Sistema de reconocimiento automático de emociones faciales para monitorear personal académico, caso de estudio: Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE
El presente estudio desarrolla un prototipo de reconocimiento de emociones faciales automatizado para registrar y monitorear el estado emocional del personal docente del Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. Para lograr esto se implementó un modelo...
Tallennettuna:
| Päätekijä: | |
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| Aineistotyyppi: | bachelorThesis |
| Julkaistu: |
2025
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| Aiheet: | |
| Linkit: | https://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/42099 |
| Tagit: |
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Lisää tagi | Yhteenveto: | El presente estudio desarrolla un prototipo de reconocimiento de emociones faciales automatizado para registrar y monitorear el estado emocional del personal docente del Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. Para lograr esto se implementó un modelo de red neuronal convolucional (CNN) utilizando el dataset FER2013, optimizando el modelo con un MediaPipe para la detección de rostros reales y mejorándolo con un Fine-Tuning que contenía un dataset formado por los rostros de los docentes del departamento. La plataforma web desarrollada en Python permite la utilización de las funcionalidades del prototipo, con la interfaz de ingreso permite al docente registrar su emoción al ingreso y salida del aula, mientras la interfaz administrativa brinda la posibilidad a los administradores de gestionar al personal docente anexándolos a su horario correspondiente y la generación de reportes estadísticos para el monitoreo y la toma de decisiones administrativas. La integración de inteligencia artificial para el monitoreo emocional docente abre nuevas oportunidades para mejorar el bienestar docente y en consecuencia el ambiente educativo, ya que permite la detección temprana de cambios emocionales lo que puede afectar al desempeño del docente y de sus estudiantes. A través de un enfoque basado en el prototipo evolutivo el sistema se fue desarrollando en iteraciones progresivas con retroalimentación de los usuarios, permitiendo ajustar el sistema conforme se lo iba desarrollando. Como recomendaciones futuras, se sugiere ampliar el sistema de detección de emociones con datos como tono de voz o gestos corporales para complementar la evaluación emocional, explorar la aplicación de este prototipo en toda la Universidad incluyendo a estudiantes para que los docentes puedan adaptar sus metodologías de enseñanza. Este estudio sienta las bases para futuras investigaciones centradas en la intersección entre tecnología y psicología para mejorar el bienestar emocional en el ámbito educativo. |
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