Usan inteligencia artificial para entender las emociones de los alumnos en las clases virtuales

admin

23/02/2021

La tecnología de reconocimiento facial se está introduciendo en la vida pública. Esto incluye la integración del sistema en la educación obligatoria para abordar problemas como la seguridad, el registro automatizado, pero también,  la detección de emociones de los estudiantes.

Junto a esta capacidad de verificar identidades, se están desarrollando formas de tecnologías de “detección facial” para escanear y analizar expresiones faciales con el fin de inferir los estados de ánimo, las emociones y los estados afectivos de los niños.

Con una finalidad pedagógica, el software 4 Little Trees fue creado por la startup Find Solution AI, para para lograr que el aula virtual sea tan amena como la real.

Los estudiantes trabajan en exámenes y tareas en la plataforma como parte del plan de estudios de la escuela. Mientras hacen sus tareas, la IA mide los puntos musculares de sus rostros a través de la cámara de su computadora o tableta e identifica emociones como felicidad, tristeza, enojo, sorpresa y miedo.

Las emociones de los pequeños ahora serán fácilmente reconocibles por la inteligencia artificial. AFP
Las emociones de los pequeños ahora serán fácilmente reconocibles por la inteligencia artificial. AFP

Además, el software monitorea cuánto tardan los estudiantes en responder preguntas: registra sus calificaciones e historial de desempeño. En tiempo real, genera informes sobre sus fortalezas, debilidades, niveles de motivación y es capaz de pronosticar sus calificaciones.

El programa puede adaptarse a cada estudiante, enfocando las brechas de conocimiento y ofreciendo pruebas de estilo de juego diseñadas para hacer que el aprendizaje sea divertido.

El auge actual del reconocimiento facial se debe a los avances paralelos en el procesamiento de la visión por computadora, donde se pueden aplicar técnicas de aprendizaje automático para reconocer y aprender de patrones en flujos de datos de imágenes digitales.

Esta tecnología funciona extrayendo digitalmente los rasgos faciales capturados en una imagen de video digital y luego comparando estos datos con rostros previamente analizados que ya están almacenados en una base de datos.

Fundamentalmente, estas bases de datos contienen una gran cantidad de rostros fotografiados con nombres asociados y otra información de identificación personal.

Estos sistemas tienden a funcionar analizando computacionalmente las formas y características faciales en términos de posicionamiento y distanciamiento entre conjuntos de coordenadas geométricas. Por ejemplo, el centro de cada pupila, el puente de una nariz, los extremos de una ceja.

Dada la naturaleza única de la “impresión facial” de cada persona, cuando las propiedades geométricas de una imagen capturada se comparan con una base de datos de imágenes de identificación personal preexistentes, el sistema debería poder hacer una coincidencia con un individuo específico.

Un punto clave en este sistema es la transparencia. Los desarrolladores deben obtener el consentimiento de los padres para recopilar los datos de los estudiantes y luego “explicar a dónde van a ir los datos”.

La investigación muestra que algunas tecnologías de análisis emocional tienen problemas para identificar las emociones de los rostros de piel más oscura, en parte porque el algoritmo está formado por prejuicios humanos y aprende a identificar las emociones de las caras en su mayoría blancas.

SL

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