Tecnologías Específicas

Computación

Descripcion y Objetivos

El objetivo del presente Trabajo Fin de Grado es el desarrollo de un sistema que permita la detección de las emociones de los estudiantes de un aula virtual para ofrecer a los docentes una visualización enriquecida del estado de dichos estudiantes.

Para ello, se abordarán los siguientes objetivos específicos:

• Estudiar las emociones, su clasificación y cómo se detectan tecnológicamente.
• Determinar los estados emocionales relevantes en un entorno educativo virtual
• Seleccionar los sensores adecuados que permitan extraer la información necesaria para la detección de los estados emocionales mencionados
• Determinar los estados emocionales de los estudiantes a través de la realización de operaciones con los datos biométricos recogidos
• Desarrollo de un prototipo que permita capturar el estado emocional de los estudiantes y la visualización del mismo para el personal docente
• Pruebas del sistema

El caso de estudio se centra en un ámbito específico, en la enseñanza a través de internet. El sistema se encargaría de reconocer el estado de los estudiantes en un aula virtual para así poder mostrarle al personal docente correspondiente el estado de estos y de la clase en general. Esta detección permite al personal docente conocer qué sienten los alumnos ante determinadas eventualidades, como podría ser pérdidas de atención puntuales o prolongadas o estado anímico en una clase.

La distancia hace que la relación profesor-estudiante sea más fría, más carente de emociones. Un análisis biométrico con diferentes sensores puede mitigar esta problemática.

 

Metodología y Competencias

Metodología:

Marco de trabajo basado en una adaptación de SCRUM para la implementación de una metodología ágil para la gestión del proyecto

Reuniones periódicas de seguimiento con los tutores

Reuniones puntuales con expertos

Estudio de documentación de TFG previos dirigidos en el seno del grupo de Investigación

Estudio de artículos de investigación relacionados con el tema, que pueden dar idea de cómo abordar la problemática

Diseño de la propuesta en su versión preliminar

Elaboración de la propuesta y test con usuarios para obtener retroalimentación que se aplicará en el refinamiento de la propuesta

Validación por medio de pruebas

 

Competencias relacionadas con la intensificación y abordadas en el TFG:

·          Capacidad para tener un conocimiento profundo de los principios fundamentales y modelos de la computación y saberlos aplicar para interpretar, seleccionar, valorar, modelar, y crear nuevos conceptos, teorías, usos y desarrollos tecnológicos relacionados con la informática.

·          Capacidad para conocer los fundamentos, paradigmas y técnicas propias de los sistemas inteligentes y analizar, diseñar y construir sistemas, servicios y aplicaciones informáticas que utilicen dichas técnicas en cualquier ámbito de aplicación.

·          Capacidad para desarrollar y evaluar sistemas interactivos y de presentación de información compleja y su aplicación a la resolución de problemas de diseño de interacción persona computadora.

·          Capacidad para conocer y desarrollar técnicas de aprendizaje computacional y diseñar e implementar aplicaciones y sistemas que las utilicen, incluyendo las dedicadas a extracción automática de información y conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos.

 

Medios a utilizar

En el laboratorio del grupo ISE se dispone de todos los recursos necesarios para el correcto desarrollo del TFG, entre ellos, ordenador portátil, dispositivos móviles, sensores, placas Arduino y/o Raspberrys, tecnología para diseñar interfaces de usuario tangibles, dispositivos de audio y sonido, entornos de programación Android, etc.

 

Bibliografía

Alejandro José Martínez Sánchez. Detección y visualización de emociones en alumnos en un entorno educativo. TFG UCLM 2020

R. A. Calvo y S. D'Mello, «Affect detection: An interdisciplinary review of models, methods, and their applications,» IEEE Transactions on Affective Computing, vol. 1, nº 18-37, p. 1, 2010.

Medium.com, Detección de Emociones /Deep Learning. Enlace disponible a 26/02/2020 en: https://medium.com/saturdays-ai/detecci%C3%B3n-de-emociones-deep-learning-c16d11c457b2

Cinconoticias: Emociones, clasificación y descripción de todas las emociones humanas. Enlace disponible a 26/02/2020 en: https://www.cinconoticias.com/emociones-clasificacion-y-descripcion-de-emociones-humanas-listado/

Neurocine en la película Inside Out. Eduardo Paz. https://eduardopaz.com/neurocine-en-la-pelicula-inside-out-o-del-reves-pixar-keltner-y-bitbrain-technologies/

Superposición emocional. https://www.vox.com/2015/6/29/8860247/inside-out-emotions-graphic

Affectiva. (2018). Affectiva – Emotion Recognition Software and Analysis. Retrieved Marzo 02, 2018, from https://www.affectiva.com/

GARCÍA GARCÍA, JOSÉ MARÍA. Variación dinámica del comportamiento de las aplicaciones en función de las emociones de usuario. Trabajo Fin de Grado, Universidad de Castilla-La Mancha, 2017