El siguiente proyecto surge a partir de la necesidad de mejorar un sistema de evaluación de una universidad privada, caracterizado por contar con pocas instancias obligatorias y una retroalimentación tardía que limita el aprendizaje significativo de los estudiantes. Para abordar esta problemática, se desarrolló un sistema de evaluación automatizada y aprendizaje activo solicitado por la cátedra de Ingeniería de Software. La herramienta permite a los estudiantes realizar ejercicios de forma asíncrona con retroalimentación inmediata, fomentando la práctica continua y reduciendo la carga de corrección manual de los docentes. El desarrollo se implementó bajo la metodología Dual Track Agile, que integra los procesos de Discovery y Delivery en paralelo. En la fase de Discovery, se aplicó una adaptación del Design Sprint, lo que permitió validar rápidamente propuestas con usuarios reales. Luego se incorporó un ciclo de validación y ajuste continuo para garantizar la relevancia de las soluciones. En la fase de Delivery, se adoptó una versión adaptada de Scrum, orientada a la entrega iterativa y validada de incrementos funcionales con los distintos stakeholders. Las principales tecnologías empleadas incluyen Python, Docker, Dev Containers, Next.js, GitHub Actions, Codespaces, Classroom, Pages y Bash scripting. Se realizaron pruebas piloto con docentes y estudiantes, que evidenciaron la factibilidad del sistema, aunque aún no se dispone de resultados concluyentes sobre su implementación a gran escala. Pese a ello, el proyecto constituye un avance significativo hacia modelos de evaluación más dinámicos, escalables y centrados en el aprendizaje activo.