Detector automático de señas enfocado a la enseñanza del léxico dactilológico en la Unidad Educativa Especializada 3 de Diciembre

Abstract

El presente estudio se fundamenta en la necesidad de integrar tecnologías innovadoras en el ámbito educativo, específicamente en la enseñanza del léxico dactilológico a niños con discapacidad auditiva y en la alfabetización temprana de niños en general. El objetivo principal del proyecto fue desarrollar un sistema automático de detección de señas mediante visión artificial, con el fin de facilitar el proceso de enseñanza-aprendizaje del lenguaje de señas, promoviendo la comunicación inclusiva dentro del entorno educativo. La metodología adoptada fue Bottom-Up y se centró en el diseño y desarrollo de un modelo de visión artificial, acompañado de un software intuitivo desarrollado en Angular utilizando bibliotecas especializadas como Mediapipe para el procesamiento de imágenes y Python para el entrenamiento del modelo de red neuronal con activaciones softmax y relu. El sistema fue implementado en la Unidad Educativa Especializada 3 de diciembre, donde se evaluó su funcionalidad con los niños de la institución. Los resultados obtenidos mostraron que el modelo reconoce las señas pertenecientes al abecedario dactilológico, así como también el funcionamiento de la aplicación desarrollada para reconocer y utilizar las señas. Además, los docentes destacaron que la herramienta digital que integra estas nuevas tecnologías capta la atención y facilitan la integración de los estudiantes con discapacidad auditiva en las actividades académicas, fomentando una mayor participación. En conclusión, el desarrollo de este sistema representa una herramienta clave para la educación inclusiva, proporcionando a los niños con discapacidad auditiva un acceso más equitativo a la educación.