Repositorio Institucional

Evaluación experimental de un modelo de reconocimiento automático de emociones en contextos académicos simulados en la educación superior

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dc.contributor.author Álvarez Álvarez, Plinio Julián
dc.contributor.author Portilla Castillo, Alan David
dc.date.accessioned 2026-01-29T16:03:51Z
dc.date.available 2026-01-29T16:03:51Z
dc.date.issued 2025-12-15
dc.identifier.citation Álvarez álvarez, P. J. & Portilla Castillo, A. D. (2025). Evaluación experimental de un modelo de reconocimiento automático de emociones en contextos académicos simulados en la educación superior. [Trabajo de pregrado. Universidad CESMAG]. Repositorio Institucional de la Universidad CESMAG. http://repositorio.unicesmag.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/1559 en_US
dc.identifier.other CEIS044
dc.identifier.uri http://repositorio.unicesmag.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/1559
dc.description.abstract La presente investigación, titulada “Evaluación experimental de un modelo de reconocimiento automático de emociones en contextos académicos simulados en la educación superior”, aborda la necesidad de incorporar el componente emocional dentro de los sistemas de acompañamiento estudiantil de la Universidad CESMAG, con el fin de fortalecer la comprensión de la permanencia académica. El estudio parte del reconocimiento de la deserción universitaria como una problemática multidimensional influenciada por factores académicos, socioeconómicos y emocionales. El marco teórico se fundamenta en conceptos de inteligencia artificial, redes neuronales convolucionales (CNN) y visión artificial, apoyado en antecedentes internacionales y nacionales sobre el uso del reconocimiento facial y la detección automática de emociones. La metodología se enmarca en el paradigma positivista, con enfoque cuantitativo, alcance explicativo y diseño cuasiexperimental. Se empleó el dataset público FER-2013, con imágenes de rostros clasificadas en cinco emociones básicas: enojo, disgusto, felicidad, tristeza y miedo. Se desarrolló y entrenó un modelo CNN bajo la metodología CRISP-DM, evaluando su desempeño mediante métricas como accuracy, F1-score y matriz de confusión. Los resultados evidenciaron una precisión general del 72.39%, destacando la identificación acertada de emociones negativas como la tristeza y el enojo, aunque con menor desempeño en emociones positivas como la felicidad. En conclusión, el modelo demostró ser técnicamente viable y eficiente para el reconocimiento automático de emociones en entornos académicos simulados, aportando un primer paso hacia la integración de herramientas de inteligencia artificial en estrategias institucionales de acompañamiento emocional. Este enfoque constituye un aporte innovador para la comprensión del bienestar estudiantil y la prevención de la deserción universitaria. en_US
dc.language.iso es en_US
dc.publisher San Juan de Pasto - Nariño [Colombia] : Universidad CESMAG en_US
dc.subject APRENDIZAJE AUTOMÁTICO en_US
dc.subject DESERCIÓN ESTUDIANTIL en_US
dc.subject INTELIGENCIA ARTIFICIAL en_US
dc.subject RECONOCIMIENTO FACIAL DE EMOCIONES en_US
dc.title Evaluación experimental de un modelo de reconocimiento automático de emociones en contextos académicos simulados en la educación superior en_US
dc.type Thesis en_US


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