Sistema tutor inteligente basado en deep learning para apoyar el aprendizaje de lengua de señas peruana en la I.E.P Harvest

• Autor: Delgado Santa Cruz, Jean Piero
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo
• Repositorio: USAT-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:tesis.usat.edu.pe:20.500.12423/8062
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.12423/8062
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Lengua de señas peruana (LSP), Deep Learning, inclusión social; Educación inclusiva, tecnologías de la información y la comunicación (TIC), accesibilidad; Diversidad lingüística, desarrollo social, visión computacional; Peruvian Sign Language (LSP), Deep Learning, social inclusion; Inclusive education, information and communication technologies (ICT), accessibility; Linguistic diversity, social development, computer vision; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

La evidente falta de profesores e intérpretes en lengua de señas peruana, a la que en adelante nos referiremos como 'LSP', y el auge de los sistemas tutores inteligentes, motivaron el desarrollo de la presente investigación. En aras de contribuir a la inclusión de la población con diversidad auditiva y del lenguaje, que llamaremos DA y DL, se implementó un sistema tutor inteligente basado en técnicas de Deep Learning que permita aprender la LSP básica. La metodología utilizada para desarrollar el producto de software fue Scrum, por lo que se modificaron las fases para asegurar el éxito del proyecto. Además, la solución se construyó con técnicas de modelado 3D y visión computacional, usando el lenguaje Python y framework Flask. Se caracterizaron efectivamente los patrones gestuales de la LSP y se construyó un algoritmo inteligente con una precisión del 97%. Los usuarios mostraron una sólida aceptación tecnológica y el proyecto ha demostrado tener impactos positivos en los ámbitos económico, social, tecnológico y ambiental, así como en la formación de cadenas productivas. En comparación con proyectos similares, este se distingue por su adaptación específica a la LSP, énfasis en Deep Learning y la capacidad de prueba en tiempo real, lo que mejora la calidad del aprendizaje y la comunicación de las personas con DA y DL. Este proyecto tecnológico tiene gran potencial para generar impactos positivos en ese porcentaje de peruanos y en la promoción de la comunicación inclusiva, abriendo oportunidades para el desarrollo y aplicación a mayor escala en el futuro.