Desarrollo de Aplicación Web Saas para Evaluación de Fluidez Lectora con Inteligencia Artificial

Se busca un equipo o desarrollador experimentado para crear una aplicación web tipo SaaS (Software as a Service) innovadora, diseñada para evaluar el dominio y la fluidez lectora de estudiantes de enseñanza básica. La aplicación no requerirá instalación local y será accesible completamente a través de la web.

Funcionalidades clave:

1.  Evaluación de Lectura: La plataforma debe permitir a los estudiantes leer textos proporcionados por el sistema. Durante la lectura, se grabará el audio del alumno.
2.  Procesamiento con IA: El audio grabado será procesado utilizando inteligencia artificial para generar un informe automático y objetivo sobre la capacidad lectora del estudiante. Se sugiere evaluar el uso de tecnologías como Azure Speech Pronunciation Assessment o OpenAI Audio / Transcription API para esta funcionalidad.
3.  Cálculo de Velocidad Lectora: La aplicación deberá calcular la velocidad lectora en palabras correctas por minuto (PPM). Esta métrica se clasificará en categorías como Muy Baja, Baja, Media y Alta, con rangos que se diferenciarán según el curso del estudiante y el momento del año escolar.
4.  Análisis de Precisión Lectora: Se calculará el porcentaje de precisión lectora sobre el total de palabras del texto. El sistema deberá identificar y diferenciar entre palabras correctas, sustituciones, omisiones e inserciones realizadas por el alumno.
5.  Clasificación de Fluidez Oral: La calidad o fluidez de la lectura oral se clasificará mediante una rúbrica que contenga al menos cinco niveles: No Lector, Lectura Silábica, Lectura Palabra a Palabra, Lectura por Unidades Cortas y Lectura Fluida. La aplicación deberá proponer automáticamente una categoría, permitiendo al examinador confirmarla o ajustarla manualmente.
6.  Comparación de Desempeño: Los resultados obtenidos se compararán con rangos esperados para cada nivel educativo y época del año, proporcionando una categorización del desempeño del estudiante (por ejemplo: En lo Esperado, Bajo lo Esperado o Muy Bajo lo Esperado).
7.  Almacenamiento y Análisis de Datos: Todos los resultados de las evaluaciones deberán ser almacenados de forma segura para permitir análisis posteriores. Esto incluye análisis detallados por lectura y por alumno, seguimiento de la evolución histórica individual de cada estudiante, análisis de la evolución de cursos completos y comparaciones entre diferentes cursos o grupos de cursos.

Perfiles de Usuario:

La aplicación deberá contar con al menos tres perfiles de usuario distintos, cada uno con sus propias funcionalidades y permisos:

*  Examinador: Responsable de aplicar las evaluaciones a los estudiantes y consultar sus resultados.
*  Administrador: Encargado de la gestión de usuarios, la configuración de cursos y la generación de informes generales.
*  Apoderado: Accederá a los resultados y el progreso de su pupilo.