En el contexto del progresivo aumento del modelo de educación virtual, es importante considerar la relevancia que toma la retroalimentación emocional y la interacción del docente con el alumno en tiempo real, con el propósito de conocer el estado de las emociones de sus alumnos y plantearse estrategias de aprendizaje que aumenten el nivel de atención. La literatura contiene diferentes técnicas para la detección sistemática de los estados afectivos, la mayoría de ellas costosas tanto en términos de aspectos computacionales como económicos. En un entorno de aprendizaje virtual, este trabajo propone un modelo de clasificación de emociones basado en Redes Neuronales Convolucionales para la extracción de características y una red profunda de Aprendizaje por Refuerzo mediante Q-learning.In the context of the progressive increase of the virtual education model, it is important to consider the relevance of emotional feedback and the interaction of the professor with the student in real time, with the purpose of knowing the state of the emotions of their students and considering strategies of learning that increase the level of attention. The literature contains different techniques for the systematic detection of affective states, most of them expensive both in terms of computational and economic aspects. In a virtual learning environment, this work proposes an emotion classification model based on Convolutional Neural Networks for feature extraction and a deep network of Reinforcement Learning using Q-learning.Magíster en Inteligencia ArtificialMaestrí
