Sobre el proyecto

Vacademy es un sistema de gestión de aprendizaje de código abierto con capacidad de IA dirigido a instituciones educativas, instructores y alumnos. Está organizado como un monorepositorio que combina un backend de microservicios Java/Spring Boot con dos frontales en React + TypeScript. Capacidades principales descritas en el README: - Gestión de cursos: cursos organizados por niveles, asignaturas, módulos, capítulos y diapositivas, además de una biblioteca de estudio centralizada y gestión de documentos basada en carpetas. - Gestión de usuarios e institutos: institutos, grupos, registros de profesores y alumnos, con importación masiva de estudiantes mediante CSV. - Sistema de evaluación: creación de evaluaciones y exámenes, pruebas en vivo, asignación de tareas y evaluación y retroalimentación asistidas por IA. - Experiencia del alumno: panel de aprendizaje personalizado, acceso a materiales de estudio, participación en evaluaciones y seguimiento del progreso. - Funciones de IA agrupadas como herramientas "VSmart": procesamiento de audio, asistencia por chat, extracción de información de documentos y retroalimentación de evaluaciones generada por IA. - Modo presentación: presentaciones de cursos interactivas con controles del presentador y participación de los alumnos. - Informes y analítica: informes de alumnos y grupos, opciones de exportación y notificaciones de informes configurables. - Seguimiento del alumno: registro de actividades, monitorización del progreso y métricas de participación. Arquitectura: seis servicios de backend especializados, cada uno con su propia base de datos y puerto: Auth (8071), Admin Core (8072), Community (8073), Assessment (8074), Media (8075) y Notification (8076), además de un servicio común compartido y un ai_service basado en Python. La pila utiliza Java 17, Spring Boot, Maven, PostgreSQL, AWS S3, Redis y Nginx, con Kubernetes/Helm para producción y GitHub Actions para CI/CD. La integración OAuth2 cubre Google y GitHub; las notificaciones abarcan correo electrónico (AWS SES), WhatsApp y push. Frontales: un panel de administración (centrado en escritorio, con Storybook) y un panel de aprendizaje (mobile-first, mediante Capacitor). Ambos utilizan React, TypeScript, Vite, TanStack Router/Query/Table, Radix UI y Tailwind CSS. El README enumera mapas de rutas detallados para ambas aplicaciones. Introducción: un script de configuración local de un solo comando o Docker Compose levanta todos los servicios con bases de datos PostgreSQL independientes por servicio, Redis y una pasarela Nginx; cada servicio expone Swagger UI y endpoints de salud actuator. El despliegue en producción utiliza gráficos Helm y configuración basada en variables de entorno gestionada mediante GitHub Secrets. El repositorio se distribuye bajo la licencia AGPL v3 e incluye documentación para desarrollo local, configuración de secretos, migración de seguridad y catálogos de funcionalidades.