Resumen

AMS representa el aprendizaje humano como un vector de estado en evolución, guiado por un knowledge graph, señales contextuales y políticas adaptativas. Mezcla indicadores de gobernanza, embeddings context-aware y ajustes tipo refuerzo.

Anatomía del sistema

• Estado del aprendiz: vector con habilidades, confianza e indicadores contextuales.
• Knowledge graph: documenta contenidos, dependencias y trazabilidad.
• Motor adaptativo: puntúa el contexto y ajusta el ritmo, proponiendo nuevas interacciones.

Primera aplicación

Se despliega para aprendizaje de idiomas, combinando embeddings cross-linguales con contexto físico/digital. Planifica sesiones, monitoriza deriva y ofrece retroalimentación explicable.