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

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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 diversid...

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Detalles Bibliográficos
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
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description 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.
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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.The evident lack of teachers and interpreters in Peruvian Sign Language, which from now on we will refer to as 'LSP', and the rise of intelligent tutor systems, motivated the development of this research. In order to contribute to the inclusion of the population with hearing and language diversity, which we will call DA and DL, an intelligent tutor system was implemented based on Deep Learning techniques that allows learning the basic LSP. The methodology used to develop the software product was Scrum, so the phases were modified to ensure the success of the project. In addition, the solution was built with 3D modeling and computer vision techniques, using the Python language and Flask framework. The gestural patterns of the LSP were effectively characterized and an intelligent algorithm was built with an accuracy of 97%. Users showed solid technological acceptance and the project has proven to have positive impacts in the economic, social, technological and environmental fields, as well as in the formation of productive chains. Compared to similar projects, this one is distinguished by its specific adaptation to LSP, emphasis on Deep Learning, and real-time testing capability, which improves the quality of learning and communication for people with LD and DL. This technological project has great potential to generate positive impacts on that percentage of Peruvians and in the promotion of inclusive communication, opening opportunities for development and application on a larger scale in the future.Submitted by Repositorio Tesis USAT (repositoriotesis_admin@usat.edu.pe) on 2024-12-30T13:36:34Z No. of bitstreams: 3 TL_DelgadoSantaCruzJean.pdf: 763036 bytes, checksum: b2a02b84762a6f90528deb2c843b8eba (MD5) Reporte de turnitin.pdf: 6068923 bytes, checksum: ec80d685ccfd6f324b81ac273c4f1765 (MD5) Autorización.pdf: 32918 bytes, checksum: 245f4cb921ae00e2e497beb63728479b (MD5)Approved for entry into archive by Repositorio Tesis USAT (repositoriotesis_admin@usat.edu.pe) on 2024-12-30T13:39:12Z (GMT) No. of bitstreams: 3 TL_DelgadoSantaCruzJean.pdf: 763036 bytes, checksum: b2a02b84762a6f90528deb2c843b8eba (MD5) Reporte de turnitin.pdf: 6068923 bytes, checksum: ec80d685ccfd6f324b81ac273c4f1765 (MD5) Autorización.pdf: 32918 bytes, checksum: 245f4cb921ae00e2e497beb63728479b (MD5)Made available in DSpace on 2024-12-30T13:39:12Z (GMT). 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Facultad de IngenieríaIngeniero de Sistemas y Computación41055071https://orcid.org/0000-0002-0133-119X73476727612176Zuñe Bispo, Luis AugustoReyes Burgos, Karla CeciliaTorres Benavides, Juan Antoniohttp://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesionalhttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesisDesarrollo e innovación tecnológicaORIGINALTL_DelgadoSantaCruzJean.pdfTL_DelgadoSantaCruzJean.pdfapplication/pdf763036http://tesis.usat.edu.pe/bitstream/20.500.12423/8062/1/TL_DelgadoSantaCruzJean.pdfb2a02b84762a6f90528deb2c843b8ebaMD51Reporte de turnitin.pdfReporte de turnitin.pdfapplication/pdf6068923http://tesis.usat.edu.pe/bitstream/20.500.12423/8062/2/Reporte%20de%20turnitin.pdfec80d685ccfd6f324b81ac273c4f1765MD52Autorización.pdfAutorización.pdfapplication/pdf32918http://tesis.usat.edu.pe/bitstream/20.500.12423/8062/3/Autorizaci%c3%b3n.pdf245f4cb921ae00e2e497beb63728479bMD53LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81714http://tesis.usat.edu.pe/bitstream/20.500.12423/8062/4/license.txt1c4ed603acc596007e5f7b62ba1e0816MD54TEXTTL_DelgadoSantaCruzJean.pdf.txtTL_DelgadoSantaCruzJean.pdf.txtExtracted texttext/plain59187http://tesis.usat.edu.pe/bitstream/20.500.12423/8062/5/TL_DelgadoSantaCruzJean.pdf.txt26f41b669c377b2b75c8ef6e5506e385MD55Reporte de turnitin.pdf.txtReporte de turnitin.pdf.txtExtracted texttext/plain4744http://tesis.usat.edu.pe/bitstream/20.500.12423/8062/6/Reporte%20de%20turnitin.pdf.txtd3e8eb241a27e4213ba09bc4e21bd3cfMD56Autorización.pdf.txtAutorización.pdf.txtExtracted texttext/plain5240http://tesis.usat.edu.pe/bitstream/20.500.12423/8062/7/Autorizaci%c3%b3n.pdf.txteb8ea83ace4d451a303afa63ce9d3038MD5720.500.12423/8062oai:tesis.usat.edu.pe:20.500.12423/80622024-12-31 01:48:54.376Repositorio de Tesis USATrepositoriotesis@usat.edu.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