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US-LTI-003: Deep Linking

Épica: EXT-007: LTI Integration Prioridad: P2 Story Points: 10 Esfuerzo: 10 horas Costo: $1,500 USD Sprint: 18

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📋 User Story

Como profesor en Canvas,
Quiero seleccionar ejercicios específicos de GAMILITpara asignar a mis estudiantes
Para que puedan acceder directamente al contenido correcto sin navegar

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🎯 Contexto de Negocio

Problema Actual

• Profesor asigna "GAMILIT Platform" genéricamente
• Estudiante debe navegar para encontrar el ejercicio correcto
• Confusión sobre qué hacer (NPS -10 puntos)

Solución

• Deep Linking: Profesor selecciona ejercicio/módulo desde Canvas
• Canvas muestra preview del contenido
• Estudiante hace clic → abre ejercicio específico

Valor

• Clarity: 100% estudiantes saben qué hacer
• Engagement: +25% (menos abandono)
• NPS profesores: +10 puntos

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✅ Criterios de Aceptación

Funcionales

1. Deep Linking Request:

   • LMS envía deep linking request con claim:

     {
       "https://purl.imsglobal.org/spec/lti-dl/claim/deep_linking_settings": {
         "deep_link_return_url": "https://canvas.com/return",
         "accept_types": ["ltiResourceLink"],
         "accept_presentation_document_targets": ["iframe", "window"]
       }
     }
     

   • GAMILITdetecta tipo de mensaje = "LtiDeepLinkingRequest"

2. Content Selection UI:

   • GAMILITmuestra página de selección de contenido
   • Listado de módulos + ejercicios disponibles
   • Preview de cada ejercicio (título, descripción, dificultad)
   • Botón "Seleccionar" por cada item

3. Deep Linking Response:

   • Profesor selecciona ejercicio → GAMILITconstruye JWT:

     {
       "iss": "https://glit-platform.com",
       "aud": "canvas_client_id",
       "exp": 1699999999,
       "iat": 1699999000,
       "nonce": "random_nonce",
       "https://purl.imsglobal.org/spec/lti/claim/message_type": "LtiDeepLinkingResponse",
       "https://purl.imsglobal.org/spec/lti/claim/deployment_id": "deployment_1",
       "https://purl.imsglobal.org/spec/lti-dl/claim/content_items": [{
         "type": "ltiResourceLink",
         "title": "Crucigrama Científico - Marie Curie",
         "url": "https://glit.com/lti/launch?exercise_id=ex_123",
         "custom": {
           "exercise_id": "ex_123",
           "module_id": "mod_1"
         }
       }]
     }
     

   • JWT firmado con private key de GLIT
   • POST a deep_link_return_url con JWT=<token>

4. Launch con Deep Link:

   • Estudiante hace clic en assignment → LTI launch
   • Launch incluye custom parameters: exercise_id, module_id
   • GAMILITredirige directamente al exercise player

No Funcionales

5. Performance:

   • Content selection UI carga <2 segundos
   • Listado paginado (20 items por página)

6. UX:

   • Search bar para filtrar ejercicios
   • Filtros por módulo, dificultad
   • Thumbnails de ejercicios

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🔧 Tareas Técnicas

Backend (6h)

1. Deep Linking Request Handler (2h)

   • Endpoint POST /api/v1/lti/deep-linking/request
   • Validar JWT del LMS
   • Extraer deep_linking_settings
   • Guardar en sesión (Redis)

2. Content Items API (2h)

   • Endpoint GET /api/v1/lti/content-items
   • Retorna ejercicios/módulos disponibles
   • Formato: { id, title, description, difficulty, thumbnail_url }

3. Deep Linking Response (2h)

   • Endpoint POST /api/v1/lti/deep-linking/response
   • Body: { selected_item_id }
   • Construir JWT con content_items
   • Firmar con private key
   • POST a deep_link_return_url

Frontend (4h)

4. Content Selection Page (3h)

   • Página /lti/content-selection
   • Grid de ejercicios con thumbnails
   • Search + filtros
   • Botón "Seleccionar" por item
   • Manejo de loading/errors

5. Integration Testing (1h)

   • Test con Canvas sandbox
   • Verificar assignment creado correctamente
   • Verificar launch con custom parameters

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📊 Métricas de Éxito

Post-Lanzamiento (1 mes)

• Adoption: >70% profesores usan deep linking
• Student clarity: 95% saben qué ejercicio hacer
• NPS profesores: +10 puntos

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🔗 Dependencias

Bloqueado por

• US-LTI-001: OIDC Login

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📚 Referencias

• LTI Deep Linking Spec

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Creado: 2025-11-07 Asignado a: Full-stack Team