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13. Plan de Implementación MVP

13.1 Roadmap Detallado (6 semanas)

SEMANA 1 (10-16 Feb): Fundamentos

Objetivos:

Infraestructura FIWARE desplegada
Estructura curricular digitalizada
Grafo de habilidades construido

Tareas:

Tarea	Responsable	Entregable
Deploy Orion-LD + Keycloak (Docker Compose)	DevOps	`docker-compose.yml` funcionando
Digitalizar estructura MOD_TBM (Excel → JSON)	Pedagógico	`curriculum_mod_tbm.json`
Mapear 60 CE → ~300 habilidades atómicas	Pedagógico + Experto	`skills_mapping.json`
Definir prerrequisitos (grafo)	Pedagógico	`skill_prerequisites.json`
Implementar `KnowledgeSpaceBuilder`	Backend	Clase Python funcional
Test: cargar grafo y validar	QA	Informe de validación

Riesgos:

⚠️ Mapeo CE → Habilidades es manual y lento
- Mitigación: Empezar con 20 CE (100 habilidades) para el prototipo

SEMANA 2 (17-23 Feb): Generación de Problemas

Objetivos:

Sistema de generación con LLMs funcional
Primer banco de 100 problemas generados

Tareas:

Tarea	Responsable	Entregable
Implementar `LLMProblemGenerator`	Backend	Clase Python funcional
Definir templates de prompts	Pedagógico + IA	`prompt_templates.py`
Generar 100 problemas (easy/medium/hard)	Automatizado	`problems_batch_1.json`
Validación manual de 20 problemas	Pedagógico	Informe de calidad
Ajustar prompts según feedback	Backend	Prompts v2
Almacenar problemas en BD	Backend	PostgreSQL poblada

KPI: ≥80% de problemas generados pasan validación manual

SEMANA 3 (24 Feb - 2 Mar): Evaluación y Rúbricas

Objetivos:

Motor de evaluación con rúbricas funcional
Actualización de estados de conocimiento

Tareas:

Tarea	Responsable	Entregable
Implementar `RubricEvaluator`	Backend	Clase Python funcional
Integrar evaluación por keywords	Backend	Método funcionando
Integrar evaluación con Claude	Backend	Método funcionando
Implementar actualización de `KnowledgeState`	Backend	Lógica de actualización
Tests unitarios de evaluación	QA	Suite de tests
Generar 100 estudiantes sintéticos	Backend	`synthetic_students.json`

SEMANA 4 (3-9 Mar): Recomendación Adaptativa

Objetivos:

Motor de recomendación funcionando
API REST completa

Tareas:

Tarea	Responsable	Entregable
Implementar `AdaptiveRecommendationEngine`	Backend	Clase Python funcional
Algoritmo de cálculo de franja exterior	Backend	Método funcionando
Heurísticas de recomendación	Backend	Lógica implementada
Desarrollar API REST (FastAPI)	Backend	Endpoints funcionando
Documentación OpenAPI	Backend	Swagger UI disponible
Integración con Keycloak (auth)	Backend	JWT validation
Tests de integración API	QA	Postman collection

SEMANA 5 (10-16 Mar): Frontend y Visualización

Objetivos:

Dashboard funcional para estudiantes
Visualización del grafo de conocimiento

Tareas:

Tarea	Responsable	Entregable
Setup proyecto React/Next.js	Frontend	Estructura base
Componente: Mapa de conocimiento (grafo)	Frontend	Vista interactiva (Cytoscape.js)
Componente: Recomendador de problemas	Frontend	Vista con explicaciones
Componente: Visor de problemas	Frontend	Markdown renderer
Componente: Envío de soluciones	Frontend	Formulario + adjuntos
Componente: Dashboard de progreso	Frontend	Gráficos (Recharts)
Integración con API backend	Frontend	Todas las vistas conectadas
Responsive design	Frontend	Mobile-friendly

SEMANA 6 (17-23 Mar): Integración y Demo

Objetivos:

Sistema completo integrado end-to-end
Video demo grabado
Documentación técnica completa

Tareas:

Tarea	Responsable	Entregable
Integración NGSI-LD completa	Backend	Entities en Orion-LD
Poblar sistema con datos sintéticos	Backend	100 estudiantes + 100 problemas
Simular interacciones (submissions)	Backend	500+ submissions
Testing E2E (Cypress/Playwright)	QA	Suite de tests
Preparar datos de demo	Todo el equipo	3 perfiles tipo
Grabar video screencast (5 min)	Comunicación	MP4 subido
Redactar documentación técnica	Líder técnico	PDF de 15 páginas
Presentación slides	Todo el equipo	PowerPoint/PDF
Deploy en servidor demo	DevOps	URL pública accesible

Entregable final 31 marzo:

✅ Prototipo funcional (URL: https://demo-eac.vocational-dataspace.es)
✅ Video demo (5 min)
✅ Documentación técnica (PDF)
✅ Código fuente (GitHub privado)
✅ Presentación ejecutiva (slides)

13.2 Equipo Necesario

Roles y dedicación:

Rol	Dedicación	Responsabilidades
Líder Técnico	100% (6 semanas)	Arquitectura, coordinación, documentación
Backend Developer	100%	Python, FastAPI, EAC engine, LLM integration
Frontend Developer	100%	React, visualización de grafos, UX
Pedagogo/Experto FP	50%	Mapeo CE→Habilidades, validación de problemas
DevOps	25%	Deploy FIWARE, Docker, CI/CD
QA Tester	50%	Tests unitarios, integración, E2E
Diseñador UX/UI (opcional)	25%	Diseño de interfaces, iconografía

Total esfuerzo: ~4.5 FTE × 6 semanas = 27 personas-semana

13.3 Infraestructura Requerida

Servidor de desarrollo/demo:

CPU: 8 cores
RAM: 32 GB
Almacenamiento: 500 GB SSD
Servicios:
- Orion-LD Context Broker
- PostgreSQL 16
- Keycloak 23
- FastAPI (backend)
- Next.js (frontend)
- Nginx (reverse proxy)

Costes estimados AWS/Azure:

Compute (EC2/VM): ~€200/mes
Storage (S3/Blob): ~€20/mes
APIs externas (Claude): ~€15 (one-time para generación)
Total 2 meses: ~€450

Alternativa gratuita (para demo):

Railway.app / Render.com: Free tier para MVP
FIWARE Lab: Infraestructura gratuita para proyectos educativos

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