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https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/13147Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Romero Ramos, Luis%1313474 | - |
| dc.creator | Romero Ramos, Luis%1313474 | - |
| dc.date.accessioned | 2026-06-18T20:04:05Z | - |
| dc.date.available | 2026-06-18T20:04:05Z | - |
| dc.date.issued | 2026-06-12 | - |
| dc.identifier.uri | https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/13147 | - |
| dc.description | En la última década, la Realidad Virtual Inmersiva (RVI) ha demostrado un gran potencial como herramienta de aprendizaje, al ofrecer experiencias inmersivas y multisensoriales que pueden incrementar la motivación y enriquecer el aprendizaje experiencial. Sin embargo, su efectividad depende de factores como el diseño pedagógico, la capacitación docente y la infraestructura tecnológica, y se enfrenta a limitaciones asociadas a costos, a la accesibilidad y a posibles efectos adversos sobre la salud. Paralelamente, la investigación en psicología cognitiva y neurociencia ha demostrado que los estados emocionales influyen de manera significativa en los procesos de aprendizaje. Esto ha impulsado la integración de la computación afectiva en entornos de RVI para desarrollar experiencias de aprendizaje adaptativas, capaces de reconocer y responder a las emociones de los usuarios. No obstante, los métodos más recurrentes en la literatura, que emplean sensores fisiológicos, reconocimiento facial o análisis de voz, presentan importantes limitaciones: suelen ser invasivos, requieren hardware externo y son susceptibles a interferencias como el ruido o la oclusión parcial del rostro, lo que restringe su aplicación efectiva en entornos inmersivos. En respuesta a estas limitaciones, la presente tesis propone un enfoque alternativo basado en datos de comportamiento y actividades gamificadas para la detección y regulación de estados mentales en Ambientes Virtuales de Aprendizaje Inmersivo (AVAI). Mediante técnicas de aprendizaje automático, se infiere la valencia emocional del usuario a partir de los datos de comportamiento obtenidos por el propio dispositivo de RVI, sin necesidad de equipo adicional. Cuando se identifica un estado mental poco propicio para el aprendizaje, se emplean actividades gamificadas para inducir un estado más favorable. Este planteamiento pretende sentar un precedente en el diseño e implementación de RVI adaptativos capaces de responder a las necesidades afectivas de los usuarios y operar en diversos escenarios. | es_MX |
| dc.language.iso | spa | es_MX |
| dc.publisher | Tecnológico Nacional de México | es_MX |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 | es_MX |
| dc.subject | info:eu-repo/classification/cti/7 | es_MX |
| dc.subject.other | Realidad Virtual Inmersiva, Ambientes Virtuales de Aprendizaje Inmersivo, Sistemas de Tutoría Afectiva, Reconocimiento de emociones, Datos de comportamiento, Aprendizaje automático | es_MX |
| dc.title | Método para regular estados mentales utilizando datos multimodales de comportamiento y técnicas de gamificación en ambientes virtuales de aprendizaje inmersivo | es_MX |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | es_MX |
| dc.contributor.director | González Serna, Juan Gabriel%123551 | - |
| dc.contributor.director | López Sánchez, Máximo%89655 | - |
| dc.folio | 1564 | es_MX |
| dc.rights.access | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_MX |
| dc.publisher.tecnm | Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico | es_MX |
| Appears in Collections: | Tesis de Maestría en Computación | |
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| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| MC_Luis_Romero_Ramos_2026.pdf | Tesis | 2.26 MB | Adobe PDF | View/Open |
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