Emotion Face Coding

Emotion Face Coding neock

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EMOTION FACE CODING: Investigación para la obtención de un sistema de reconocimiento de  emociones en contextos formativos telemáticos multiparticipativos  para favorecer el feedback en tiempo-real

Este proyecto se ejecuta al amparo del Decreto 113/2020, convocatoria 2021, por el que se financian proyectos de Investigación Industrial y Desarrollo Experimental a la Empresa de la Comunidad Autónoma de Extremadura y está financiado con cargo al Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER) de la Unión Europea y la Comunidad Autónoma de Extremadura.

¿QUÉ ES EMOTION FACE CODING?

EFC es un proyecto de Investigación liderado por neoCK que pretende diseñar un sistema de reconocimiento facial en contextos educativos virtuales síncronos, a partir de un banco de imágenes de las emociones de los discentes, para proporcionar a los docentes indicadores que permitan mejorar su práctica docente durante el desarrollo de una sesión formativa online síncrona, asegurando y regulando el aprendizaje, la satisfacción y atención del alumnado.

OBJETIVOS

OE1. Conocer las emociones favorecedoras y limitantes del aprendizaje que experimentan los participantes en actividades e-learning síncrona.
OE2. Estudiar los modelos existentes que se utilizan para el reconocimiento facial y la representación de las emociones en contextos virtuales.
OE3. Estudiar las prácticas docentes actuales en formación síncrona y la eficacia de los métodos de evaluación.
OE4. Categorizar emociones mediante imágenes obtenidas en situaciones reales de educación a distancia.
OE5. Crear un banco de imágenes fiable para el reconocimiento de emociones en contextos virtuales síncronos
OE6. Crear un modelo que, mediante la inteligencia artificial (deep learning), identifique y clasifique las emociones correspondientes a nuevas imágenes obtenidas mediante cámara web en formación online síncrona.
OE7. Desarrollar un prototipo de reconocimiento de emociones y validarlo a partir de nuevas imágenes sin categorizar.
OE8. Desplegar el prototipo en una aplicación que cumpla las especificaciones funcionales identificadas como necesarias para ofrecer un feedback efectivo a formadores virtuales durante su práctica docente mediante reconocimiento facial de emociones.
OE9. Dar a conocer los resultados obtenidos a la comunidad científica, docentes e instituciones educativas, públicas o privadas y sociedad en general.

RESULTADO ESPERADO

Comprobaremos que, aplicando IA a una base de datos de imágenes seleccionadas en contextos virtuales reales y en tiempo real, la identificación e interpretación de las emociones que experimentan los discentes, posibilita la evaluación formativa o procesal que realiza el formador durante su clase, haciendo posible esta modalidad de evaluación en la formación virtual y obteniendo todos los beneficios que esto conlleva respecto a la autorregulación de docentes y discentes. A su vez, se hará posible el configurar contextos académicos potencialmente promotores de estados y dinámicas emocionales óptimas para estudiantes y docentes.

ENTIDADES PARTICIPANTES

Escuela de Conkistadores, S.L.U., Equipo de Investigación de la UEX, ALTERNICS y Empresas en positivo.

Fecha de resolución: 24 de Marzo de 2022.
Nº de expediente: IDAI-21-0021-3
Catalogación del proyecto: Investigación industrial.
Duración: 18 meses
Presupuesto: 145.470,9 €
Subvención: 129.829,63 €

 

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