Producto
Lira AI, de cerca.
Qué vemos en el aula, por qué los parches actuales no alcanzan y qué hace Lira AI con cada rol.
El problema
Primero: entenderlo.
- Docentes
- Llegan a casa agotados y, en vez de descansar o estar con su familia, siguen corrigiendo, planificando y resolviendo tareas administrativas.
- Alumnos
- Cada vez entienden menos: se debilita el proceso cognitivo, crece el copy-paste y aprender se vuelve repetir respuestas sin pensar.
- Instituciones
- Están en el medio de todo: necesitan mejorar resultados, pero deciden con pocos datos, información fragmentada y sin claridad sobre qué hacer primero.
- Familias
- Quedaron afuera. Se enteran tarde y por resultado: un número al cierre del trimestre, o un llamado cuando el problema ya es grande. Quieren acompañar, pero no tienen de dónde agarrarse.
No es falta de compromiso. Es un sistema saturado. Lira no viene a maquillarlo: viene a entenderlo y resolverlo de raíz.
Cómo se intenta resolver hoy
Soluciones que alivian, pero no resuelven.
- Alumnos
- Usan ChatGPT y otras inteligencias artificiales para responder rápido. El resultado: completan tareas, pero delegan el proceso mental. Pueden terminar todo... sin entender casi nada.
- Docentes
- Hoy se apoyan en herramientas para planificar y organizar, pero el modelo no cambia: siguen diseñando contenido y corrigiendo resultados, sin visibilidad del proceso del alumno. La tecnología asiste, pero no libera.
- Instituciones
- Hoy gestionan con planillas, dashboards y reportes aislados. Hay datos, pero sin trazabilidad del proceso de aprendizaje: ven el resultado final, no su construcción. Actúan, pero tarde y a ciegas.
- Familias
- Hoy tienen el boletín, la planilla de notas y el aviso de inasistencia. Todo llega cuando ya pasó, y dice cuánto sacó pero nunca cómo lo pensó. Datos del resultado, ninguno del proceso.
El sistema no está quieto: está lleno de soluciones. Pero todas comparten lo mismo: resuelven partes, no el problema. No faltan herramientas; falta un ecosistema que potencie el aprendizaje.
La propuesta
Qué hace Lira AI con cada rol.
Estudiantes
Comprender, practicar y ver el próximo paso.
Lira acompaña la tarea con preguntas y pistas, arma práctica a partir del material del curso y devuelve dónde está la persona: sin un porcentaje, con un próximo paso.
- Escalera de pistas: arranca por la más chica y sube si hace falta.
- Se puede pedir la respuesta directa; no se esconde.
- Práctica a medida desde la consigna o el apunte del docente.
Ejemplo · datos ficticios
Docentes
Crear materiales y acompañar procesos.
Materiales, actividades y evaluaciones a partir del programa, que el docente revisa antes de publicar. Y una vista de dónde se trabó el grupo, no sólo de quién entregó.
- Borradores que se revisan y editan antes de llegar al curso.
- El docente conserva el criterio y la última palabra.
- Visibilidad del proceso, no sólo del resultado final.
Ejemplo · datos ficticios
Familias
El contexto que habilita la institución.
Las familias acceden al proceso de su estudiante con el alcance que define cada institución. No es una puerta individual: se vincula a través de la escuela.
- Cómo viene trabajando, no sólo la nota.
- El alcance lo define la institución.
- El acceso se habilita con el vínculo con un estudiante.
Ejemplo · datos ficticios
Instituciones
Operación escolar y señales pedagógicas juntas.
Asistencia, notas y señales por curso en el mismo lugar donde pasa el aprendizaje, con roles y alcances para cada persona del equipo.
- Asistencia desde el celular, sin planilla intermedia.
- Notas cargadas una vez, disponibles para quien corresponde.
- Señales con denominador: "3 de 24", no "3".
Ejemplo · datos ficticios
¿Querés probarla?
Estamos formando una primera cohorte de estudiantes y docentes mayores de 18 años.