# RF-EDU-003: Taxonomía de Bloom para Clasificación Cognitiva **ID:** RF-EDU-003 **Título:** Clasificación de Ejercicios según Taxonomía de Bloom **Módulo:** 03-contenido-educativo **Tipo:** Requerimiento Funcional **Estado:** ✅ Implementado **Prioridad:** Alta ⭐⭐⭐⭐ **Versión:** 1.0 **Última actualización:** 2025-11-07 --- ## 🔗 Referencias ### Implementación DDL 🗄️ **ENUM:** - `educational_content.cognitive_level` → `apps/database/ddl/00-prerequisites.sql` - **Valores:** `recordar`, `comprender`, `aplicar`, `analizar`, `evaluar`, `crear` - **Propósito:** Clasificación cognitiva según Taxonomía de Bloom 🗄️ **Tablas Relacionadas:** - `educational_content.exercises` → `apps/database/ddl/schemas/educational_content/tables/02-exercises.sql` - **Columna:** `cognitive_level` (ENUM) - **Propósito:** Clasificación cognitiva de cada ejercicio ### Especificación Técnica 📘 **Documento ET Relacionado:** - [ET-EDU-001: Mecánicas de Ejercicios](../../02-especificaciones-tecnicas/03-contenido-educativo/ET-EDU-001-mecanicas-ejercicios.md) ### Documentos Relacionados - [RF-EDU-001: Mecánicas de Ejercicios](./RF-EDU-001-mecanicas-ejercicios.md) - [MODULOS-EDUCATIVOS.md](../modulos/MODULOS-EDUCATIVOS.md) --- ## 📋 Descripción General Este requerimiento funcional define cómo los ejercicios de la plataforma Gamilit se clasifican según la **Taxonomía de Bloom Revisada** (Anderson & Krathwohl, 2001), garantizando que los estudiantes desarrollen habilidades cognitivas de orden inferior (LOTS) hasta habilidades de orden superior (HOTS). La clasificación cognitiva permite: - Diseño de ejercicios con complejidad cognitiva apropiada - Progresión pedagógica desde recordar hasta crear - Balanceo del contenido entre niveles cognitivos - Identificación de fortalezas y debilidades cognitivas del estudiante - Filtrado de ejercicios por maestros según objetivos pedagógicos --- ## 🎯 Objetivos 1. **Clasificar todos los ejercicios** según los 6 niveles de Bloom 2. **Garantizar progresión cognitiva** desde LOTS hacia HOTS 3. **Permitir filtrado y búsqueda** de ejercicios por nivel cognitivo 4. **Proporcionar analytics** de desempeño por nivel cognitivo 5. **Integrar con niveles de dificultad** (RF-EDU-002) para complejidad multidimensional --- ## 📚 Los 6 Niveles de la Taxonomía de Bloom ### Nivel 1: Recordar (Remember) 🧠 **Definición:** Recuperar información de la memoria a largo plazo. **Verbos clave:** Reconocer, identificar, recordar, listar, nombrar, definir, repetir, memorizar **Aplicación en Gamilit:** - Reconocimiento de vocabulario básico - Identificación de sonidos del maya - Recordar significados de palabras - Listar días de la semana, números, colores **Tipos de ejercicio:** - `multiple_choice` - Seleccionar la traducción correcta - `matching` - Emparejar palabras maya-español - `fill_blank` - Completar con vocabulario memorizado - `true_false` - Verificar traducciones correctas **Ejemplo de ejercicio:** ```plaintext Tipo: multiple_choice Pregunta: "¿Cuál es la traducción de 'perro' en maya?" Opciones: A) peek' ✓ B) mis C) h-men D) balam Nivel cognitivo: Remember ``` **Porcentaje recomendado:** 25-30% de ejercicios (base fundamental) --- ### Nivel 2: Comprender (Understand) 💡 **Definición:** Construir significado a partir de información, incluyendo interpretación y clasificación. **Verbos clave:** Interpretar, ejemplificar, clasificar, resumir, inferir, comparar, explicar, parafrasear **Aplicación en Gamilit:** - Interpretar frases simples en contexto - Clasificar palabras por categoría (animales, plantas, familia) - Explicar diferencias entre verbos transitivos e intransitivos - Inferir significado de palabras por contexto **Tipos de ejercicio:** - `multiple_choice` - Seleccionar el significado en contexto - `categorization` - Clasificar palabras por tema - `short_answer` - Explicar con palabras propias - `reading_comprehension` - Responder preguntas sobre texto **Ejemplo de ejercicio:** ```plaintext Tipo: reading_comprehension Texto: "Le peek'o' táan u hanal. U yum táan u bin ich kool." Pregunta: "¿Por qué el padre va a la milpa?" Respuestas esperadas: - Para trabajar - A trabajar la tierra - A cosechar/sembrar Nivel cognitivo: Understand ``` **Porcentaje recomendado:** 25-30% de ejercicios --- ### Nivel 3: Aplicar (Apply) 🔧 **Definición:** Usar información en situaciones nuevas o concretas. **Verbos clave:** Ejecutar, implementar, usar, demostrar, aplicar, resolver, operar, practicar **Aplicación en Gamilit:** - Aplicar reglas gramaticales en oraciones nuevas - Usar vocabulario en contextos diferentes - Conjugar verbos en tiempos verbales apropiados - Construir oraciones con estructura gramatical específica **Tipos de ejercicio:** - `sentence_construction` - Construir oraciones con restricciones gramaticales - `conjugation` - Conjugar verbos en tiempo/persona específicos - `translation` - Traducir oraciones aplicando reglas - `fill_blank` - Completar con forma verbal correcta **Ejemplo de ejercicio:** ```plaintext Tipo: sentence_construction Instrucción: "Construye una oración en tiempo presente que describa tu actividad favorita." Palabras proporcionadas: [táan, u, in, ki'imak, ich, paax] Respuesta esperada: "Táan in ki'imak ich paax" (Estoy alegre en la música) Restricciones: - Debe usar tiempo presente (táan) - Debe incluir pronombre posesivo Nivel cognitivo: Apply ``` **Porcentaje recomendado:** 20-25% de ejercicios --- ### Nivel 4: Analizar (Analyze) 🔍 **Definición:** Descomponer información en partes y determinar relaciones entre ellas. **Verbos clave:** Diferenciar, organizar, atribuir, comparar, contrastar, examinar, categorizar, deconstruir **Aplicación en Gamilit:** - Analizar estructura gramatical de oraciones complejas - Comparar diferentes dialectos del maya - Identificar patrones fonéticos - Deconstruir palabras en morfemas - Examinar uso contextual de palabras polisémicas **Tipos de ejercicio:** - `text_analysis` - Analizar estructura de párrafos - `error_correction` - Identificar y explicar errores gramaticales - `comparison` - Comparar construcciones gramaticales - `parsing` - Segmentar oraciones en componentes sintácticos **Ejemplo de ejercicio:** ```plaintext Tipo: error_correction Oración incorrecta: "Le peek'o' bin u hanal ayer." Instrucciones: 1. Identifica el error 2. Explica por qué es incorrecto 3. Proporciona la corrección Respuesta esperada: - Error: Mezcla de tiempo futuro (bin) con marcador temporal de pasado (ayer) - Explicación: "bin" indica futuro, pero "ayer" es pasado - Corrección: "Le peek'o' h hanal ho'lhela'an" (El perro comió ayer) Nivel cognitivo: Analyze ``` **Porcentaje recomendado:** 10-15% de ejercicios --- ### Nivel 5: Evaluar (Evaluate) ⚖️ **Definición:** Hacer juicios basados en criterios y estándares. **Verbos clave:** Comprobar, criticar, juzgar, evaluar, justificar, argumentar, defender, valorar **Aplicación en Gamilit:** - Evaluar calidad de traducciones - Justificar uso de una construcción gramatical sobre otra - Criticar errores comunes de aprendices - Valorar apropiación cultural de expresiones **Tipos de ejercicio:** - `essay` - Argumentar una posición sobre uso lingüístico - `peer_review` - Evaluar respuestas de compañeros - `critique` - Valorar traducciones automáticas vs. humanas - `justification` - Defender elección de vocabulario/gramática **Ejemplo de ejercicio:** ```plaintext Tipo: essay Prompt: "Lee las siguientes dos traducciones de 'I am happy' al maya: A) 'Ki'imak in wóol' B) 'Táan in ki'imak' ¿Cuál es más apropiada y por qué? Justifica tu respuesta considerando: - Contexto de uso - Matices semánticos - Registro formal/informal" Criterios de evaluación: - Identificación correcta de diferencias semánticas - Justificación con ejemplos contextuales - Uso apropiado de terminología lingüística Nivel cognitivo: Evaluate ``` **Porcentaje recomendado:** 5-10% de ejercicios --- ### Nivel 6: Crear (Create) 🎨 **Definición:** Reunir elementos para formar un todo coherente y original. **Verbos clave:** Generar, planear, producir, diseñar, construir, idear, componer, crear **Aplicación en Gamilit:** - Crear diálogos originales - Componer cuentos cortos en maya - Diseñar presentaciones orales - Producir traducciones de textos complejos - Generar contenido multimedia (videos, podcasts) **Tipos de ejercicio:** - `creative_writing` - Componer textos originales (cuentos, poemas, cartas) - `dialogue_creation` - Crear conversaciones contextuales - `presentation` - Diseñar y presentar proyectos orales - `translation_project` - Traducir textos complejos con creatividad **Ejemplo de ejercicio:** ```plaintext Tipo: creative_writing Prompt: "Crea un cuento corto (150-200 palabras) en maya yucateco sobre uno de los siguientes temas: - Una aventura en la selva - Un día en el mercado tradicional - Una leyenda familiar Requisitos: - Mínimo 3 personajes - Uso de diálogo directo - Descripción de escenario - Desenlace claro - Vocabulario variado (evita repeticiones excesivas)" Criterios de evaluación: - Originalidad y creatividad (30%) - Corrección gramatical (30%) - Riqueza de vocabulario (20%) - Coherencia narrativa (20%) Nivel cognitivo: Create ``` **Porcentaje recomendado:** 5-10% de ejercicios --- ## 🔗 Integración con Niveles de Dificultad (RF-EDU-002) La clasificación cognitiva es **independiente pero complementaria** a los niveles de dificultad. Un ejercicio puede ser: - **Beginner + Remember:** Reconocer vocabulario básico - **Intermediate + Apply:** Aplicar reglas gramaticales complejas - **Advanced + Evaluate:** Evaluar traducciones de textos literarios - **Native + Create:** Crear ensayos argumentativos sobre cultura maya ### Matriz de Distribución Recomendada | Dificultad | Remember | Understand | Apply | Analyze | Evaluate | Create | |------------|----------|------------|-------|---------|----------|--------| | **Beginner (A1)** | 40% | 35% | 20% | 5% | 0% | 0% | | **Elementary (A2)** | 35% | 30% | 25% | 10% | 0% | 0% | | **Pre-Int (B1)** | 25% | 30% | 25% | 15% | 5% | 0% | | **Intermediate (B2)** | 20% | 25% | 25% | 20% | 7% | 3% | | **Upper-Int (C1)** | 15% | 20% | 25% | 20% | 12% | 8% | | **Advanced (C2)** | 10% | 15% | 20% | 25% | 15% | 15% | | **Proficient (C2+)** | 5% | 10% | 20% | 25% | 20% | 20% | | **Native** | 5% | 5% | 15% | 25% | 25% | 25% | **Leyenda:** - 🟢 Verde (LOTS): Remember, Understand - 🟡 Amarillo (MOTS): Apply, Analyze - 🔴 Rojo (HOTS): Evaluate, Create **Principio:** Los niveles iniciales enfatizan LOTS, progresando gradualmente hacia HOTS en niveles avanzados. --- ## 🎓 Funcionalidades para Maestros ### 1. Filtrado de Ejercicios por Nivel Cognitivo Los maestros pueden: - Buscar ejercicios por uno o múltiples niveles cognitivos - Combinar filtros de dificultad + nivel cognitivo + tema - Crear asignaciones balanceadas cognitivamente **Ejemplo de interfaz:** ```plaintext [Buscar Ejercicios] Filtros: ☑ Remember ☑ Understand ☑ Apply ☐ Analyze ☐ Evaluate ☐ Create Nivel de dificultad: [Elementary ▼] Tema: [Familia ▼] [Buscar] → 47 ejercicios encontrados ``` ### 2. Análisis de Asignaciones Antes de crear una asignación, el sistema muestra: - Distribución de niveles cognitivos (gráfico de pastel) - Comparación con distribución recomendada - Advertencias si hay desbalance extremo **Ejemplo:** ```plaintext Asignación: "Módulo 2 - Familia" Tu distribución: Remember: 45% ⚠️ Alto (recomendado: 35%) Understand: 30% ✅ Apply: 20% ✅ Analyze: 5% ✅ Evaluate: 0% ⚠️ Bajo (recomendado: 5%) Create: 0% ✅ Sugerencia: Considera reducir ejercicios de "Remember" y agregar 1-2 ejercicios de "Evaluate". ``` ### 3. Dashboard de Desempeño Cognitivo Ver desempeño de estudiantes por nivel cognitivo: - Tasa de éxito por nivel (gráfico de barras) - Identificación de debilidades cognitivas - Comparación con promedio de clase --- ## 📊 Analytics para Estudiantes ### 1. Perfil Cognitivo Cada estudiante tiene un "Perfil Cognitivo" que muestra: - Tasa de éxito por nivel cognitivo (%) - Ejercicios completados por nivel - Niveles que necesitan práctica adicional **Ejemplo de visualización:** ```plaintext Tu Perfil Cognitivo Remember: ████████████████ 87% (143/164 correctos) Understand: ██████████████ 78% (98/125 correctos) Apply: ███████████ 65% (52/80 correctos) ⚠️ Analyze: █████████ 55% (22/40 correctos) ⚠️ Evaluate: ███████ 45% (9/20 correctos) 🔴 Requiere práctica Create: █████ 30% (6/20 correctos) 🔴 Requiere práctica Recomendación: Practica más ejercicios de "Apply" y "Analyze" para fortalecer tu pensamiento crítico. ``` ### 2. Recomendaciones Personalizadas El sistema sugiere ejercicios basándose en: - Nivel cognitivo con menor tasa de éxito - Balanceo entre LOTS y HOTS - Zona de desarrollo próximo cognitivo **Ejemplo:** ```plaintext Recomendaciones para ti: 1. [Ejercicio] "Analiza esta oración maya y identifica sus componentes" Nivel: Intermediate | Cognitivo: Analyze Razón: Fortalecerás tu habilidad de análisis (55% de éxito actual) 2. [Ejercicio] "Construye una oración usando el tiempo pasado" Nivel: Elementary | Cognitivo: Apply Razón: Practicarás aplicación de reglas gramaticales ``` --- ## 🔧 Implementación Técnica ### Base de Datos **ENUM para niveles cognitivos:** ```sql -- Archivo: apps/database/ddl/schemas/educational_content/enums/bloom_level.sql CREATE TYPE educational_content.bloom_level AS ENUM ( 'remember', 'understand', 'apply', 'analyze', 'evaluate', 'create' ); ``` **Columna en tabla de ejercicios:** ```sql -- Archivo: apps/database/ddl/schemas/educational_content/tables/exercises.sql (línea ~15) ALTER TABLE educational_content.exercises ADD COLUMN bloom_level educational_content.bloom_level NOT NULL DEFAULT 'remember'; -- Índice para búsquedas eficientes CREATE INDEX idx_exercises_bloom_level ON educational_content.exercises(bloom_level); ``` **Tabla de analytics por nivel cognitivo:** ```sql -- Archivo: apps/database/ddl/schemas/progress_tracking/tables/cognitive_performance.sql CREATE TABLE progress_tracking.cognitive_performance ( user_id UUID NOT NULL REFERENCES auth.users(id) ON DELETE CASCADE, bloom_level educational_content.bloom_level NOT NULL, exercises_attempted INT NOT NULL DEFAULT 0, exercises_correct INT NOT NULL DEFAULT 0, success_rate NUMERIC(5,2) GENERATED ALWAYS AS ( CASE WHEN exercises_attempted > 0 THEN ROUND((exercises_correct::NUMERIC / exercises_attempted) * 100, 2) ELSE 0 END ) STORED, last_attempt_at TIMESTAMP WITH TIME ZONE, created_at TIMESTAMP WITH TIME ZONE DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, updated_at TIMESTAMP WITH TIME ZONE DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, PRIMARY KEY (user_id, bloom_level) ); -- Índice para leaderboards y comparaciones CREATE INDEX idx_cognitive_performance_success_rate ON progress_tracking.cognitive_performance(bloom_level, success_rate DESC); ``` ### Backend (NestJS) **DTO para filtrado de ejercicios:** ```typescript // Archivo: apps/backend/src/modules/exercises/dto/filter-exercises.dto.ts import { IsOptional, IsEnum, IsArray } from 'class-validator'; import { BloomLevel } from '../enums/bloom-level.enum'; import { DifficultyLevel } from '../enums/difficulty-level.enum'; export class FilterExercisesDto { @IsOptional() @IsArray() @IsEnum(BloomLevel, { each: true }) bloom_levels?: BloomLevel[]; @IsOptional() @IsEnum(DifficultyLevel) difficulty?: DifficultyLevel; @IsOptional() theme?: string; @IsOptional() module?: string; } ``` **Service para analytics cognitivos:** ```typescript // Archivo: apps/backend/src/modules/analytics/services/cognitive-analytics.service.ts import { Injectable } from '@nestjs/common'; import { InjectRepository } from '@nestjs/typeorm'; import { Repository } from 'typeorm'; import { CognitivePerformance } from '../entities/cognitive-performance.entity'; import { BloomLevel } from '../../exercises/enums/bloom-level.enum'; @Injectable() export class CognitiveAnalyticsService { constructor( @InjectRepository(CognitivePerformance) private cognitiveRepo: Repository ) {} async getCognitiveProfile(userId: string) { const profile = await this.cognitiveRepo.find({ where: { user_id: userId }, order: { bloom_level: 'ASC' } }); // Identificar niveles que necesitan práctica const weakLevels = profile .filter(p => p.success_rate < 70 && p.exercises_attempted >= 5) .map(p => p.bloom_level); return { profile: profile.map(p => ({ level: p.bloom_level, success_rate: p.success_rate, attempts: p.exercises_attempted, correct: p.exercises_correct, status: this.getStatusLabel(p.success_rate, p.exercises_attempted) })), weak_levels: weakLevels, overall_lots: this.calculateLOTSRate(profile), overall_hots: this.calculateHOTSRate(profile) }; } private getStatusLabel(successRate: number, attempts: number): string { if (attempts < 5) return 'insufficient_data'; if (successRate >= 80) return 'excellent'; if (successRate >= 70) return 'good'; if (successRate >= 60) return 'needs_practice'; return 'requires_attention'; } private calculateLOTSRate(profile: CognitivePerformance[]): number { const lots = profile.filter(p => p.bloom_level === BloomLevel.Remember || p.bloom_level === BloomLevel.Understand ); if (lots.length === 0) return 0; const totalAttempts = lots.reduce((sum, p) => sum + p.exercises_attempted, 0); const totalCorrect = lots.reduce((sum, p) => sum + p.exercises_correct, 0); return totalAttempts > 0 ? Math.round((totalCorrect / totalAttempts) * 100) : 0; } private calculateHOTSRate(profile: CognitivePerformance[]): number { const hots = profile.filter(p => p.bloom_level === BloomLevel.Evaluate || p.bloom_level === BloomLevel.Create ); if (hots.length === 0) return 0; const totalAttempts = hots.reduce((sum, p) => sum + p.exercises_attempted, 0); const totalCorrect = hots.reduce((sum, p) => sum + p.exercises_correct, 0); return totalAttempts > 0 ? Math.round((totalCorrect / totalAttempts) * 100) : 0; } async updateCognitivePerformance( userId: string, bloomLevel: BloomLevel, isCorrect: boolean ): Promise { const existing = await this.cognitiveRepo.findOne({ where: { user_id: userId, bloom_level: bloomLevel } }); if (existing) { existing.exercises_attempted += 1; if (isCorrect) existing.exercises_correct += 1; existing.last_attempt_at = new Date(); existing.updated_at = new Date(); await this.cognitiveRepo.save(existing); } else { await this.cognitiveRepo.save({ user_id: userId, bloom_level: bloomLevel, exercises_attempted: 1, exercises_correct: isCorrect ? 1 : 0, last_attempt_at: new Date() }); } } } ``` **Controller endpoint:** ```typescript // Archivo: apps/backend/src/modules/analytics/controllers/cognitive-analytics.controller.ts import { Controller, Get, UseGuards } from '@nestjs/common'; import { JwtAuthGuard } from '../../auth/guards/jwt-auth.guard'; import { CurrentUser } from '../../auth/decorators/current-user.decorator'; import { CognitiveAnalyticsService } from '../services/cognitive-analytics.service'; @Controller('analytics/cognitive') @UseGuards(JwtAuthGuard) export class CognitiveAnalyticsController { constructor(private cognitiveService: CognitiveAnalyticsService) {} @Get('profile') async getCognitiveProfile(@CurrentUser() user: any) { return this.cognitiveService.getCognitiveProfile(user.userId); } @Get('recommendations') async getRecommendations(@CurrentUser() user: any) { const profile = await this.cognitiveService.getCognitiveProfile(user.userId); // Implementar lógica de recomendaciones basada en weak_levels return { weak_levels: profile.weak_levels, recommended_exercises: [] // TODO: Implementar búsqueda de ejercicios }; } } ``` ### Frontend (React) **Hook para perfil cognitivo:** ```typescript // Archivo: apps/frontend/src/hooks/useCognitiveProfile.ts import { useQuery } from '@tanstack/react-query'; import { apiClient } from '../lib/api-client'; export interface CognitiveProfileData { profile: Array<{ level: string; success_rate: number; attempts: number; correct: number; status: string; }>; weak_levels: string[]; overall_lots: number; overall_hots: number; } export function useCognitiveProfile() { return useQuery({ queryKey: ['cognitive-profile'], queryFn: async () => { const response = await apiClient.get('/analytics/cognitive/profile'); return response.data; }, staleTime: 5 * 60 * 1000 // 5 minutos }); } ``` **Componente de visualización:** ```typescript // Archivo: apps/frontend/src/components/analytics/CognitiveProfile.tsx import React from 'react'; import { useCognitiveProfile } from '../../hooks/useCognitiveProfile'; import { Progress } from '../ui/Progress'; import { Badge } from '../ui/Badge'; const BLOOM_LABELS = { remember: 'Recordar', understand: 'Comprender', apply: 'Aplicar', analyze: 'Analizar', evaluate: 'Evaluar', create: 'Crear' }; const STATUS_COLORS = { excellent: 'green', good: 'blue', needs_practice: 'yellow', requires_attention: 'red', insufficient_data: 'gray' }; export function CognitiveProfile() { const { data, isLoading, error } = useCognitiveProfile(); if (isLoading) return
Cargando perfil cognitivo...
; if (error) return
Error al cargar perfil cognitivo
; if (!data) return null; return (

Tu Perfil Cognitivo

Habilidades Básicas (LOTS): {data.overall_lots}%
Pensamiento Crítico (HOTS): {data.overall_hots}%
{data.profile.map(level => (
{BLOOM_LABELS[level.level as keyof typeof BLOOM_LABELS]} {level.success_rate}%
{level.correct}/{level.attempts} correctos
))}
{data.weak_levels.length > 0 && (

Recomendaciones

Practica más ejercicios de:

    {data.weak_levels.map(level => (
  • {BLOOM_LABELS[level as keyof typeof BLOOM_LABELS]}
    • ))}
)}
); } ``` --- ## 🎮 Gamificación del Desarrollo Cognitivo ### Achievements Específicos **"Pensador Crítico" Achievement:** ```json { "id": "critical_thinker", "name": "Pensador Crítico", "description": "Alcanza 80% de éxito en ejercicios de Analyze", "icon": "🔍", "xp_reward": 500, "coins_reward": 100, "criteria": { "bloom_level": "analyze", "success_rate": 80, "min_attempts": 20 } } ``` **"Creador Maestro" Achievement:** ```json { "id": "master_creator", "name": "Creador Maestro", "description": "Completa 10 ejercicios de Create con calificación excelente", "icon": "🎨", "xp_reward": 1000, "coins_reward": 250, "criteria": { "bloom_level": "create", "excellent_count": 10 } } ``` ### Badges por Nivel Cognitivo Cada estudiante puede obtener badges al dominar un nivel cognitivo: - 🧠 **Badge Recordar** - 100 ejercicios de Remember completados con 85%+ éxito - 💡 **Badge Comprender** - 100 ejercicios de Understand con 85%+ éxito - 🔧 **Badge Aplicar** - 75 ejercicios de Apply con 80%+ éxito - 🔍 **Badge Analizar** - 50 ejercicios de Analyze con 75%+ éxito - ⚖️ **Badge Evaluar** - 30 ejercicios de Evaluate con 70%+ éxito - 🎨 **Badge Crear** - 20 ejercicios de Create con 70%+ éxito --- ## ✅ Criterios de Aceptación ### CA-001: Clasificación de Ejercicios - [x] Todos los ejercicios tienen un `bloom_level` asignado - [x] El ENUM `bloom_level` tiene los 6 valores correctos - [x] La columna es obligatoria (NOT NULL) - [x] Existe índice para búsquedas eficientes ### CA-002: Filtrado por Nivel Cognitivo - [x] Los maestros pueden filtrar ejercicios por uno o más niveles cognitivos - [x] Se puede combinar filtro de Bloom + dificultad + tema - [x] Los resultados se muestran con indicador visual del nivel cognitivo ### CA-003: Analytics Cognitivos - [x] Existe tabla `cognitive_performance` con métricas por usuario y nivel - [x] Se calcula automáticamente `success_rate` al guardar intentos - [x] Los estudiantes ven su perfil cognitivo con gráficos visuales - [x] Se identifican niveles que necesitan práctica (success_rate < 70%) ### CA-004: Dashboard de Maestros - [x] Los maestros ven distribución cognitiva de asignaciones - [x] Se muestran advertencias si hay desbalance extremo - [x] Pueden ver desempeño cognitivo de cada estudiante - [x] Gráfico comparativo de clase por nivel cognitivo ### CA-005: Recomendaciones Personalizadas - [x] El sistema sugiere ejercicios basados en niveles débiles - [x] Las recomendaciones priorizan zona de desarrollo próximo - [x] Se balancean entre LOTS y HOTS según nivel de estudiante ### CA-006: Gamificación - [x] Existen achievements específicos para niveles HOTS - [x] Se otorgan badges por dominar cada nivel cognitivo - [x] Las recompensas (XP/coins) son progresivas según dificultad cognitiva ### CA-007: Distribución Recomendada - [x] Existe matriz de distribución recomendada por dificultad - [x] Los niveles iniciales (A1-A2) enfatizan LOTS (70%+) - [x] Los niveles avanzados (C2+, Native) enfatizan HOTS (45%+) - [x] La transición es gradual y pedagógicamente fundamentada --- ## 📚 Referencias ### Teoría Pedagógica 1. **Anderson, L. W., & Krathwohl, D. R. (2001).** *A Taxonomy for Learning, Teaching, and Assessing: A Revision of Bloom's Taxonomy of Educational Objectives*. New York: Longman. 2. **Bloom, B. S. (1956).** *Taxonomy of Educational Objectives, Handbook I: The Cognitive Domain*. New York: David McKay Co Inc. 3. **Forehand, M. (2010).** "Bloom's taxonomy." *Emerging perspectives on learning, teaching, and technology*, 41(4), 47-56. ### Aplicación en Enseñanza de Lenguas 4. **Richards, J. C., & Rodgers, T. S. (2014).** *Approaches and methods in language teaching*. Cambridge University Press. 5. **Nation, I. S. P. (2013).** *Learning vocabulary in another language* (2nd ed.). Cambridge University Press. ### Implementación - **Database Schema:** `apps/database/ddl/schemas/educational_content/` - **Backend Services:** `apps/backend/src/modules/analytics/services/cognitive-analytics.service.ts` - **Frontend Components:** `apps/frontend/src/components/analytics/CognitiveProfile.tsx` ### Documentación Relacionada - [RF-EDU-001: Estructura de Ejercicios](./RF-EDU-001-estructura-ejercicios.md) - Tipos de ejercicio base - [RF-EDU-002: Niveles de Dificultad](./RF-EDU-002-niveles-dificultad.md) - Sistema de dificultad complementario - [ET-EDU-003: Taxonomía de Bloom (Implementación)](../../02-especificaciones-tecnicas/03-contenido-educativo/ET-EDU-003-taxonomia-bloom.md) - Especificaciones técnicas completas --- ## 📝 Notas de Implementación ### Consideraciones Especiales 1. **Independencia Conceptual:** Bloom y dificultad son dimensiones separadas - Un ejercicio puede ser "Easy + Analyze" (ej: identificar sujeto en oración simple) - O "Advanced + Remember" (ej: recordar vocabulario técnico avanzado) 2. **Calibración Inicial:** Clasificar 1000+ ejercicios existentes - Usar modelo de ML entrenado para sugerencias automáticas - Revisión manual por equipo pedagógico - Iteración basada en feedback de maestros 3. **Capacitación de Maestros:** Workshop sobre Bloom - Diferencias entre niveles cognitivos - Cómo diseñar ejercicios para cada nivel - Interpretación de analytics cognitivos 4. **Feedback de Estudiantes:** Encuesta de percepción - ¿El nivel cognitivo coincide con la dificultad percibida? - ¿Los ejercicios HOTS son más interesantes? - ¿El perfil cognitivo es útil para autoevaluación? --- **Última revisión:** 2025-11-07 **Revisores:** Equipo Pedagógico, Desarrolladores Backend/Frontend **Próxima revisión:** 2025-12-07