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dc.contributor.advisorCordero Zambrano, Jorge Marcoes_ES
dc.contributor.authorSaavedra García, Diego Medardoes_ES
dc.date.accessioned2021-04-09T14:27:21Z-
dc.date.available2021-04-09T14:27:21Z-
dc.date.issued2021es_ES
dc.identifier.citationSaavedra García, Diego Medardo. (2021). Modelo para detectar la atención de los estudiantes en un salón de clases basado en redes neuronales convolucionales. (Trabajo de Titulación de Magister en Ciencias y Tecnologías de la Computación ). UTPL, Loja.es_ES
dc.identifier.other1346974es_ES
dc.identifier.urihttp://dspace.utpl.edu.ec/handle/20.500.11962/27635-
dc.descriptionResumen: En esta investigación se emplearon técnicas de Visión Artificial (VA) utilizando una arquitectura de Red Neuronal Convolucional (RNC) para poder determinar los niveles de atención. La RNC crea un modelo de Inteligencia artificial (IA) que permite detectar la atención. Esta investigación se desarrolla con casos de estudio aislados, utilizando el sensor de la cámara del computador en tiempo real o a través de grabaciones en video. Se implementa la metodología SCRUM, así como diversas herramientas para la creación de RNC y sus diferentes etapas de clasificación, preentrenamiento, entrenamiento, compilación, almacenamiento, evaluación, pruebas y experimentación. Los resultados permiten observar que el modelo de IA alcanza un aprendizaje superior al 90%,si el reconocimiento facial supera el 0.5% de detección del rostro. El modelo de IA alcanza una confiabilidad de 99.64% para la detección de atención y 64.26% para la detección de inatención. Finalmente, este modelo podría permitirá las autoridades educativas en distintos niveles a tomar mejores decisiones respecto a las clases que se imparten en las aulas de forma presencial o virtual.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.subjectRedes neuronales.es_ES
dc.subjectInteligencia artificial.es_ES
dc.subjectMagíster en ciencias y tecnologías de la computación.-es_ES
dc.titleModelo para detectar la atención de los estudiantes en un salón de clases basado en redes neuronales convolucionaleses_ES
dc.typebachelorThesises_ES
Appears in Collections:Magister en Ciencias y Tecnologías de la Computación

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