Detección de ansiedad en estudiantes de ingeniería en telemática usando inteligencia artificial, enfoque 2024.

Pallo Pinto, Jennyfer Nayeli

Detección de ansiedad en estudiantes de ingeniería en telemática usando inteligencia artificial, enfoque 2024.

dc.contributor.advisor	Zambrano Vega, Cristian Gabriel
dc.contributor.author	Pallo Pinto, Jennyfer Nayeli
dc.date.accessioned	2026-03-11T15:58:39Z
dc.date.available	2026-03-11T15:58:39Z
dc.date.issued	2025
dc.description	Anxiety among university students, particularly those in telematics engineering, is a growing problem that affects both their academic performance and emotional well-being. These students face high levels of anxiety due to the complexity of the content and the need to stay updated with constantly evolving technologies. This study proposes an artificial intelligence-based solution to detect anxiety through machine learning models and natural language processing. The application focuses on identifying anxiety patterns through surveys and text analysis, providing an early diagnosis that allows for personalized interventions. To implement this, a specialized database on anxiety was developed to facilitate the training of artificial intelligence models capable of recognizing emotional signals. Additionally, a customized GPT model was created to detect emotions and interact with users through both voice and text responses. This tool aims to provide continuous support to students by offering tools to manage anxiety in real-time. This technological solution seeks to improve the emotional well-being of telematics engineering students, enabling them to face academic challenges without stress and anxiety negatively impacting their performance. The implementation of this innovative system represents a step forward in the integration of artificial intelligence in supporting students emotional health, promoting a healthier and more productive environment in higher education. This technological approach promises to transform the way mental health is addressed in the academic field.
dc.description.abstract	La ansiedad en estudiantes universitarios especialmente en los de ingeniería en telemática, es un problema creciente que afecta tanto su rendimiento académico como su bienestar emocional. Estos estudiantes enfrentan altos niveles de ansiedad debido a la complejidad de contenidos y necesidad de mantenerse actualizados con tecnologías en constante evolución. Este estudio propone una solución basada en inteligencia artificial para detectar la ansiedad mediante modelos de aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural. La aplicación se centra en identificar patrones de ansiedad a través de encuestas y análisis de texto, proporcionando un diagnóstico temprano que permita intervenciones personalizadas. Para su implementación, se desarrolló una base de datos especializada en ansiedad que facilita el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial capaces de reconocer señales emocionales. Además, se creó un modelo GPT personalizado para la detección de emociones que interactúa con los usuarios a través de respuestas por voz y texto. Esta herramienta tiene como objetivo ofrecer apoyo continuo a los estudiantes, proporcionándoles herramientas para gestionar la ansiedad en tiempo real. Esta solución tecnológica busca mejorar el bienestar emocional de los estudiantes de ingeniería en telemática, permitiéndoles enfrentar los desafíos académicos sin que el estrés y la ansiedad afecten su rendimiento. La implementación de este sistema innovador representa un avance en la integración de la inteligencia artificial en el apoyo emocional de los estudiantes, promoviendo un entorno más saludable y productivo en la educación superior. Este enfoque tecnológico promete transformar la manera en que se aborda la salud mental en el ámbito académico
dc.format.extent	77
dc.identifier.citation	Pallo Pinto, Jennyfer Nayeli (2025). Detección de ansiedad en estudiantes de ingeniería en telemática usando inteligencia artificial, enfoque 2024. Quevedo. UTEQ. 77 Paginas
dc.identifier.other	460092
dc.identifier.uri	https://repositorio.uteq.edu.ec/handle/43000/9142
dc.language.iso	spa
dc.publisher	QUEVEDO: UTEQ
dc.rights	openAccess
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/
dc.subject	Bienestar emocional
dc.subject	Salud mental
dc.subject	Aprendizaje automático
dc.subject	Rendimiento académico
dc.subject	Intervención
dc.title	Detección de ansiedad en estudiantes de ingeniería en telemática usando inteligencia artificial, enfoque 2024.
dc.type	bachelorThesis