTB Education es una empresa pionera en tecnología educativa centrada en soluciones de aprendizaje habilitadas por tecnología para niños. La empresa produce contenido educativo personalizado de alta calidad para el aprendizaje de matemáticas y lengua, garantizando que los materiales se alineen con los objetivos de aprendizaje y cumplan estándares estrictos apropiados para la educación infantil.
OOTB Education necesitaba generar contenido educativo personalizado que pudiera adaptarse a diferentes grupos de edad, objetivos de aprendizaje y requisitos de asignaturas manteniendo una calidad consistente. Su proceso de creación manual existente consumía mucho tiempo y estaba limitado por la capacidad disponible de educadores, lo que dificultaba escalar la producción de contenido sin comprometer los estándares.
Más allá de la velocidad, OOTB requería un flujo de trabajo que pudiera comprender los objetivos de aprendizaje, producir materiales apropiados, validar la calidad según rúbricas definidas y luego dirigir los resultados a los profesores para su revisión y refinamiento antes de que nada llegara a los estudiantes. También necesitaban que la solución fuera competitiva, específicamente comparada con Google Gemini for Education. Si estos requisitos no se abordaban, OOTB corría el riesgo de una velocidad de contenido lenta, calidad inconsistente a escala y capacidad reducida para competir en un mercado educativo habilitado por IA en rápido movimiento.
AWS proporcionó los componentes básicos para orquestar flujos de trabajo de IA complejos y de múltiples pasos con seguridad y escalabilidad de nivel empresarial. Utilizando Amazon Bedrock, OOTB pudo aprovechar múltiples modelos fundacionales para generación y evaluación evitando la sobrecarga de alojamiento de modelos personalizados.
Los servicios sin servidor de AWS permitieron una entrega rápida y escalado elástico. Esto permitió a OOTB automatizar los flujos de trabajo de generación y validación de contenido, almacenar y rastrear artefactos de manera confiable y exponer puntos de conexión de sistema estandarizados para la integración en experiencias de producto.
OOTB Education seleccionó a Avahi por su profunda experiencia en el diseño de sistemas de IA multiagente listos para producción en AWS que equilibran la automatización con la gobernanza y la supervisión humana. Avahi aportó experiencia práctica en la implementación de enrutamiento de modelos, patrones de evaluación (incluido LLM como juez) y orquestación de flujos de trabajo que se alinea con restricciones de calidad del mundo real.
Avahi también entregó una arquitectura diseñada para comparación competitiva, permitiendo a OOTB comparar capacidades con Google Gemini for Education manteniendo la solución extensible para el desarrollo de MVP.
Avahi construyó un flujo de trabajo de IA multiagente en AWS para automatizar la generación de contenido educativo manteniendo la gobernanza con el profesor en el circuito. El flujo de trabajo se orquestó utilizando AWS Step Functions, coordinando un canal de múltiples pasos que interpreta objetivos de aprendizaje, genera contenido candidato, evalúa la calidad y prepara resultados refinados para revisión humana. AWS Lambda ejecutó funciones de agente discretas en cada etapa, apoyando la modularidad y la iteración rápida.
El sistema integró múltiples modelos fundacionales a través de Amazon Bedrock, incluido Amazon Nova para tareas especializadas. Una capa de enrutamiento inteligente seleccionó las rutas de modelo más apropiadas dependiendo de si el objetivo del contenido era aprendizaje de matemáticas o lengua, mejorando la relevancia y la calidad de salida en todos los dominios.
Para hacer cumplir los estándares, Avahi implementó un marco de validación de calidad LLM como juez. El contenido generado se evaluó automáticamente según rúbricas predefinidas y criterios de calidad antes de llegar a los educadores, reduciendo la carga de revisión y ayudando a garantizar que los resultados permanecieran alineados con las expectativas pedagógicas y las consideraciones de seguridad infantil.
Las plantillas de contenido y los artefactos generados se almacenaron en Amazon S3, creando una fuente de verdad duradera tanto para entradas como para salidas. Los metadatos y el estado del flujo de trabajo se rastrearon en Amazon DynamoDB, permitiendo la trazabilidad a través de versiones de contenido, resultados de evaluación y estado de revisión humana. La solución expuso puntos de conexión RESTful a través de Amazon API Gateway para la interacción del sistema y la integración en experiencias posteriores. El acceso y los permisos se gestionaron con AWS IAM para hacer cumplir controles de privilegio mínimo en servicios y flujos de trabajo.
En solo tres semanas, OOTB Education obtuvo un canal de generación de contenido automatizado y escalable que preservó el rigor educativo y mantuvo a los profesores en control de lo que los estudiantes finalmente ven. La solución entregó un flujo de trabajo repetible que genera contenido apropiado para la edad, valida la calidad automáticamente y dirige los resultados refinados a educadores humanos para revisión final, permitiendo un mayor rendimiento sin sacrificar estándares. El sistema también estableció una línea base competitiva comparada con Google Gemini for Education y proporcionó una base para el desarrollo de producto mínimo viable.
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