Control de evaluaciones online en la Universidad Técnica del Norte modalidad en línea mediante visión artificial

Abstract

La investigación se presenta en la Universidad Técnica del Norte con los estudiantes de las carreras de modalidad en línea que cursan la nivelación, con el fin de buscar una alternativa para controlar las evaluaciones, se realizó la implementación de un prototipo de visión artificial basada en el algoritmo YOLO v3 entrenado mediante Keras, lo que permitió ejecutar un análisis del impacto generado en los usuarios para conocer de cerca la opinión de los involucrados. El objetivo de la investigación fue implementar un prototipo de supervisión de evaluaciones en línea empleando inteligencia artificial que permita cuantificar el nivel de importancia, confiabilidad y calidad en los estudiantes de la Universidad Técnica del Norte modalidad en línea. Se ejecutó un estudio sobre 674 estudiantes lo que permitió evaluar los niveles de importancia, confiabilidad y calidad de esta implementación. La metodología empleada tuvo un enfoque mixto, de tipo descriptivo y corte transversal que estuvo estructurada en tres fases: el diseño de la investigación; el análisis de la necesidad e importancia de implementación de un algoritmo de visión artificial; y el proceso de implementación de un algoritmo de detección de rostros y objetos efectuado. Además, se pudo visualizar que el sistema de educación en línea carece de confiabilidad, la calidad en la modalidad virtual es baja, pe-ro se cree que es importante que se implemente un algoritmo de visión artificial para el control de evaluaciones para las carreras en línea en la UTN. Concluyendo que se deben realizar aún varios ajustes para que esta modalidad vaya tomando confiabilidad y relevancia.