Motor Seed & Bloom

Motor Seed & Bloom: Derivación Pedagógica

El motor Seed & Bloom es el componente de ce-svc-content-engine encargado de la expansión pedagógica autónoma en ColabEdu. Toma una especificación base (una “semilla” o seed) y genera una familia de ejercicios didácticamente diferenciados y alineados con los niveles de la Taxonomía de Bloom revisada.

     [ Semilla / Seed ] (Ej: Texto original o examen real - PRIVADO)
            │
            ▼  (Proceso de derivación LLM)
   ┌────────────────────────────────────────────────────────┐
   │ L2 Comprensión ──► Ejercicio formativo (C2)            │
   │ L3 Aplicación  ──► Transferencia de contexto (C2)     │
   │ L4 Análisis    ──► Análisis textual y estilístico (C2) │
   │ L5 Síntesis    ──► Receta de redacción guiada (C1)    │
   │ L6 Evaluación  ──► Evaluación crítica con rúbrica (C1) │
   └────────────────────────────────────────────────────────┘

Garantía Legal de Derechos de Autor: Al generar nuevos ejercicios inspirados en la semilla pero con enunciados, preguntas y respuestas originales, los derivados pueden ser distribuidos públicamente sin exponer el texto propietario de la semilla. La semilla original se mantiene con visibilidad PRIVATE.

Estrategias de Derivación (`BloomStrategy`)

El motor admite cinco estrategias de derivación según el andamiaje requerido:

Estrategia	Niveles Generados	Caso de Uso Típico
`SOURCE_DERIVATION`	`L2` a `L6` (independientes)	Por defecto. Cada derivado se genera tomando el seed como contexto único.
`PROGRESSION`	`L2` ➔ `L3` ➔ `L4` ➔ `L5` ➔ `L6`	Encadenado. Cada nivel usa el nivel anterior como contexto, creando una progresión de dificultad.
`MEMORY_BLOOM`	`L2` (Comprensión)	Básico. Ideal para semillas muy cortas o ejercicios rápidos de vocabulario.
`APPLICATION_BLOOM`	`L3` y `L4`	Práctico. Enfocado en la resolución y aplicación intermedia de conceptos.
`ANALYSIS_BLOOM`	`L4`, `L5` y `L6`	Avanzado. Orientado al pensamiento crítico, ensayos y debates (Estilo IB).

Modo de Preservación de Semilla (Seed Preservation)

Cuando se utiliza una estrategia que genera el nivel base, el seed original nunca se sobrescribe. El motor crea un nuevo derivado estructurado mientras conserva intacta la procedencia del material en la base de datos a través del campo seedRefCode.

Flujo de Trabajo en Terminal y CLI

El pipeline completo de derivación y empaquetamiento se ejecuta mediante comandos específicos del CLI:

Ingestar el documento base (Semilla)

Cura el examen original y guárdalo como semilla privada:

curator curate \
  --source examenes/ebau_lcl_2025.pdf \
  --referenceCode es.ebau.lcl.madrid.2025 \
  --visibility PRIVATE

Ejecutar la derivación Bloom (Fase F4)

Deriva los ejercicios correspondientes a los niveles de Bloom seleccionados:
Ventana de terminal
```
curator bloom derive \
  --seed es.ebau.lcl.madrid.2025 \
  --strategy PROGRESSION \
  --output ./bloom_out
```
Ensamblar el Bundle temático (Fase F5)

Asocia la semilla y sus derivados dentro de una especificación de curso:
Ventana de terminal
```
spec batch run ce-specs/batches/batch_31_ebau_lcl_assemble_bundles.yaml
```

Referencia de API REST y MCP

Endpoint REST

POST /ops/v1/bloom/derive

Headers:

X-Internal-API-Key: <internal_key>
Content-Type: application/json

Body:

{
  "seedRef": "es.ebau.lcl.madrid.2025",
  "strategy": "PROGRESSION",
  "levels": ["L2", "L3", "L4"],
  "count": 3,
  "sandbox": false
}

Herramienta MCP

Disponible en EduWorkflowTools para ser consumida directamente por los agentes inteligentes (como el Exercise Wizard):

@Tool("bloom_content")
BloomDerivationResult bloomContent(String seedRef, String strategy, int count)