Simposio La Educación Superior y los retos para el futuro, internacionalización e integración en la región
VIR
IX Taller Internacional “La Virtualización en la Educación Superior”.
En la Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas (UCLV) existe un grupo que desarrolla su investigación en la disciplina de la computación afectiva, en particular en el desarrollo de tecnologías computacionales que ayude a determinar el estado anímico que se refleja en el rostro humano y la toma de decisiones a partir del mismo. Este grupo está desarrollando facilidades en Ambientes Virtuales de Aprendizaje (AVA), en especial el MOODLE, que permitan reconocer el estado de ánimo del estudiante y a partir del mismo adaptar los contenidos de aprendizaje. El presente trabajo es la propuesta de un bloque en le AVA MOODLE que implementa dicha facilidad.
Para conocer el estado afectivo de los estudiantes se decidió clasificar el rostro en las seis emociones universales alegría, sorpresa, tristeza, asco, ira y miedo. Las emociones se detectan y clasifican utilizando una biblioteca realizada en la UCLV haciendo uso de una API REST. Dentro de las extensiones que se pueden desarrollar para Moodle, se decidió que el bloque es la adecuada para incluir el reconocimiento facial de emociones y recomendar recursos educativos.
At the Central University "Marta Abreu" of Las Villas (UCLV) there is a group that develops its research in the discipline of affective computing, in particular in the development of computational technologies that help determine the state of mind that is reflected in the face human and decision-making from it. This group is developing facilities in Virtual Learning Environments (VLE), especially MOODLE, which allow recognizing the student's state of mind and adapting the learning contents from there. The present work is the proposal of a block in the AVA MOODLE that implements this facility.
In order to know the affective state of the students, it was decided to classify the face into the six universal emotions: joy, surprise, sadness, disgust, anger and fear. Emotions are detected and classified using a library made in the UCLV using a REST API. Among the extensions that can be developed for Moodle, it was decided that the block is adequate to include facial recognition of emotions and recommend educational resources.
Sobre el ponente
Prof. Roberto Vicente Rodriguez
