Resumen

Es necesario desarrollar una tecnologa que identifique automticamente los estados de estrs extremo de los nios que no pueden expresar adecuadamente sus emociones al reconocer situaciones peligrosas, que amenazan la seguridad de los nios, en tiempo real. Este estudio presenta un modelo de identificacin del estado de estrs de los nios basado en aprendizaje automtico, datos biomtricos, una banda inteligente para recoger datos biomtricos y una aplicacin mvil para monitorizar el estado de estrs del nio clasificado. Adems, mediante un experimento en el que se compar un conjunto de datos que utilizaba nicamente datos de voz y un conjunto de datos que utilizaba tanto datos de voz como de frecuencia cardiaca, se pretenda verificar la eficacia de la combinacin de los dos conjuntos de datos de bioseales. Como resultado del experimento, el modelo SVM mostr el mayor rendimiento con una precisin del 88,53% para el conjunto de datos que utilizaba tanto datos de voz como datos de frecuencia cardiaca. Los resultados de este estudio presentan fuertes implicaciones para la posibilidad de automatizar la identificacin del estado de estrs de un nio, y se espera que el mtodo desarrollado pueda utilizarse para tomar medidas preventivas ante situaciones peligrosas para los nios.

• Materias:Inteligencia artificial Aplicación móvil Asistencia tecnológica a personas con discapacidad Tecnología en educación
• Subjects:Artificial intelligence Mobile application Technological assistance to people with disabilities Technology in education
• Palabras claves:Tecnología; Identificación del estado de estrés; Niños; Aprendizaje automático; Datos biométricos; Banda inteligente
• Keywords:Technology; Stress-state identification; Children; Machine learning; Biometric data; Smart band