Agente conversacional para el estrés académico

El estrés es la reacción de nuestro organismo frente a situaciones con dificultad que conjuntamente con el tiempo, va afectando a varias partes del organismo y de esta forma teniendo consecuencias que se reflejan en las funciones o tareas que realizan los organismos. El estrés académico se ha convertido un problema de la sociedad estudiantil y de todas las instituciones de educación, genera ndo estudiantes con un nivel de estrés alto por diferentes circunstancias que concurren los mismos y teniendo como consecuencia el bajo rendimiento de los estudiantes en la realización de sus deberes o responsabilidades. El presente trabajo de investigaci ón realiza un estudio sobre el desarrollo de un Agente conversacional basado en Inteligencia Artificial, que tiene la finalidad de detectar el nivel de estrés académico y brindar posibles soluciones para la disminución d el estrés. La metodología de ciencia de datos IBM es aplicada en esta investigación. Para el desarrollo del Agente Conversacional se elaboró un cuestionario mediante un formulario de Google con la única finalidad de recolectar toda la información posible referente al estrés académico, en los datos reunidos por el formulario participaron estudiantes universitarios de distintos semestres. Posterior a la recolección de datos se realizan las tareas de selección supervisada y preprocesamiento de los mismos, con la finalidad de contar con un conjunto de datos y ser utilizados para el entrenamiento de una de las Redes Neuronales. La Red Neuronal del agente tiene el propósito de conversar con el paciente y de esta forma ir recolectando la información del mismo para posteriormente ser analizado por la Red Neuronal LSTM, encargada de analizar el nivel de estrés que tiene que usuario .

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Bibliographic Details
Main Author: Sullaez Butron, Jeraldy Carlos
Other Authors: Valdez Alvarado, Aldo Ramiro, tutor
Format: Thesis biblioteca
Language:Spanish / Castilian
Published: 2021
Subjects:INTELIGENCIA ARTIFICIAL, REDES NEURONALES ARTIFICIALES, MINERIA DE TEXTOS,
Online Access:http://repositorio.umsa.bo/xmlui/handle/123456789/29624
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