Sistema inteligente de reconocimiento facial para el control de asistencia de estudiantes de la IE Próceres de la Independencia de Chincha, 2023.

Abstract

La presente investigación tuvo como objetivo mejorar el control de asistencia de los estudiantes mediante la implementación de un sistema inteligente de reconocimiento facial, este surgió con la necesidad de los docentes, en la cual se realizaban registros manuales diarios. Para ello, la metodología de investigación es cuantitativa, se empleó la metodología SCRUM para la implementación del sistema inteligente en base a sus buenas prácticas de desarrollo de software de acuerdo al contexto de la situación problemática. Se usó una muestra probabilística en base a la población estudiantil de 550 registro de asistencia de estudiantes, abarcando una muestra de 119 registro de asistencia de estudiantes. En cuanto a los resultados se menciona que en los tiempos de la asistencia normal abarcar alrededor de 4 a 6 segundos, mientras que con el uso de del sistema inteligente los tiempos oscilan entre los 2 segundos; a su vez, existe una diferencia entre el tiempo medio de los registros de asistencia manual y registro de reconocimiento facial, donde los tiempos por el sistema de reconocimiento facial son más cortos a los del sistema manual. Finalmente se concluye que se ha logrado desarrollar un sistema inteligente de reconocimiento facial para mejorar el control de asistencia, corroborando la mejora de los tiempos promedios de 5.15 segundos y con el sistema implementado 2.1 segundos, teniendo así una influencia significativa.

The objective of this research was to improve the attendance control of students through the implementation of an intelligent facial recognition system, this arose with the need of teachers, in which daily manual records were made. For this, the research methodology is quantitative, the SCRUM methodology was used for the implementation of the intelligent system based on its good practices of software development according to the context of the problematic situation. A probabilistic sample was used based on the student population of 550 student attendance records, covering a sample of 119 student attendance records. As for the results, it is mentioned that the normal attendance times are around 4 to 6 seconds, while with the use of the intelligent system the times oscillate between 2 seconds; at the same time, there is a difference between the average time of the manual attendance registers and the facial recognition register, where the times for the facial recognition system are shorter than those of the manual system. Finally, it is concluded that it has been possible to develop an intelligent facial recognition system to improve attendance control, corroborating the improvement of the average times of 5.15 seconds and with the implemented system 2.1 seconds, thus having a significant influence.