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Bernuy Alva, Augusto Ernesto
Cotos Cortez, Luis Angel
Fernández Roncagliolo, Piero David
2023-01-26T20:14:17Z
2023-01-26T20:14:17Z
2022
https://hdl.handle.net/20.500.12727/11184
En el colegio María Goretti, ubicado en el distrito de Comas, debido al contexto de la emergencia sanitaria, en el Perú, iniciada en el 2020 por el COVID-19, al cambiar la modalidad de enseñanza de presencial a virtual y con el aislamiento obligatorio, provocó una variación negativa en el rendimiento académico y conductual de los alumnos, siendo el nivel secundario el más afectado, ocasionando incremento de casos de depresión en fases avanzadas, evidenciándose en el atentado contra su integridad física. El presente trabajo de investigación trató sobre la identificación de posibles casos de depresión mediante la aplicación y desarrollo de una evaluación psicológica compuesta por el test de Hamilton y la integración del reconocimiento de expresiones faciales aplicando Deep Learning y las Redes Neuronales Convolucionales (CNN). Se desarrolló bajo la metodología ágil de Scrum, la que se adaptó al trabajo de investigación, manteniendo constantes reuniones con los Stakeholders y constó de iteraciones. Además, se trabajó con CRISP-DM para el análisis de datos. Como dataset se utilizó FER2013, siendo una base de datos libre en Kaggle, donde se entrenó en 100 épocas con un tiempo de 17 horas y 38 minutos, con la finalidad de identificar expresiones relacionadas con la depresión con una precisión de 83%. Finalmente, el desarrollo de la aplicación web permitió al colegio María Goretti accionar, oportunamente, ante cualquier variación considerable en el rendimiento académico y conductual. (es_PE)
application/pdf (es_PE)
260 p. (es_PE)
spa (es_PE)
Universidad de San Martín de Porres (es_PE)
info:eu-repo/semantics/openAccess (es_PE)
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ (es_PE)
Repositorio Académico USMP (es_PE)
Universidad San Martín de Porres - USMP (es_PE)
Deep learning (es_PE)
Depresión (es_PE)
Estudiantes de secundaria (es_PE)
Aplicación con Deep Learning para identificar casos de depresión y recomendación en los alumnos de secundaria del Colegio María Goretti
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis (es_PE)
Universidad de San Martín de Porres. Facultad de Ingeniería y Arquitectura (es_PE)
Ingeniería de Computación y Sistemas (es_PE)
Ingeniero de Computación y Sistemas (es_PE)
PE (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01 (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional (es_PE)
10321499
https://orcid.org/0000-0003-4117-3728 (es_PE)
74556043
70329847
611066 (es_PE)
Figueroa Revilla, Jorge Martin
Toledo Cruz, Luis Enrique
Yamao, Eiriku
Palomino Guerrero, Carla Rocío
https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis (es_PE)
Privada asociativa
info:eu-repo/semantics/publishedVersion (es_PE)



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