Desarrollo de un sistema de reconocimiento de emociones para mitigar la deserción académica en las instituciones de educación superior (IES)

dc.contributor.advisorMartínez Rodríguez, Fernando
dc.contributor.authorGutiérrez Gómez, Cristian Camilo
dc.contributor.authorBernal Pineda, Julio César
dc.contributor.orcidMartínez Rodríguez, Fernando [0000-0002-2016-0787]
dc.date.accessioned2025-06-05T13:09:25Z
dc.date.available2025-06-05T13:09:25Z
dc.date.created2025-04-30
dc.descriptionLa deserción académica en instituciones de educación superior (IES) es un fenómeno crítico que afecta tanto a estudiantes como a sistemas educativos a nivel mundial. Este problema, cuya tasa global se estima en un 30% según datos de la UNESCO, responde a múltiples factores, desde dificultades financieras y emocionales hasta la adaptación al entorno académico. En el caso de Colombia, el panorama es particularmente desafiante, con tasas de deserción que alcanzan hasta el 45%, como lo reporta el Ministerio de Educación Nacional. Estas cifras reflejan una problemática estructural que impacta la calidad educativa, la retención estudiantil y las proyecciones sociales de los estudiantes. En este contexto, el centro Acacia ha identificado que una de las principales causas de deserción en las instituciones es la desmotivación estudiantil, estrechamente vinculada con factores emocionales. Particularmente, en el marco de la transición hacia modelos de educación virtual y semipresencial, exacerbada por la pandemia, se ha observado un incremento en la ansiedad, el aislamiento y la frustración entre los estudiantes. Estos estados emocionales no solo afectan su desempeño académico, sino que aumentan significativamente el riesgo de abandono. Para abordar este desafío, el presente proyecto de grado con modalidad de innovación propone el desarrollo de un sistema de reconocimiento de emociones basado en inteligencia artificial (IA). Este sistema busca detectar en tiempo real las emociones de los estudiantes durante sus clases virtuales y generar informes estadísticos que permitan a las instituciones educativas identificar señales de alerta y tomar medidas proactivas para mitigar la deserción. Así, la propuesta no solo contribuye al avance del conocimiento en el campo de la educación asistida por TIC, sino que también promueve la integración de tecnologías avanzadas con estrategias pedagógicas y de salud emocional. El proyecto, respaldado por investigaciones previas en el ámbito de la IA aplicada al reconocimiento facial, se posiciona como una herramienta estratégica para fortalecer el sistema educativo. Su implementación no solo beneficiará a los estudiantes, sino que también proporcionará a los docentes y profesionales de la salud una plataforma efectiva para intervenir en favor del bienestar estudiantil y la permanencia académica.
dc.description.abstractAcademic dropout in higher education institutions (HEIs) is a critical phenomenon that affects both students and educational systems worldwide. This problem, whose global rate is estimated at 30% according to UNESCO data, responds to multiple factors, from financial and emotional difficulties to adaptation to the academic environment. In the case of Colombia, the panorama is particularly challenging, with dropout rates reaching up to 45%, as reported by the Ministry of National Education. These figures reflect a structural problem that impacts educational quality, student retention and the social projections of students. In this context, the Acacia Center has identified that one of the main causes of desertion in institutions is student demotivation, closely linked to emotional factors. Particularly in the context of the transition to virtual and blended learning models, exacerbated by the pandemic, an increase in anxiety, isolation and frustration among students has been observed. These emotional states not only affect their academic performance, but also significantly increase the risk of dropping out. To address this challenge, this degree project proposes the development of an artificial intelligence (AI)-based emotion recognition system. This system seeks to detect in real time the emotions of students during their virtual classes and generate statistical reports that allow educational institutions to identify warning signs and take proactive measures to mitigate dropout. Thus, the proposal not only contributes to the advancement of knowledge in the field of ICT-assisted education, but also promotes the integration of advanced technologies with pedagogical and emotional health strategies. The project, supported by previous research in the field of AI applied to facial recognition, is positioned as a strategic tool to strengthen the educational system. Its implementation will not only benefit students, but will also provide teachers and health professionals with an effective platform to intervene in favor of student well-being and academic permanence.
dc.format.mimetypepdf
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11349/95923
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Distrital Francisco José de Caldas
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dc.rights.accesoAbierto (Texto Completo)
dc.rights.accessrightsOpenAccess
dc.subjectReconocimiento de emociones
dc.subjectDeserción académica
dc.subjectInteligencia Artificial (IA)
dc.subjectClases virtuales
dc.subjectEigenfaces
dc.subject.keywordEmotion recognition
dc.subject.keywordEigenfaces
dc.subject.keywordAcademic dropout
dc.subject.keywordVirtual classes
dc.subject.keywordArtificial Intelligence (AI)
dc.subject.lembIngeniería de Sistemas -- Tesis y disertaciones académicas
dc.subject.lembEmociones -- Inteligencia artificial
dc.subject.lembDeserción académica -- Educación superior
dc.subject.lembBienestar estudiantil -- Educación virtual
dc.subject.lembTecnologías de la información y la comunicación -- Educación
dc.titleDesarrollo de un sistema de reconocimiento de emociones para mitigar la deserción académica en las instituciones de educación superior (IES)
dc.title.titleenglishDevelopment of an Emotion Recognition System to Mitigate Academic Dropout in Higher Education Institutions (HEIs)
dc.typebachelorThesis
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.degreeInvestigación-Innovación
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis

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