Logotipo de Atomic AoL Atomic AoL Accreditation & AssuranceOfLearning · a project by Marino&Carli
FAQ

Las preguntas que de verdad hacen los decanos,
las oficinas de calidad y TI.

¿Qué datos tenemos que aportar?

Tres cosas: (1) enlaces a tus páginas públicas de programas y asignaturas, (2) un CSV de calificaciones por cohorte y año, (3) un CSV de medidas indirectas (encuestas a egresados o de salida, opiniones de empleadores). El asistente proporciona plantillas descargables para ambos CSV, y las pantallas de carga validan los archivos con mensajes de error en lenguaje claro. No se requiere ninguna integración de sistemas para un piloto.

¿Cuánto dura un ciclo completo?

Desde la recepción de los datos: unas dos semanas para un piloto, incluyendo la formación del profesorado y las rondas de aprobación. La cadena en sí se ejecuta en minutos — el tiempo de calendario corresponde a los pasos humanos: tu profesorado revisando y aprobando objetivos de competencia y hallazgos.

¿La IA escribe todo el informe? ¿Podemos fiarnos?

La IA redacta el borrador; tu profesorado decide. Los objetivos de competencia — el ancla intelectual del informe — quedan bloqueados en una cola de aprobación hasta que una persona identificada los valida. Cada párrafo del PDF final está respaldado por una fila de evidencia en el paquete, y el MANIFEST SHA-256 demuestra que nada fue alterado después de la firma. Además puedes rechazar o modificar cualquier cosa en las puertas de aprobación.

¿Nuestros datos se usan para entrenar modelos de IA?

No. El procesamiento de lenguaje se ejecuta en la API comercial de Anthropic, que según sus términos comerciales no utiliza los datos de los clientes para entrenar modelos. Tus datos permanecen en tu tenant aislado, y las filas de encuestas con menos de 5 respondientes se descartan por diseño para proteger a las personas.

¿Qué estándares de acreditación cubre?

Hoy: el Standard 5 de AACSB (Assurance of Learning), la parte más laboriosa del ciclo. La arquitectura es agnóstica respecto al estándar — los agentes leen el texto del estándar que se les da — así que las variantes EFMD/EQUIS y QAA están en la hoja de ruta. Pregúntanos por tu marco específico.

¿Cuánto cuesta ejecutarlo?

El piloto tiene un precio fijo de £2,500 — uso de IA incluido. Como referencia, el coste de IA de una ejecución completa de la cadena ronda las £0.10, y la plataforma hace cumplir topes de presupuesto por ejecución y por día, de modo que los costes no pueden dispararse. Los planes anuales empiezan en £400/mes después del piloto.

¿Dónde está alojado? ¿Podemos mantener los datos en la UE?

Sí — la plataforma se despliega en una región de la UE (Fráncfort) por defecto. Para los pilotos también podemos hablar de ejecutarla en infraestructura que tú controles. TLS en tránsito, secretos en el almacén de secretos del host, el contenedor se ejecuta como usuario no root.

¿Qué recibimos exactamente al final?

Un paquete de entrega de tres archivos: REPORT.PDF (el informe narrativo maquetado), EVIDENCE.JSONL (cada dato detrás de cada afirmación, legible por máquina) y MANIFEST.JSON (hashes SHA-256 que encadenan los dos, para que cualquier revisor pueda verificar la integridad). Además, acceso a la plataforma para volver a ejecutar o explorar.

Nuestras calificaciones viven en [Moodle/Banner/un sistema propio]. ¿Es un problema?

No — si puedes exportar un CSV, puedes usar Atomic AoL. La plantilla de calificaciones es deliberadamente mínima (asignatura, objetivo de competencia, año, cohorte, tasa de aprobados o nota media). Las integraciones directas con LMS están en la hoja de ruta, pero ningún piloto se ha visto bloqueado jamás por una exportación.

¿Qué pasa después del piloto?

Te quedas con el paquete y con todo lo que aprobaste. Si la calidad te convence, el plan anual (desde £400/mes) cubre ciclos ilimitados en hasta tres programas. Si no, te llevas un ciclo completo de AoL entregado y ninguna obligación adicional.

¿Una pregunta que se nos escapó?

Escríbenos — responde una persona real, normalmente en un día laborable.

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