Estudios demuestran que la retroalimentación mejora en gran medida los resultados de aprendizaje de los estudiantes, pero lograr este nivel de personalización a gran escala es una tarea compleja, especialmente en el entorno diverso y abierto de los Cursos en Línea Masivos y Abiertos (MOOC). Esta investigación proporciona un método novedoso para utilizar la tecnología de inteligencia artificial de vanguardia para mejorar el mecanismo de retroalimentación en los MOOC. El objetivo principal de esta investigación es aprovechar las capacidades de la IA para automatizar y refinar el proceso de retroalimentación de los MOOC, con especial énfasis en los cursos que permiten a los estudiantes aprender a su propio ritmo. La combinación de LangChain, un marco de vanguardia diseñado específicamente para aplicaciones que utilizan modelos de lenguaje, con la API de OpenAI, forma la base de este trabajo. Esta integración crea entornos dinámicos, escalables e inteligentes que pueden proporcionar a los estudiantes retroalimentación individualizada y perspicaz. Una rúbrica de evaluación bien organizada dirige el sistema de retroalimentación, asegurando que las respuestas estén adaptadas tanto al camino único de cada estudiante como alineadas con los estándares y objetivos académicos. Esta iniciativa utiliza la IA Generativa para mejorar los MOOC, haciéndolos más atractivos, receptivos y exitosos para un cuerpo estudiantil diverso e internacional. Más allá de la mera automatización, esta tecnología tiene el potencial de transformar fundamentalmente la forma en que se apoya el aprendizaje en entornos digitales y cómo se entrega la retroalimentación. Los resultados iniciales demuestran un aumento en la satisfacción y el progreso de los estudiantes, validando así la efectividad de la retroalimentación personalizada impulsada por la IA.