Control de los niveles de atención estudiantil en las clases virtuales de Uniandes usando inteligencia artificial y reconocimiento facial

El presente trabajo investigativo analiza la problemática relacionada con el elevado nivel de desatención que tienen los estudiantes de Uniandes cuando asisten a sus clases virtuales. El trabajo permite diagnosticar los factores que inciden para que el nivel de atención de los estudiantes en la clase sincrónica sea sumamente bajo. Se concibe un proyecto como solución a la problemática planteada, el objetivo general de dicho proyecto fue: Evaluar los niveles de desatención que tienen los estudiantes de Uniandes en sus clases virtuales, y se complementa la solución con un software que utilizando rutinas de inteligencia artificial y reconocimiento facial logra mejorar el control de desatención de los estudiantes durante el proceso académico. Se justifica la realización del trabajo en base al criterio de mejorar el proceso educativo. Los resultados fundamentales arrojaron que uno de los factores de la desatención es: la monotonía de las clases, esto debido al bajo nivel de manejo pedagógico y tecnológico de los docentes. De la investigación se concluye que realmente los docentes solo han trasladado el proceso de clase magistral cuando era de forma presencial a la forma virtual, es esencialmente por ello que el promedio de atención estudiantil a las clases sincrónicas oscila entre 20 y 30 minutos. El desarrollo de la tecnología de reconocimiento facial ha sido ampliamente utilizado en varios campos, la ubicación de los ojos en particular. En esta investigación se realiza un análisis de los niveles de atención, se evalúa el posicionamiento de los ojos para conocer si el educando presta atención en clase utilizando varias técnicas de visión artificial destacando entre ellas la de Facial Detection Landmark