Carbon dioxide concentration, temperature and relative humidity in an indoor environment are some of the main indicators of indoor air quality (IAQ). In addition, these parameters are directly related to the airborne transmission of diseases. In this context, ventilation regulation is essential to balance safety via air renewal, with comfort and energy efficiency. In this research, an educational space of Faculty of Engineering is considered as a case study to control IAQ. To begin with, the weaknesses of the ventilation and air-conditioning systems are analysed and identified. Next, a low-cost device to monitor IAQ remotely is designed, developed and prototyped with a set of sensors and control elements. Then, the room is modelled and simulated by means of computational fluid dynamics (CFD), to select the location (placement/layout and quantity) of the sensors responsible for measuring the environmental parameters that characterise the IAQ. Finally, the wireless collected data are evaluated for interpretation, thanks to an Internet of Things (IoT) platform, in real time or deferred. Key Words: Indoor air quality (IAQ), CO2 concentration, CFD simulation, sensor calibration, Internet of Things (IoT) La concentración de dióxido de carbono, la temperatura y la humedad relativa en un recinto interior son algunos de los principales indicadores de la calidad interior del aire (IAQ). Además, estos parámetros están directamente relacionados con la transmisión aérea de enfermedades. En este contexto, la regulación de la ventilación es esencial para balancear la seguridad, a través de la renovación de aire, con el confort y la eficiencia energética. En esta investigación, se toma un espacio docente de la Escuela Superior de Ingeniería de la Universidad de Cádiz como caso de estudio para controlar la IAQ. Para empezar, se analizan e identifican las debilidades de los sistemas de ventilación y climatización. Seguidamente, se diseña, desarrolla y prototipa un dispositivo de bajo coste para monitorizar la IAQ de forma remota, con un conjunto de sensores y elementos de control. A continuación, se modeliza el recinto y simula por medio de dinámica de fluidos computacional (CFD), para seleccionar la localización (ubicación/disposición y cantidad) de los sensores encargados de medir los parámetros ambientales que caracterizan la IAQ. Finalmente, se evalúan los datos recopilados para su interpretación, gracias a una plataforma de Internet de las Cosas (IoT), en tiempo real o diferidamente. Palabras Clave: Calidad interior del aire, concentración de CO2, simulación CFD, calibración de sensores, IoT