Ficha_PROT_TCUE 23-24_023_Rubén Herrero Pérez

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TITULO DEL PROYECTO:

Aplicación educativa multijugador para la identificación de trazos mediante la utilización de redes neuronales.

Autor/a: Rubén Herrero Pérez

Tutor/a Académico/a: Gabriel Villarrubia González y Sergio García

González

Colaboradores: MIS Informáticos SL

1. Descripción General del Proyecto

El proyecto consiste en un servicio en forma de página web para reforzar el conocimiento impartido en las aulas mediante juegos competitivos. Además, los usuarios pueden crear o unirse a salas que hayan sido configuradas anteriormente por otros usuarios. La aplicación cuenta con varios modos de juego distintos para ofrecer la mayor variedad posible. Durante el desarrollo del juego, los usuarios deben dibujar el objeto que se les indica para qué posteriormente la inteligencia artificial valide el dibujo e indique el resultado con el porcentaje de precisión de dicho objeto.

2. Objetivos

CURSO 2023-2024

El objetivo principal del proyecto está orientado para el sector educativo. Enfocado en usarse en entornos didácticos, como clases, y el principal público objetivo serían alumnos. Utilizarían la aplicación como refuerzo sobre el vocabulario de un determinado idioma, dibujando conceptos para ayudarlos a memorizar su significado.

La aplicación también está enfocada a mejorar las capacidades cognitivas y creativas mediante los dibujos y relacionándolos con conceptos en otros idiomas. Así mismo, se potencian otras capacidades como la gestión de recursos (tiempo disponible para realizar el dibujo) y la competitividad, ya que el componente multijugador está orientado a competir entre ellos y superarse a ellos mismos.

3. Resultados obtenidos (aplicabilidad)

Se ha conseguido obtener un prototipo que cumple con todos los objetivos propuesto a nivel de sistema y técnicos. Se ha implementado un sistema multijugador para que los usuarios puedan interactuar entre ellos por medio de los distintos modos de juego que proporciona la aplicación y así reforzar ciertos conocimientos. Para este prototipo, la IA entrenada es capaz de reconocer 50 tipos de objetos cuyos nombres están en inglés para lograr el refuerzo de conocimientos deseados con la realización de esta aplicación.

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