La investigación se centra en el desarrollo de un sistema automatizado para la gestión de la asistencia laboral en instituciones educativas públicas rurales, utilizando tecnologías de reconocimiento facial. La arquitectura del sistema es modular y escalable, integrando procesamiento de imágenes, reconocimiento facial, gestión de datos y generación de reportes. El sistema incluye una interfaz web, un backend en Flask, una base de datos MySQL, y módulos de procesamiento facial basados en las redes neuronales MTCNN e InsightFace. El proceso de registro de colaboradores permite cargar imágenes en formato JPG o PNG, que son procesadas por MTCNN para detectar regiones faciales y luego se generan embeddings utilizando InsightFace. Estos vectores se almacenan junto con los datos en la base de datos MySQL. Para el reconocimiento en tiempo real, el sistema captura imágenes desde cámaras...

Los estudiantes cambian cuando reciben computadoras, porque encuentran una herramienta que les sirve para muchos propósitos e intereses y en las que encuentran un continuo refuerzo de los mismos. Además, ellos se encuentran en el período en el que el cerebro es más receptivo a los estímulos y están en constante búsqueda de actividades para ejercitarse. Esta situación convierte con rapidez y facilidad al estudiante en un “nativo digital”, pues se siente cómodo manipulando un aparato que transforma sus ideas en formas visibles. Su tendencia es aprender por exploración o por ensayo y error y no de manera mecánica, está ávido de experiencias de aprendizaje.