Plataforma de Cursos Online (LMS)

Descripción del Proyecto

Sistema completo de gestión de aprendizaje (Learning Management System) diseñado para educadores, instituciones y empresas que buscan ofrecer experiencias educativas digitales de alta calidad. Esta plataforma facilita la creación, distribución y gestión de cursos online, permitiendo a instructores compartir conocimiento de manera estructurada mientras los estudiantes aprenden a su propio ritmo con herramientas interactivas y seguimiento detallado de progreso.

La plataforma ofrece un entorno robusto donde los instructores pueden construir cursos modulares con contenido multimedia (videos, documentos, presentaciones), crear evaluaciones interactivas (quizzes, exámenes, tareas), y monitorear el desempeño de sus estudiantes en tiempo real. Los estudiantes acceden a un dashboard personalizado que muestra sus cursos activos, progreso por módulo, próximas fechas límite, y certificados obtenidos. El sistema incluye funcionalidades avanzadas como foros de discusión por curso, mensajería directa entre estudiantes e instructores, seguimiento de tiempo dedicado, notas y favoritos en videos, y generación automática de certificados personalizados al completar cursos exitosamente.

Tecnologías Utilizadas

Frontend:

• Next.js 14 con TypeScript para aplicación web performante y SEO-friendly
• React Player para reproducción de video con controles personalizados
• TailwindCSS para interfaz limpia y profesional
• Framer Motion para transiciones suaves entre lecciones
• React Hook Form con Zod para formularios de evaluación
• Chart.js para visualización de progreso y estadísticas

Backend:

• Node.js con Express para API RESTful
• PostgreSQL para datos estructurados (usuarios, cursos, progreso)
• MongoDB para contenido flexible (lecciones, comentarios)
• AWS S3 + CloudFront para almacenamiento y streaming de videos
• Vimeo API como alternativa para hosting profesional de video
• Stripe para procesamiento de pagos y suscripciones

Infraestructura:

• Redis para caché de sesiones y control de acceso
• Socket.io para notificaciones en tiempo real
• FFmpeg para procesamiento y optimización de videos
• AWS Lambda para tareas asíncronas (generación de certificados)
• Elasticsearch para búsqueda avanzada de cursos y contenido
• JWT con refresh tokens para autenticación segura

Características Principales

• Constructor de cursos modular con estructura de secciones y lecciones drag-and-drop
• Reproductor de video avanzado con marcadores, velocidad variable, calidad adaptativa
• Sistema de evaluaciones con múltiple opción, verdadero/falso, respuesta corta y ensayo
• Progreso automático que trackea completación de lecciones y videos vistos
• Certificados personalizables generados automáticamente al completar cursos
• Foros de discusión por curso con hilos, respuestas anidadas y moderación
• Mensajería interna entre estudiantes e instructores
• Dashboard de instructor con analytics de engagement, completación y calificaciones
• Dashboard de estudiante con cursos en progreso, próximos vencimientos y logros
• Notas temporales en videos que el estudiante puede crear mientras mira contenido
• Marcadores y favoritos para regresar rápidamente a lecciones importantes
• Cuestionarios con retroalimentación instantánea y explicaciones de respuestas
• Sistema de calificaciones automático para evaluaciones objetivas
• Tareas con subida de archivos para proyectos y trabajos evaluados manualmente
• Requisitos previos para controlar acceso secuencial a contenido
• Modo offline para descargar videos y estudiar sin conexión
• Transcripciones automáticas de videos con búsqueda de palabras clave
• Gamificación con puntos, badges y tablas de clasificación opcionales
• Carreras de aprendizaje que agrupan múltiples cursos en paths educativos

Retos Enfrentados

Streaming de Video Optimizado: Entregar video de alta calidad sin buffering a usuarios con diferentes velocidades de conexión fue el desafío técnico más significativo. Se implementó Adaptive Bitrate Streaming (ABR) donde los videos se procesan en múltiples resoluciones (360p, 720p, 1080p) usando FFmpeg. El reproductor detecta automáticamente el ancho de banda disponible y ajusta la calidad en tiempo real. Se configuró CloudFront como CDN para servir videos desde edge locations cercanos al usuario, reduciendo latencia. Los videos se segmentan en chunks de 10 segundos permitiendo carga progresiva y seeks rápidos.

Prevención de Piratería de Contenido: Proteger el contenido premium de los instructores era crítico. Se implementaron múltiples capas de seguridad: URLs firmadas temporalmente que expiran después de 2 horas, tokens únicos por usuario que previenen compartir links, marca de agua personalizada con ID de usuario sobre videos, encriptación de videos en reposo y tránsito (HTTPS), y deshabilitación de click derecho y herramientas de desarrollador en el reproductor. Se añadió detección de descarga simultánea desde múltiples IPs que puede suspender cuentas sospechosas.

Sistema de Progreso Preciso: Trackear correctamente el progreso de estudiantes sin ser fácilmente engañable requirió lógica sofisticada. Para videos, se registran "heartbeats" cada 10 segundos verificando que el estudiante realmente está visualizando (pestaña activa, no en velocidad 10x). Un video se marca completo solo si se visualizó al menos 90% de su duración. Para evaluaciones, se previene trampa mostrando preguntas de forma aleatoria, limitando tiempo por intento, y registrando cambios de ventana sospechosos. El progreso se calcula ponderando diferentes tipos de contenido según su importancia.

Escalabilidad de Base de Datos: Con miles de estudiantes tomando múltiples cursos, las tablas de progreso crecían exponencialmente. Se diseñó una arquitectura híbrida usando PostgreSQL para datos relacionales críticos (usuarios, inscripciones, pagos) y MongoDB para datos de alta escritura (eventos de progreso, visualizaciones). Se implementó sharding por curso_id para distribuir carga. Las consultas de analytics usan réplicas de lectura y agregaciones pre-calculadas que se actualizan cada hora en lugar de calcular en tiempo real.

Editor de Contenido Rico para Instructores: Crear un constructor de cursos intuitivo pero poderoso fue desafiante. Se implementó un editor drag-and-drop estilo Notion donde instructores arrastran bloques (video, texto, archivo, quiz, tarea) para construir lecciones. Cada tipo de bloque tiene configuración específica: videos pueden tener timestamps con títulos, quizzes pueden ser formativos (sin límite de intentos) o sumativos (intentos limitados). Se añadió preview del curso tal como lo verá el estudiante. El sistema soporta guardar como borrador y publicar solo cuando el instructor está satisfecho.

Generación Automática de Certificados: Crear certificados personalizados a escala requirió un sistema robusto. Se diseñaron plantillas HTML/CSS profesionales que se convierten a PDF usando Puppeteer. Los certificados incluyen nombre del estudiante, nombre del curso, fecha de completación, firma digital del instructor, y código QR único para verificación. Se genera un hash único por certificado que se almacena en base de datos, permitiendo a empleadores verificar autenticidad visitando una URL pública. Los certificados se generan asíncronamente usando AWS Lambda para no bloquear el flujo del usuario.

Sistema de Evaluación Flexible: Manejar diferentes tipos de evaluaciones con distintas lógicas de calificación fue complejo. Las preguntas de opción múltiple se califican automáticamente, pero las respuestas cortas requieren coincidencia flexible (ignorando mayúsculas, espacios extras). Las tareas con subida de archivos van a una cola de revisión del instructor con interfaz para calificar, dejar comentarios y regresar a estudiante. Se implementó rúbricas configurables donde instructores definen criterios de evaluación con puntajes. El sistema calcula automáticamente promedio ponderado considerando el peso de cada evaluación en la nota final del curso.

Foros de Discusión Escalables: Crear foros activos sin que se volvieran caóticos requirió features de moderación. Los instructores pueden fijar hilos importantes, cerrar discusiones obsoletas, y moderar comentarios inapropiados. Se implementó sistema de votos donde las mejores respuestas suben al top. Los estudiantes reciben notificaciones cuando alguien responde a su pregunta. Se añadió búsqueda dentro de foros para evitar preguntas duplicadas. El sistema detecta preguntas sin responder y las destaca para que instructores o compañeros respondan.

Acceso Condicional y Prerrequisitos: Implementar lógica de "gating" donde estudiantes deben completar contenido en orden específico fue crucial para cursos estructurados. Los instructores pueden marcar lecciones como prerequisito de otras, o requerir mínimo puntaje en quiz antes de avanzar. El sistema muestra claramente al estudiante qué debe completar para desbloquear siguiente contenido. Se añadió flexibilidad para instructores de resetear progreso o dar acceso manual en casos especiales.

Resultados e Impacto

La plataforma ha facilitado la educación de más de 25,000 estudiantes a través de 500+ cursos en diversas disciplinas. La tasa promedio de completación de cursos es del 68%, significativamente superior al promedio de MOOCs (15%), gracias a las features de engagement y seguimiento personalizado. Los instructores reportan ahorrar 15+ horas semanales en tareas administrativas gracias a la calificación automática y gestión centralizada. Se han generado más de 8,000 certificados verificables, con 92% de estudiantes reportando mejora en sus competencias profesionales. El tiempo promedio de estudio es de 2.5 horas semanales por estudiante, con picos de actividad durante fines de semana. La plataforma procesa más de 100,000 visualizaciones de video mensuales con 99.7% de uptime y latencia promedio de streaming inferior a 2 segundos. El NPS (Net Promoter Score) es de 72, indicando alta satisfacción y probabilidad de recomendación.