Tecnologías Específicas

Tecnologías de la Información

Descripcion y Objetivos

El caso de estudio de este Trabajo Fin de Grado se centra en un ámbito específico como es la enseñanza. El sistema se encargaría de reconocer el estado de los alumnos y alumnas en las aulas para así poder mostrarle al personal docente correspondiente el estado de los alumnos 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 el estado anímico en una clase.

El objetivo principal de este Trabajo Fin de Grado es el desarrollo de un sistema capaz de detectar estados emocionales relevantes en un entorno educativo para ofrecer una visualización enriquecida de dicho estado a los docentes.

• Estudiar las emociones, su clasificación y cómo se detectan tecnológicamente.
• Determinar los estados emocionales relevantes en el entorno educativo.
• Seleccionar los sensores adecuados que permitan extraer la información necesaria para la detección de los estados emocionales mencionados
• Clasificar las emociones en colores, consiguiendo así un mejor entendimiento a la hora de visualización de las emociones y estados de los y las alumnas.
• Desarrollo de un prototipo que permita capturar el estado emocional de los alumnos y la visualización del mismo para el personal docente

 

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 docentes

Estudio de documentación de TFG previos relacionados con computación afectiva.

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

Diseño de un prototipo inicial para concretar ideas sobre el proyecto

Estudio sobre las tecnologías y herramientas a emplear

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 comprender el entorno de una organización y sus necesidades en el ámbito de las tecnologías de la información y las comunicaciones.
• Capacidad para seleccionar, diseñar, desplegar, integrar, evaluar, construir, gestionar, explotar y mantener las tecnologías de hardware, software y redes, dentro de los parámetros de coste y calidad adecuados.
• Capacidad para emplear metodologías centradas en el usuario y la organización para el desarrollo, evaluación y gestión de aplicaciones y sistemas basados en tecnologías de la información que aseguren la accesibilidad, ergonomía y usabilidad de los sistemas.
• Capacidad para seleccionar, desplegar, integrar y gestionar sistemas de información que satisfagan las necesidades de la organización, con los criterios de coste y calidad identificados.

 

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, dispositivos de audio y sonido, entornos de programación Android, etc.

 

Bibliografía

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