En un panorama educativo cada vez más fragmentado, los asistentes virtuales especializados en dominios específicos —matemáticas, ciencias, idiomas, entre otros— operan de forma aislada, sin mecanismos estandarizados que permitan su comunicación, lo que incrementa la carga cognitiva del estudiante y limita el potencial de un ecosistema educativo verdaderamente integrado. Esta tesis propone un modelo de interoperabilidad de datos entre asistentes virtuales educativos heterogéneos, diseñado como un bus de datos común basado en el protocolo Open Floor Protocol (OFP) y en el patrón Adaptador (Adapter), que permite orquestar la delegación de turnos, la transferencia de contexto conversacional y el ensamblaje de respuestas entre asistentes especializados sin comprometer la soberanía de los datos de las instituciones educativas. El modelo se implementó como un prototipo funcional compuesto por un orquestador con clasificación semántica basada en prompt engineering, adaptadores que exponen a cada asistente virtual bajo un formato común y un mecanismo de registro dinámico en caliente que permite incorporar nuevos asistentes sin interrumpir el servicio ni modificar el núcleo de enrutamiento. Se implementó, además, un módulo de evaluación para medir de forma automatizada el desempeño individual y colectivo del ecosistema. La evaluación se desarrolló en dos fases: primero se caracterizó el desempeño aislado de diez asistentes especializados; después se evaluó el sistema orquestado completo utilizando cuatro modelos de lenguaje (Llama 3.1 8B, Gemma 2 9B, Mistral 12B y Qwen 2.5 14B) como cerebro del orquestador. Los resultados muestran que el principal cuello de botella del sistema no reside en la competencia individual de los asistentes especialistas, sino en la fase de ensamblaje de respuestas concurrentes; Qwen 2.5 14B fue la arquitectura con mejor desempeño global, aunque con mayor latencia. De forma complementaria, una evaluación de carga cognitiva con el cuestionario NASA-TLX (n = 16) mostró que el flujo orquestado reduce de forma estadísticamente significativa la demanda mental, el esfuerzo y la frustración percibidos por el usuario, sin alterar la tasa de acierto de la tarea. Estos hallazgos sugieren que el aporte principal del modelo propuesto no es mejorar la exactitud de la respuesta obtenida, sino reducir el costo cognitivo de coordinar múltiples asistentes heterogéneos, trasladando dicha carga del usuario hacia el sistema.
Palabras clave: interoperabilidad, asistentes virtuales educativos, Open Floor Protocol, sistemas multi-agente, carga cognitiva.
Abstract
In an increasingly fragmented educational landscape, virtual assistants specialized in specific domains—mathematics, science, languages, among others—operate in isolation, without standardized mechanisms that allow their communication. This increases the student’s cognitive load and limits the potential of a truly integrated educational ecosystem. This thesis proposes a data interoperability model among heterogeneous educational virtual assistants, designed as a common data bus based on the Open Floor Protocol (OFP) and the Adapter pattern. This approach allows orchestrating turn delegation, conversational context transfer, and response assembly across specialized assistants without compromising the data sovereignty of educational institutions. The model was implemented as a functional prototype composed of an orchestrator featuring semantic classification based on prompt engineering, adapters that expose each virtual assistant under a common format, and a dynamic hotregistration mechanism that allows incorporating new assistants without interrupting the service or modifying the routing core. Furthermore, an evaluation module was implemented to automatically measure the individual and collective performance of the ecosystem. The evaluation was conducted in two phases: first, the isolated performance of ten specialized assistants was characterized; then, the fully orchestrated system was evaluated using four language models (Llama 3.1 8B, Gemma 2 9B, Mistral 12B, and Qwen 2.5 14B) as the orchestrator’s brain. The results show that the main bottleneck of the system does not lie in the individual competence of the specialist assistants, but rather in the concurrent response assembly phase; Qwen 2.5 14B was the architecture with the best overall performance, albeit with higher latency. Complementarily, a cognitive load evaluation using the NASA-TLX questionnaire (n = 16) showed that the orchestrated flow statistically significantly reduces the mental demand, effort, and frustration perceived by the user, without altering the task success rate. These findings suggest that the main contribution of the proposed model is not improving the accuracy of the obtained response, but reducing the cognitive cost of coordinating multiple heterogeneous assistants, shifting this burden from the user to the system.
Keywords: interoperability, educational virtual assistants, Open Floor Protocol, multi-agent systems, cognitive load.
