Un asistente de inteligencia artificial desarrollado en la Universidad Miguel Hernández de Elche (UMH) ayuda al alumnado de Ingeniería a dar uno de los saltos más difíciles en el aprendizaje de la programación: pasar de lenguajes de alto nivel, como Python, Java o C++, al lenguaje ensamblador, mucho más próximo a las instrucciones que ejecuta el procesador. La herramienta funciona en los ordenadores del aula, sin conexión a internet ni envío de datos a servicios externos, y su código está disponible en abierto. El trabajo se ha publicado en la revista Computer Applications in Engineering Education.
Un cambio importante en la forma de pensar
El creador de la herramienta, el profesor de Arquitectura y Tecnología de Computadores Federico García Crespi, explica que el ensamblador obliga a especificar con mucha precisión cada operación. «El estudiante puede saber perfectamente qué quiere hacer y, sin embargo, quedarse bloqueado cuando tiene que traducir esa idea a las instrucciones concretas», señala.
La principal ventaja tiene que ver con la carga cognitiva: al empezar con ensamblador, el alumnado debe resolver el problema y recordar a la vez los registros, las posiciones de memoria, las instrucciones de comparación y salto y una sintaxis muy estricta. Esa acumulación puede producir algo parecido al «síndrome de la página en blanco».
Un modelo pequeño que funciona solo con CPU
El sistema utiliza un modelo T5-Small entrenado para el lenguaje CODE-2 con 50.000 ejemplos de tareas y sus instrucciones, y optimizado para ejecutarse solo con el procesador, sin tarjeta gráfica ni servicios en la nube. Según la UMH, esto permite que numerosos estudiantes lo usen a la vez en un laboratorio sin una infraestructura costosa, sin costes de uso y con los datos dentro del equipo o de la infraestructura universitaria.
García Crespi subraya que la herramienta no está diseñada para que el alumnado copie el resultado, ya que es cada vez más importante aprender a evaluar críticamente lo que genera una máquina. El siguiente paso será estudiar su efecto pedagógico comparando el aprendizaje de quienes la usan con el de quienes hacen las prácticas sin ella.
La herramienta puede probarse en la demostración web Code2_AI, donde el usuario describe en lenguaje natural lo que quiere hacer y recibe las instrucciones en ensamblador CODE-2. El código completo está en GitHub, y Mini Code2Web permite ejecutar el código paso a paso y ver cómo cambian los registros y la memoria. El estudio es obra de García Crespi (2026) y se publica en el volumen 34(3) de la revista.
