La intersección de la Inteligencia Artificial (IA) y la educación está revolucionando el aprendizaje y la enseñanza en esta era digital, con la IA Generativa y los modelos de lenguaje grandes (LLMs) que ofrecen aún mayores posibilidades para el futuro. La transformación digital de la educación lingüística exige enfoques innovadores que combinen el rigor pedagógico con los principios de IA explicable (XAI), particularmente para los idiomas de bajos recursos. Este documento presenta una metodología novedosa que integra el Modelado y Notación de Procesos de Negocio (BPMN) con Sistemas Multi-Agente (MAS) para crear tutores de idiomas transparentes y guiados por flujos de trabajo. Nuestro enfoque incorpora de manera única XAI a través de tres mecanismos: (1) el formalismo visual de BPMN que hace que la toma de decisiones de los agentes sea auditable, (2) Generación Aumentada por Recuperación (RAG) con procedencia de conocimiento verificable de libros de texto del Instituto Nacional de Lenguas de Luxemburgo, y (3) validación con intervención humana tanto del contenido como de la secuenciación pedagógica. Para asegurar el realismo en la interacción del aprendiz, integramos tecnologías de conversión de voz a texto y de texto a voz, creando un entorno de aprendizaje inmersivo y similar al humano. El sistema simula la tutoría inteligente a través de la colaboración de los agentes y la adaptación dinámica al progreso del aprendiz. Demostramos este marco a través de una plataforma de aprendizaje del idioma luxemburgués donde agentes especializados (Conversacional, Lectura, Escucha, QA y Gramática) operan dentro de flujos de trabajo modelados en BPMN. El sistema logra una alta fidelidad de respuesta (0.82) y relevancia (0.85) según las métricas RAGA, mientras que la integración de voz utilizando Whisper STT y Coqui TTS permite una práctica inmersiva. La evaluación con los aprendices mostró un 85.8% de satisfacción con las respuestas contextuales y un 71.4% de tasas de compromiso, confirmando la efectividad de nuestro enfoque basado en procesos. Este trabajo avanza la educación lingüística impulsada por IA al mostrar cómo el modelado de procesos formal puede crear sistemas de tutoría pedagógicamente coherentes y explicables. La modularidad de la arquitectura apoya la extensión a otros idiomas de bajos recursos mientras mantiene la transparencia crítica para la confianza educativa. El trabajo futuro ampliará la cobertura del currículo y desarrollará paneles de control orientados a los docentes para mejorar aún más la explicabilidad.