Estudiantes peruanos diseñan sistema con inteligencia artificial para detectar bullying

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El proyecto “Mind Power” utiliza un algoritmo de análisis de videos para hallar señales de violencia escolar.

Solo de enero a octubre del 2022, la Dirección de Gestión de la Calidad Escolar del Ministerio de Educación (Minedu) registró 1634 casos de bullying. Para atender esta problemática, un equipo de estudiantes universitarios diseñó un prototipo de sistema informático que integra inteligencia artificial para detectar casos de violencia escolar a través de cámaras de video vigilancia.

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El proyecto “Mind Power” fue el ganador de la hackatón “Detección de bullying académico en post COVID-19 con Inteligencia Artificial”, organizado por la carrera de Diseño y Desarrollo de Software de Tecsup, informó agencia Andina.

El novedoso concurso que convocó a estudiantes de diversos institutos y universidades a nivel nacional para crearprototipos de desarrollo funcional utilizando técnicas de inteligencia artificial a fin de prevenir el acoso entre estudiantes de educación secundaria.

El  innovador sistema web que detecta el bullying en colegios fue creado por el equipo conformado por Kevin Arbe Gutierrez Yojahida Arroyo Gómez, Daniel Charapaqui Esplana y Jhonny Ramos Porta, estudiantes de la universidad Continental. 

Para que este software tenga resultados se requiere la implementación de cámaras de seguridad en los centros educativos. Con ello, el sistema “Mind Power” utiliza un algoritmo de análisis de los videos para identificar posibles casos de bullying.

Este algoritmo permitirá guardar el perfil del estudiante como un potencial agresor o víctima utilizando las imágenes recopiladas por las cámaras, luego esta información se registrará como un incidente de bullying.

Posteriormente, las autoridades estudiantiles y el psicólogo del plantel serán los encargados de analizar el historial de incidentes detectados por las cámaras para tomar decisiones ante los casos presentados con el fin de prevenir futuros casos de violencia escolar

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