feat: i18n full support, responsive UI, multi-model AI config, and bug fixes

Major Features:
- Internationalization (i18n) with auto-detection for ES/EN/PT
- Mobile-first responsive design for Studio and Experience
- Multi-model AI configuration (llama3.2:3b, qwen3.5:9b, gpt-oss:latest)
- Course language configuration (auto-detect or fixed per course)

Backend Changes:
- shared/common: ModelType enum for intelligent model selection
- LMS: log_ai_usage function migration (fix chat tutor 500 error)
- LMS/CMS: course language config fields (language_setting, fixed_language)
- LMS: /courses/{id}/language-config endpoint for language detection

Frontend Changes:
- Experience: Enhanced i18n with browser language detection
- Experience: Audio recording with HTTPS check and error handling
- Studio: Memory game with unique pair IDs and debug logging
- Studio: Expanded translations (250+ keys for ES, EN, PT)
- Both: Language selector in headers (mobile responsive)

Documentation:
- AI_MODELS_CONFIG.md: Multi-model configuration guide
- RESPONSIVIDAD_GUIA.md: Mobile-first design patterns
- I18N_RESPONSIVIDAD_IMPLEMENTACION.md: Implementation details
- DEBUG_AUDIO_RECORDING.md: Audio troubleshooting guide
- DEBUG_MEMORY_GAME.md: Memory game debugging steps

Bug Fixes:
- Fix chat tutor 500 error (missing log_ai_usage function)
- Fix audio recording (HTTPS check, browser compatibility)
- Fix memory game pair IDs (unique ID generation)
- Fix HotspotBlock TypeScript errors

Co-authored-by: Qwen-Coder <qwen-coder@alibabacloud.com>

AI_MODELS_CONFIG.md

@@ -0,0 +1,208 @@
+# Configuración de Modelos de IA - OpenCCB
+
+## Visión General
+
+OpenCCB utiliza una arquitectura de **múltiples modelos especializados** para optimizar el rendimiento y la calidad de las respuestas según el tipo de tarea.
+
+## Modelos Disponibles
+
+| Modelo | Tamaño | Uso Principal | Características |
+|--------|--------|---------------|-----------------|
+| `llama3.2:3b` | 2.0 GB | Chat, Tutor, Q&A | Rápido, eficiente, ideal para conversación en tiempo real |
+| `qwen3.5:9b` | 6.6 GB | Razonamiento complejo | Mejor para análisis, feedback detallado, generación de quizzes |
+| `gpt-oss:latest` | 13 GB | Tareas avanzadas | Modelo más capaz para generación de cursos, análisis predictivo |
+| `nomic-embed-text` | 274 MB | Embeddings | Optimizado para búsqueda semántica (768 dimensiones) |
+
+## Configuración por Defecto
+
+### Variables de Entorno (.env)
+
+```bash
+# Modelo para chat conversacional (tutor, Q&A, discusión)
+LOCAL_LLM_MODEL=llama3.2:3b
+
+# Modelo para razonamiento complejo (quizzes, feedback, análisis)
+LOCAL_LLM_MODEL_COMPLEX=qwen3.5:9b
+
+# Modelo para tareas avanzadas (generación de cursos, analytics)
+LOCAL_LLM_MODEL_ADVANCED=gpt-oss:latest
+
+# Modelo para embeddings (búsqueda semántica)
+EMBEDDING_MODEL=nomic-embed-text
+```
+
+## Asignación de Modelos por Feature
+
+### 🎓 Experiencia del Estudiante (LMS)
+
+| Feature | Modelo | Razón |
+|---------|--------|-------|
+| Chat con Tutor | `llama3.2:3b` | Respuestas rápidas, conversación fluida |
+| Feedback de Audio | `qwen3.5:9b` | Análisis detallado de pronunciación y contenido |
+| Recomendaciones | `qwen3.5:9b` | Evaluación compleja del desempeño |
+| Búsqueda Semántica | `nomic-embed-text` | Embeddings optimizados para PGVector |
+| Transcripción de Video | `whisper-large-v3` | Precisión en transcripción |
+
+### 📚 Gestión de Cursos (CMS)
+
+| Feature | Modelo | Razón |
+|---------|--------|-------|
+| Generación de Cursos | `gpt-oss:latest` | Estructura compleja, coherencia curricular |
+| Generación de Quizzes | `qwen3.5:9b` | Preguntas pedagógicamente sólidas |
+| Análisis de Dropout | `qwen3.5:9b` | Detección de patrones complejos |
+| Chat con Lección | `llama3.2:3b` | Respuestas contextuales rápidas |
+
+## Parámetros por Modelo
+
+### llama3.2:3b (Chat)
+```rust
+temperature: 0.7      // Balance creatividad/precisión
+max_tokens: 1024      // Respuestas concisas
+top_p: 0.9           // Muestreo nuclear
+```
+
+### qwen3.5:9b (Complejo)
+```rust
+temperature: 0.5      // Más enfocado, menos aleatorio
+max_tokens: 2048      // Respuestas detalladas
+top_p: 0.8           // Más determinista
+```
+
+### gpt-oss:latest (Avanzado)
+```rust
+temperature: 0.6      // Balance para análisis
+max_tokens: 4096      // Contenido extenso
+top_p: 0.85          // Balance creatividad/coherencia
+```
+
+## Selección Automática de Modelos
+
+El sistema selecciona automáticamente el modelo según la tarea:
+
+```rust
+use common::ai::{ModelType, get_model_for_task};
+
+// Por tipo
+let model = ModelType::Chat.get_model();        // llama3.2:3b
+let model = ModelType::Complex.get_model();     // qwen3.5:9b
+let model = ModelType::Advanced.get_model();    // gpt-oss:latest
+
+// Por tarea (auto-detección)
+let model = get_model_for_task("chat");         // llama3.2:3b
+let model = get_model_for_task("quiz");         // qwen3.5:9b
+let model = get_model_for_task("course");       // gpt-oss:latest
+```
+
+## Optimización de Rendimiento
+
+### Tiempos de Respuesta Esperados
+
+| Modelo | Tokens/s | Uso de VRAM | Latencia T1T |
+|--------|----------|-------------|--------------|
+| llama3.2:3b | ~50 tok/s | 2.5 GB | ~200ms |
+| qwen3.5:9b | ~25 tok/s | 7 GB | ~500ms |
+| gpt-oss:latest | ~15 tok/s | 14 GB | ~800ms |
+
+### Recomendaciones
+
+1. **Chat en tiempo real**: Usar siempre `llama3.2:3b`
+2. **Procesamiento por lotes**: Usar `qwen3.5:9b` o `gpt-oss:latest`
+3. **Embeddings**: `nomic-embed-text` es el más eficiente
+4. **Memoria limitada**: Priorizar `llama3.2:3b`, descargar otros modelos si es necesario
+
+## Comandos Útiles
+
+```bash
+# Listar modelos instalados
+ollama list
+
+# Instalar un modelo
+ollama pull llama3.2:3b
+ollama pull qwen3.5:9b
+ollama pull gpt-oss:latest
+
+# Eliminar un modelo
+ollama rm nombre-modelo
+
+# Probar un modelo
+ollama run llama3.2:3b "Hola, ¿cómo estás?"
+
+# Ver información del sistema
+ollama ps
+```
+
+## Configuración en Producción
+
+Para producción con múltiples usuarios concurrentes:
+
+1. **Aumentar memoria VRAM**: Mínimo 16GB recomendado
+2. **Usar CUDA**: Acelerar con GPU NVIDIA
+3. **Rate limiting**: Configurar límites por usuario
+4. **Cache de embeddings**: Reutilizar embeddings generados
+5. **Batch processing**: Agrupar solicitudes de embeddings
+
+## Troubleshooting
+
+### Error: "model not found"
+```bash
+# Verificar modelos instalados
+ollama list
+
+# Instalar modelo faltante
+ollama pull <nombre-modelo>
+
+# Reiniciar servicio Ollama
+sudo systemctl restart ollama
+```
+
+### Error: "out of memory"
+```bash
+# Verificar uso de memoria
+ollama ps
+
+# Descargar modelos no utilizados
+ollama rm gpt-oss:latest  # Si no se usa frecuentemente
+```
+
+### Error: "request timeout"
+```bash
+# Aumentar timeout en .env
+REQUEST_TIMEOUT=120
+
+# Usar modelo más rápido
+LOCAL_LLM_MODEL=llama3.2:3b
+```
+
+## Métricas de Uso
+
+Para monitorear el uso de IA:
+
+```sql
+-- Ver uso por modelo
+SELECT model, COUNT(*) as requests, SUM(tokens_used) as total_tokens
+FROM ai_usage_logs
+GROUP BY model
+ORDER BY total_tokens DESC;
+
+-- Ver uso por endpoint
+SELECT endpoint, model, AVG(tokens_used) as avg_tokens
+FROM ai_usage_logs
+GROUP BY endpoint, model;
+```
+
+## Actualización de Modelos
+
+Para actualizar a versiones más recientes:
+
+```bash
+# Forzar actualización
+ollama pull --force llama3.2:3b
+
+# Ver cambios en el modelo
+ollama show llama3.2:3b --modelfile
+```
+
+---
+
+**Última actualización**: 2026-03-20
+**Versión**: 1.0