Sistema automatizado de calificación de evaluaciones de base estructurada en papel usando visión artificial

Abstract

Este trabajo de investigación se centra en el desarrollo de un sistema de visión artificial para la calificación automática de exámenes en papel, con el objetivo de mejorar la eficiencia de corrección y reducir la carga de trabajo de los docentes. A través de la identificación y aplicación de técnicas avanzadas de tratamiento de imágenes y reconocimiento de patrones, se diseñó un algoritmo capaz de interpretar respuestas en evaluaciones. Se complementó con el desarrollo de una interfaz de usuario intuitiva, facilitando su uso por parte de docentes y administradores escolares. Se realizaron experimentos utilizando técnicas de procesamiento de imágenes y OCR para interpretar las respuestas marcadas en los exámenes, aplicando un sistema de mallado para la detección precisa de las respuestas. Los resultados obtenidos demostraron la precisión del sistema, logrando una tasa de éxito del 65,9% en la identificación correcta de las respuestas y reduciendo el tiempo de procesamiento a 2-3 segundos por examen. La implementación de tecnología móvil, en conjunto con la aplicación iVCam, jugó un papel crucial en la optimización del proceso de digitalización de las respuestas. En conclusión, el sistema desarrollado no solo cumple con sus objetivos iniciales, sino que también establece un avance importante en la automatización de la calificación de exámenes de uso personal para docentes, ofreciendo un método más rápido, confiable y objetivo para la evaluación en el ámbito educativo.