Docentes Tec desarrollan IA para salud mental estudiantil

Docentes y directivos del Tec campus Chihuahua desarrollan Emotion ID, una herramienta de inteligencia artificial (IA) que pretende detectar emociones en los estudiantes para la salud mental estudiantil

"Estamos buscando que el sistema sea un proceso complementario para el área docente y de psicología de la institución", mencionó Raime Bustos, director del programa de Tecnologías Computacionales en el campus.

La IA para salud mental estudiantil permite detectar problemas emocionales a través del análisis de las expresiones faciales y pretende convertirse en un sistema complementario en la institución. 

El propósito del proyecto es conseguir detectar factores de riesgo en los alumnos y adaptarse al marco educativo actual, buscando ser un apoyo para el área de psicología del campus.

El propósito de la IA para salud mental estudiantil

El proyecto surge a raíz de los problemas originados por la pandemia COVID-19 los cuales tuvieron un impacto significativo en la salud mental de los alumnos. 

Este impacto se debe principalmente al estrés, el aislamiento social y la incertidumbre los cuales generaron principios de depresión y ansiedad en el alumnado. 

"La pandemia dejó secuelas importantes", comentó Raime al explicar el propósito del proyecto EmotionID.

Además, EmotionID se destaca por tomar en consideración las emociones como factor de riesgo, no solo las calificaciones, tal y como lo hacen algunas herramientas existentes en el mercado.

El sistema interpreta la expresión facial en siete emociones básicas: Enojo, disgusto, miedo, felicidad, tristeza, sorpresa y neutralidad.

Mediante la detección de las emociones se busca dar seguimiento a los diversos casos por alumno y detectar de manera temprana situaciones de impacto en los estudiantes.

"Es una herramienta para ayudar como soporte al departamento de psicología", comentó Raime.

EmotionID detecta emociones ocultas en el alumnado permitiendo a los psicólogos del campus tener un mejor entendimiento de las situaciones que afectan su desempeño y desarrollo estudiantil.

"Se busca dar una mejor atención al alumno con el proyecto", mencionó Carlos Ventura, profesor y responsable del análisis de datos de la Región Occidente.

"Estamos buscando que el sistema sea un proceso complementario para el área docente y de psicología de la institución".- Raime Bustos.

Desarrollo de EmotionID

Para el desarrollo de la IA para salud mental estudiantil se hizo uso de una librería del programa Python para la detección de las emociones a través de las expresiones faciales de la persona.

"Luego, tuvimos que encontrar candidatos y construir el software", comentó Raime.

Se seleccionaron a 33 candidatos a los cuales se les aplicaron dos cuestionarios proporcionados por el departamento de psicología: un inventario de ansiedad y un inventario de depresión.

Los cuestionarios se aplicaron en un área controlada y se realizó una grabación del proceso para luego procesar el archivo de video a través de EmotionID. 

Los resultados arrojados les permitieron crear diversas gráficas que mostraban las emociones de los alumnos al contestar ciertas preguntas en el cuestionario.

El primer análisis realizado fue rechazado, puesto que no resultaba conveniente para el propósito inicial del proyecto. 

A raíz de esto se hicieron gráficas y ajustes para poder predecir qué tan expresivo u honesto es el estudiante al contestar el cuestionario.

Después de esto, el análisis resultó exitoso y continúa en constante desarrollo para su aplicación a diversas áreas diferentes al rubro psicológico.

"A futuro se busca afinar el software, ampliar su uso a áreas distintas y generar instrumentos de apoyo nuevos que sean útiles en diversos contextos", finalizó Raime.