Este artículo propone EvoCurr, un marco de aprendizaje curricular autoevolutivo para la resolución de problemas complejos. EvoCurr adapta el progreso del estudiante generando una secuencia de instancias del problema con dificultad creciente. Cuando el estudiante encuentra una dificultad, esta se reduce, y cuando la resuelve con éxito, la dificultad se incrementa, manteniendo así una ruta de aprendizaje óptima. El estudiante, implementado como un modelo de generación de código que genera scripts de árboles de decisión en Python, adquiere gradualmente las habilidades necesarias para la toma de decisiones complejas. Los resultados experimentales demuestran que el método propuesto mejora significativamente las tasas de éxito de las tareas y la eficiencia de la solución en comparación con los métodos de solución directa existentes.
