Asistente de concentración impulsado por Inteligencia Artificial para estudiantes universitarios ; Artificial intelligence-powered concentration assistant for university students

• Autores: Guaimas, Gonzalo
• Año de publicación: 2024
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: artículo
• Materia: Inteligencia artificial; Procesamiento de datos; Programación de computadoras
• Institución: Universidad Católica de Salta

En los últimos años, se observó un fenómeno preocupante entre los jóvenes. Las redes sociales han emergido como una actividad de ocio significativa o mejor dicho de distracción, en particular cuando se trata del momento de estudio de alumnos universitarios. La constante revisión de notificaciones y la búsqueda de actualizaciones se asemejan a un comportamiento adictivo, que consume e interrumpe la concentración del estudiante en las sesiones de estudio. Estos nuevos hábitos impactan en la productividad y el rendimiento académico de los jóvenes estudiantes. En este trabajo se busca desarrollar una aplicación que sirva como herramienta para mejorar la concentración del estudiante en las sesiones de estudio delimitadas por la técnica Pomodoro. Con el fin de detectar los diferentes estados de la concentración del estudiante se hará uso de la inteligencia artificial. Esta misma podrá detectar por medio de la cámara web si el individuo se encuentra concentrado, desconcentrado o utilizando el teléfono celular. De esta manera, se obtendrá un seguimiento de la concentración del estudiante durante la sesión de estudio, al proporcionar una retroalimentación de esta en tiempo real al finalizar. Esta información será de utilidad para el alumno, ya que podrá regular el uso de su dispositivo móvil y servirá de motivación para seguir perfeccionando su concentración y mejorar su rendimiento académico. In recent years, a worrying phenomenon has been observed among young people. Social networks have emerged as a significant leisure activity and a distrac tion, particularly when talking about the study time of university students. The constant checking of notifica tions and searching for updates resembles addictive behavior, consuming and interrupting the student’s concentration in their study sessions. These new habits impact the productivity and academic performance of young students. This work seeks to develop an application that serves as a tool to improve a student’s concentration in their study sessions marked by the Pomodoro technique. In order to detect the different states of the student’s concentration, artificial intelligence will be used; it will be able to detect, by means of a web camera, whether the individual is concentrated, distracted, or using a cell phone. In this way, the student’s concentration will be monitored during their study session, providing feedback in real time at the end. This information will be useful for the student since they will be able to regulate the use of their mobile device and will serve as motivation to continue improving their concentration and their academic performance.
Fil: Guaimas, Gonzalo. Universidad Católica de Salta. Facultad de Ingeniería; Argentina.