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UniVia - Plataforma de Orientación Académica

UniVia es una solución integral diseñada para guiar a los estudiantes en su trayectoria académica, proporcionando herramientas visuales, recursos de aprendizaje y análisis inteligente mediante IA.


🛠️ Stack Tecnológico

El proyecto está dividido en los siguientes componentes principales:

📱 Frontend

  • Framework: Next.js 16 (App Router)
  • Lenguaje: TypeScript
  • Estilos: Tailwind CSS v4 + Shadcn UI
  • Gestión de Datos: Supabase (auth) + API propia vía lib/api-service.ts
  • Ubicación: /frontend

⚙️ Backend

  • Framework: FastAPI (Python 3.11+), organizado como paquete app/ (app/main.py, app/core/, app/routers/, app/rag/)
  • Base de Datos: Supabase (PostgreSQL + pgvector)
  • Contenedores: Docker & Docker Compose
  • Documentación: Swagger UI (disponible en /docs)
  • Ubicación: /backend

🗄️ Base de Datos

  • Motor: PostgreSQL (vía Supabase)
  • Esquemas, semillas y SQL del RAG: organizados en base_de_datos/
  • Ubicación: /base_de_datos

📥 Ingesta de Sílabos (RAG)

  • Pipeline de scraping/extracción de sílabos y exámenes pasados ("planchas") que alimenta el sistema RAG del backend.
  • No versionado en detalle (carpeta ignorada por git salvo scripts base); ver .gitignore.
  • Ubicación: /ingesta_silabos

🧪 Motor de Ejecución de Código


📂 Estructura del Proyecto

univia-project/
├── frontend/               # Aplicación Next.js (Dashboard, Malla, Onboarding)
├── backend/                # API REST con FastAPI (paquete app/: core, routers, rag)
├── base_de_datos/          # Esquemas SQL, semillas y SQL del RAG
├── ingesta_silabos/        # Pipeline de scraping/RAG de sílabos y exámenes
├── motor_ejecucion_codigo/ # Infraestructura Judge0 (ejecución de código)
├── documentacion/          # Documentación de marca, planificación y manuales
├── mallas_curriculares/    # PDFs de referencia de mallas curriculares
├── GUIA_EJECUCION.md       # Guía de instalación y ejecución
├── ROADMAP.md              # Estado y hoja de ruta del proyecto
├── AGENTE.md               # Contexto operativo para agentes de IA
├── iniciar.bat             # Arranque rápido de backend + frontend (Windows)
└── README.md               # Este archivo

🚀 Inicio Rápido

1. Clonar el repositorio e instalar dependencias

# Frontend
cd frontend
npm install

# Backend
cd backend
pip install -r requirements.txt

2. Configuración de Entorno

Asegúrate de configurar los archivos .env tanto en frontend/ como en backend/ con tus credenciales de Supabase.

3. Ejecución del Proyecto

Con Docker (Recomendado para Backend)

cd backend
docker compose up --build

Desarrollo Local

  • Backend: uvicorn app.main:app --reload (desde la carpeta backend/)
  • Frontend: npm run dev (desde la carpeta frontend/)

O usa iniciar.bat desde la raíz del proyecto para levantar ambos servicios a la vez (Windows).


📚 Documentación Adicional


✅ Funcionalidades Principales

  • Registro de Estudiantes (RF-EST): Gestión de perfil con validación de correo institucional y unicidad de código.
  • Rutas de Aprendizaje (RF-APR): Visualización de cursos y módulos semanales integrados con el sílabo.
  • Evaluaciones Dinámicas (RF-APR-03): Generación de quizzes y ejercicios de código/IA por módulo.
  • Reforzamiento con IA (RF-APR-05): Retroalimentación inteligente basada en el desempeño del estudiante.
  • Panel de Control (RF-ALC-02): Vista unificada del progreso académico y próximos pasos.
  • Dashboard Personalizado: Visualización de progreso y estadísticas del estudiante.
  • Malla Curricular Dinámica: Seguimiento visual de cursos aprobados, en curso y pendientes.
  • Learning Path: Ruta detallada de aprendizaje para cada curso.
  • Banco de Exámenes: Biblioteca de recursos y exámenes históricos.
  • Onboarding Wizard: Configuración inicial para nuevos estudiantes.

Versión: 1.0.0 Última actualización: Julio 2026

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