Executive Secretary
21st International Symposium on Electrical Engineering
SIE 2025
Abstract
The exponential progress of AI models, both LLM and RLM, is impacting all sectors of society, particularly the educational sector, by changing the ways we teach, learn, and develop independent study activities.
This paper conducts a feasibility study of different platforms for interaction with open-source AI models, to be executed locally (offline from the student's PC). The LM Studio platform is recommended, and the effectiveness of the gemma3.2 and deepseek-coder 6.7b models is validated for consulting documents in various formats and generating Verilog code in digital electronic design.
A proposal for a local educational environment is presented that combines AI tools with instructor-developed materials, in the form of educational capsules and Verilog programs. These provide students with greater freedom in independent study and greater effectiveness in querying AI models, supported by augmented document generation and retrieval.
Resumen
El progreso exponencial de modelos de AI, tanto LLM como RLM, está impactando en todos los sectores de sociedad y, particularmente, en el educativo; al modificar las formas de enseñar, aprender y desarrollar actividades de estudio independiente.
En el presente trabajo se realiza un estudio de factibilidad de diferentes plataformas de interacción con modelos de AI Open Source, para ser ejecutadas en modo local (desde la PC del estudiante en forma offline), recomendándose la plataforma LM Studio y validándose la efectividad de los modelos gemma3.2 y deepseek-coder 6.7b para la consulta de documentos en diversos formatos y la generación de código Verilog en el diseño electrónico digital.
Se presenta una propuesta de entorno educativo, en modo local, que combina las herramientas de AI con materiales propios desarrollados por el profesor, en forma de cápsulas educativas y programas en Verilog, que permiten a los estudiantes una mayor libertad a la hora del estudio independiente y una mayor efectividad de las consultas a los modelos de AI, apoyándose en la generación aumentada por recuperación de documentos
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Dr. Juan Pablo Barrios Rodríguez

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