Tengo grandes ideas. Los urgentes a las 23 horas, normalmente desaparecen con el desayuno. Entonces, cuando se me ocurrió la idea (un recomendador de lectura de IA para la biblioteca de nuestra escuela para realmente entusiasmar a los niños), le pregunté a mi pareja si podía cambiar mis fines de semana por ello.
“Simplemente hazlo”, dijo.
Conversación de mayo de 2025. Aplicación de noviembre en vivo en clase. ¿Vía rápida? No. Un trabajo doloroso. Sí.
El por qué
He enseñado en el Reino Unido, Medio Oriente y el sudeste asiático. Once años. He visto a bibliotecarios seleccionar libros perfectos que permanecen en los estantes, acumulando polvo. ¿Por qué? Ningún sistema conecta este niño con ese libro.
Las herramientas existentes son caras. Rígido. Ignoran lo que realmente hay en su estante. Me di cuenta de que la tecnología existía, pero nadie la construyó para un profesor como yo. Así lo hice. Usé codificación de vibración.
Aprendiendo de la manera difícil
Codificación de vibraciones. Describes el código en inglés sencillo a una IA. No codificas. Tú hablas. Empecé a hablar.
El progreso fue glacial. Día adelante, tres atrás. Casi lo dejo todo el verano. Estaba ejecutando una Mac de doce años. Simplemente instalar el entorno parecía un segundo trabajo. Luego perdí horas de código. Sin respaldo. Simplemente miré la pantalla. Vacío.
Las portadas de los libros eran la pesadilla. Tenía diez mil títulos. Necesitaba API legales, sin raspado. Escribí código hasta que me rompí. Lo hice funcionar, mal. Construyó una página de verificación manual. Semanas de hacer clic. Entonces esa página colapsó. Reiniciado desde cero.
Cambió de copiloto a Claude. Mejor, pero sigue siendo una locura. Bucles. Errores. Aún mejor que nada.
¿Ahora? Lo que me tomó meses, toma horas. Los LLM se mueven terriblemente rápido.
Lo que me lleva días y semanas a finales de 5, lo puedo lograr en horas. El ritmo es aterrador.
Cómo funciona
Mantenlo simple.
1. Cargue el catálogo escolar como CSV. Hecho. Sin recatalogar.
2. Crea perfiles de estudiantes.
3. Ejecute una verificación de lectura rápida. Nivel, intereses.
La IA escanea el catálogo. Lo relaciona con los gustos de los niños, sus autores favoritos y los temas de clase. Genera una lista de libros ya en su biblioteca.
Los perfiles muestran el nombre, la edad de lectura, las preferencias de género y el tema actual. Los datos permanecen con el maestro y el bibliotecario. La privacidad importa. LibraryAid cumple con GDPR y COPPA. Almacenamiento de Google Firebase. Sin direcciones de correo electrónico. El inicio de sesión es código + PIN.
Los niños inician sesión. Vea cincuenta recomendaciones. Clasificado.
Marcar “leyendo”
Marcar “terminado”
*Marcar “querer”
¿Terminar un libro? Escribe una reseña. Responder preguntas de comprensión. Consigue puntos. Desbloquea los accesorios del gusano. Diferentes puntos de género para diferentes engranajes helicoidales. La lectura amplia supera el volumen de lectura aquí. Las reseñas alimentan el motor. El descubrimiento de un niño se hace visible en la escuela.
El motor utiliza una lista de “libros maestros” de más de 1000 títulos de premios. No solo coincide con el nivel. Busca cosas ocultas que los niños nunca encuentran por sí solos. A veces es un género nuevo bajo un tema familiar. A veces es el siguiente paso lógico. Un autor parecido. Una continuación de la serie.
¿A la gente realmente le gustó?
Mi colega dijo que podía hacerlo. Honestamente. Esa confianza significaba más que cualquier tutorial. Otros profesores dieron su opinión. Franco. Humillante. Se lo integró inmediatamente. Lo llamó útil.
A mi hijo le encantó. Lo probó sin descanso. Le dijo a su escuela. Luego hizo lo que sólo un niño de doce años podía hacer. Le pregunté a un LLM si LibraryAid tendría éxito. Dijo “sí”. Momentos de crianza contemporáneos.
Los niños reaccionaron
Algo cambió. Los lectores poco entusiastas querían la biblioteca. Se convirtió en una búsqueda del tesoro.
Un estudiante de inglés, dos grados por debajo de su colocación. Lo coincidió bien. Leyó tres veces el progreso promedio de sus compañeros. La tecnología no lo arregló. Simplemente le dio libros que valieron la pena.
Leí en voz alta Nadando contra la tormenta. Tema ambiental. Impacto sorprendente. ¿El día siguiente? La clase invadió la aplicación para libros de aventuras como ese. Chispa humana. Combustible para máquinas. La aplicación funciona mejor junto a un profesor. No en lugar de uno.
Lo que me enseñó la depuración
Arreglar el código y arreglar los malentendidos se parecen. Ambos necesitan paciencia. Ambos necesitan hipótesis. Escribir algoritmos adaptativos me obligó a pensar en la diferenciación.
La mayoría de las tecnologías educativas fracasan. Creado para administradores, no para profesores. Optimiza para paneles de control. Ignora treinta niños distintos.
La herramienta saca a la luz libros. No garantiza la inspiración. Una niña me mostró su lista. Ojos suplicantes. Perdido. La lista fue genial. Clásicos, gemas, comodidad, elasticidad. Ella solo vio la serie que conocía. El algoritmo funcionó perfectamente. Necesitaba una persona.
No se puede codificar la confianza.
No existe un motor de recomendaciones que reemplace el momento en que un niño pregunta: “¿Qué leo ahora?” y te mira.
Construir herramientas que nos amplíen. Deje que la IA coincida. Empujemos. LibraryAid podría ser lo mejor que he hecho jamás. Incluso mejor que algunas lecciones.
Pero no es una varita mágica.
¿Qué hacemos cuando la pantalla dice “prueba esto” y el niño nos mira sin comprender?
Esa parte aún no está automatizada. Quizás nunca debería ser así. 🐛
