Sistema de análisis de comportamiento y participación estudiantil para la toma de decisiones pedagógicas mediante inteligencia artificial multimodal

Abstract

Tanto en clases presenciales como virtuales, registrar las conductas y actitudes de los estudiantes es clave para el seguimiento académico, pero resulta difícil con grupos numerosos. En entornos virtuales, la interacción visual se reduce al proyectar materiales o al limitar las cámaras visibles, lo que complica detectar a tiempo riesgos académicos como dispersión de la atención, ausencias, baja participación o conexión pasiva. Este trabajo propone un sistema de análisis de comportamiento y participación estudiantil basado en IA multimodal. La plataforma web analiza clases virtuales grabadas de forma local y offline: extrae audio y fotogramas, y aplica visión artificial, reconocimiento de voz y NLP para medir tiempos de atención, asistencias/ausencias, participación y clima emocional de la sesión. Los resultados se presentan en tableros orientados al docente (estadísticas de exposición, interacción por temas y receptividad del grupo), con el fin de apoyar la toma de decisiones pedagógicas y mejorar el proceso de enseñanza-aprendizaje en entornos virtuales.