Open Source
Código abierto, auditable, sin lock-in. Lo que la institución licencia es exactamente lo que ve. Inspirado en la tradición de OLPC.
Sin sacrificar su privacidad, tu currículo, ni tu presupuesto. Open source, desplegable on-premise o en cloud, alineado a currículos nacionales. Construido en LATAM, pensado para economías emergentes y el global South. Inspirado en la tradición de OLPC.

Inspirado en la tradición de OLPC y experiencias como Plan Ceibal — dos décadas de educación pública y tecnología en el global South.
Cada pilar es una elección deliberada contra una práctica común de la industria. Juntos definen qué tipo de tutor de IA es Lenda — y qué tipo no quiere ser.
Código abierto, auditable, sin lock-in. Lo que la institución licencia es exactamente lo que ve. Inspirado en la tradición de OLPC.
On-premise en infraestructura propia, o con APIs cloud. La institución elige según su realidad técnica y presupuestaria. Misma arquitectura, dos modos honestos.
El nivel de soberanía lo elige la institución: máxima en modo on-premise (los datos no salen de su red), pragmática en modo cloud (proveedores con privacidad por contrato y región local cuando es posible).
Currículo nacional, variante lingüística y contexto cultural. No es traducción — es co-diseño con las autoridades educativas de cada jurisdicción.
Docentes, familias y ministerios pueden auditar y mejorar el sistema. Feedback de grado pedagógico, no “thumbs up/down”.
Cinco pilares.
Cero excepciones.
Estudiante, Lenda y docente — los tres dentro del mismo perímetro. Los datos no lo cruzan.
On-premise en hardware del ministerio o la institución, o con APIs cloud para arranque rápido y operación liviana. Misma arquitectura — la elección es de la institución.
Currículos oficiales modelados como grafo de conceptos. ANEP, BNCC, SEP y demás estándares regionales como ciudadanos de primera.
El docente sigue siendo el centro. Tablero de progreso, alertas, controles por contexto evaluativo y resúmenes accionables.
Un tutor que sirve al estudiante pero rompe el lazo con su docente, o deja afuera a su familia, o ignora al ministerio que lo paga — no sirve. Por eso Lenda piensa en los cuatro desde el primer commit.
La mayoría de los tutores de IA actuales son un LLM con un prompt. Lenda separa el agente conversacional del motor pedagógico — así el comportamiento puede ser auditado, mejorado y defendido frente al docente y la institución.
Agente conversacional multimodal: texto, voz y foto del cuaderno. Soporta interacción incluso cuando el estudiante no encuentra las palabras exactas para explicar dónde se trabó.
Selecciona la estrategia: socrática, instrucción directa, contraejemplo o práctica. La decisión es explícita y declarada, no improvisada por el LLM.
Estado de dominio por concepto. El sistema registra qué entendió el estudiante, qué falta consolidar, y qué requiere repaso — sin perfilamiento estigmatizante.
Currículos oficiales modelados como grafo de conceptos. Mapeo a ANEP, BNCC, SEP y demás estándares regionales como ciudadanos de primera.
Problemas y lecturas revisadas pedagógicamente, con trazabilidad de fuente. No es contenido generado sin supervisión.
Clasificadores por edad, detección antitrampa, derivación a adulto referente, registro inmutable y firmado de cada interacción.
Nota técnica · Lenda utiliza la estrategia socrática por defecto. Si detecta frustración persistente o necesidad de avanzar, conmuta a instrucción directa, y registra la decisión en el log auditable.
Siete dimensiones donde las decisiones arquitectónicas importan más que la marca. Comparativa elaborada sobre la arquitectura Lenda v0.1.
Lenda corre igual en un rack de inferencia local que con APIs de un proveedor cloud. La arquitectura, el motor pedagógico y los guardrails son los mismos — cambia dónde viven los modelos y los datos. No empujamos a un modo; documentamos los tradeoffs.
Infraestructura propia. Red propia. Reglas propias.
APIs gestionadas. Soberanía pragmática.
Tutor Core, Motor Pedagógico, Modelo del Aprendiz, Salvaguardas y la base curricular son idénticos en los dos modos. El único cambio es de dónde provienen los embeddings y las respuestas del LLM. La institución puede empezar en cloud y migrar a on-premise cuando su infraestructura esté lista — sin reescritura.
Decir lo que somos importa. Decir lo que no somos importa igual — especialmente cuando hablamos de menores.
Decir lo que no somos importa igual.
Lineamientos · Sección 07La calidad educativa en economías emergentes está siendo redefinida por IA — pero las herramientas dominantes son cerradas, caras, en inglés y diseñadas para otros contextos. Rechazamos cuatro situaciones:
A cambio, proponemos los cinco pilares: una arquitectura que respeta al estudiante, al docente, a la familia y al estado.
Cada feature pasa primero por el equipo de seguridad infantil. Si compromete a un menor, no se publica — independientemente de la métrica de negocio que mueva.
El contenido y el tono se ajustan al rango etario del estudiante. Lo apropiado a los 8 años no es lo mismo que a los 14.
Frente a un tema sensible (salud mental, violencia, sexualidad), Lenda interrumpe y deriva a un adulto referente del entorno.
No se presenta como amigo, no usa nombre propio inventado, no simula emociones. Es una herramienta — declarada como tal.
Si el docente desactiva un tema durante una evaluación, Lenda lo respeta. Frente a intención de copia, redirige al razonamiento.
Ley 18.331 (UY), LGPD (BR) y normativas locales por país. COPPA-equivalente como piso, no como techo.
Cada conversación, cada decisión pedagógica y cada flag de seguridad quedan registrados en un log append-only firmado, accesible a familia y docente.
En 2005, el MIT lanzó OLPC (One Laptop per Child): un movimiento global para llevar computación a escolares de economías emergentes. Más de 3 millones de laptops distribuidas en cincuenta países — desde Perú hasta Ruanda, pasando por Mongolia, Haití y Etiopía.
Uruguay lo llevó a escala con Plan Ceibal: 100% de cobertura escolar pública, más de un millón de dispositivos, dos décadas de educación pública con tecnología como derecho. La tradición es global; el caso ancla es nuestro.
Lenda continúa esa tradición, no la repite. Hoy el desafío no es entregar hardware — es asegurar que cuando la IA llegue al aula, llegue soberana, abierta y diseñada desde el global South.
El código del Tutor Core, el motor pedagógico, las salvaguardas y los clientes es abierto. Lo que una institución licencia es exactamente lo que ve, audita y puede mejorar.
Los pesos de modelos comerciales y los datos personales de estudiantes no son — ni pueden ser — abiertos. Esa distinción está documentada y argumentada en el repositorio.
Cada país del global South tiene su propio currículo, su variante lingüística y su realidad de infraestructura. Lenda está pensado para forkearse y adaptarse: la base curricular y los prompts pedagógicos son archivos versionados, no código oculto. Una institución que quiera ajustar la trayectoria de aprendizaje de matemática de 5.º grado puede hacerlo por pull request, no por ticket de soporte.
No. Y no porque legalmente no se pueda, sino porque pedagógicamente no se debería. El docente sigue siendo el referente del aprendizaje; Lenda es una herramienta más en su caja — como el pizarrón o el libro. El docente habilita, restringe y revisa lo que Lenda hace con sus estudiantes.
Sí, en modo on-premise. Lenda está pensado como PWA con caché local y modo offline. En zonas con conectividad intermitente sincroniza cuando hay señal y funciona en local mientras tanto. Soporta dispositivos modestos, incluyendo el XO de Plan Ceibal y equivalentes. El modo cloud, por su naturaleza, requiere conectividad.
Depende de la realidad institucional. On-premise para infraestructura propia, escala grande, requisitos estrictos de soberanía o zonas con conectividad limitada. Cloud para arranque rápido, sin equipo de infraestructura, o etapas piloto. La arquitectura es la misma — una institución puede iniciar en cloud y migrar a on-premise cuando su infraestructura esté lista, sin reescritura.
Lenda está diseñado para no dar respuestas directas en contextos evaluativos. Cuando el docente marca un tema como evaluación, Lenda restringe y guía con preguntas en vez de resolver. Frente a intención clara de copia, redirige al razonamiento.
Depende del modo. En on-premise los datos no salen de la red institucional. En cloud residen en el cloud del proveedor bajo acuerdo de privacidad, con región configurable (local cuando es posible). En ambos modos: cumplimiento con la normativa más estricta aplicable en cada jurisdicción (Ley 18.331 en UY, LGPD en BR, COPPA-equivalente como piso). No se venden datos, no se hace perfilado publicitario, no se entrenan modelos comerciales con conversaciones de menores.
En modo on-premise el costo variable es cero: se paga en hardware y operación, ambos predecibles y amortizables. En modo cloud el costo se concentra en APIs y suele ser por usuario o por contrato — predecible, sin desviaciones presupuestarias inesperadas. Para despliegues estatales se arman modelos comerciales sostenibles y subsidiables en cualquiera de los dos modos.
El norte global ya tiene productos cerrados, caros y centrados en su contexto. Las economías emergentes — LATAM, África, Asia y parte de Europa del Este — requieren algo diferente: soberano, abierto, alineado a sus currículos, a sus variantes lingüísticas y a sus restricciones reales de infraestructura. El proyecto inicia en LATAM porque es donde está el equipo y donde se puede co-diseñar con rigor — pero la arquitectura permite que cualquier país del global South pueda forkearla y adaptarla.
El Tutor Core, el motor pedagógico, las salvaguardas, el modelo del aprendiz, la estructura de la base curricular y los clientes son abiertos. Lo único no abierto son los pesos de modelos comerciales (porque no son propios) y los datos personales de menores (porque no pueden serlo). Todo está documentado en el repositorio.
Lenda es un proyecto independiente desarrollado por @draix desde LATAM, pensado para economías emergentes en todo el global South. La comunidad puede contribuir, auditar, forkear y desplegar.
Lenda se construye en conversación con quienes lo van a usar. Si representás a un programa estatal, una institución educativa, un equipo técnico de gobierno o querés contribuir al código — escribinos.