Transformacion digital en educación: Visión computacional para el retorno seguro a clases

En tiempos de pandemia y distanciamiento social por el COVID-19, la educación también ha tenido que adaptarse a la nueva normalidad e impulsar su proceso de transformación digital.

En tiempos de pandemia y distanciamiento social por el COVID-19, la educación también ha tenido que adaptarse a la nueva normalidad e impulsar su proceso de transformación digital. Esta situación ha involucrado a todo tipo de organizaciones educativas, desde colegios y universidades hasta centros de capacitación de empleados dentro de las empresas. Sin embargo, con los avances en el control de la pandemia y el progreso acelerado de la vacunación, actualmente, se está planteando el retorno a clases de los estudiantes. El principal reto para el sector educación, en estos momentos, es evaluar cómo se dará este regreso manteniendo los protocolos de higiene, salud y seguridad requeridos.

Recientemente, el Ministerio de Educación aprobó dos normas para garantizar un buen retorno de clases presenciales. Ambas normas tienen como objetivo preparar a la comunidad educativa para el retorno progresivo a las escuelas y reforzar la secundaria como una etapa de desarrollo integral. Además, se destaca el compromiso del Estado peruano por asegurar el desarrollo de los estudiantes en un entorno educativo favorable que los impulse a consolidar una ciudadanía marcada por el respeto, la tolerancia y la inclusión.

Bajo ese lineamiento, es indispensable definir estrategias de reinserción a las clases presenciales para prevenir posibles contagios, o en su defecto, detectarlos y atenderlos de manera oportuna. Establecer este protocolo permitirá al sector educativo afrontar la vuelta a los colegios, institutos, centros de capacitación y universidades de forma rápida, segura y sencilla para los estudiantes, profesores y colaboradores.

 

Visión computacional para el retorno seguro a clases

La visión computacional es un concepto que emplea tecnologías de inteligencia artificial (IA) y machine learning (ML) para proveer métodos de extracción automática de información útil contenida en imágenes. Su objetivo es detectar patrones de comportamiento para obtener métricas e información estratégica para los procesos operativos de diversos sectores, como el educativo en este caso.

En este contexto, permite aplicar la tecnología para que los directivos y decanos de las instituciones educativas planteen e inviertan en nuevas medidas para un retorno seguro a las clases presenciales, para dar paso a la continuidad de los servicios educativos sin dejar de lado la seguridad, las medidas sanitarias y que incluyan la protección de los estudiantes, profesores y equipo administrativo.

 

A continuación, se plantean aplicaciones prácticas de la tecnología de visión computacional para el retorno seguro a clases:

 

  • Control de aforo: A través de cámaras de video vigilancia, equipadas con inteligencia artificial, se puede contabilizar el número de estudiantes y personal administrativo que se encuentra en las distintas áreas del centro educativo. Esta tecnología garantiza la seguridad y el cumplimiento de las medidas relativas al aforo para la prevención de la COVID-19, ya que se pueden visualizar las métricas de aforo en tiempo real. Adicionalmente, se puede aprovechar la recolección de información y acciones inteligentes de manera automática sobre los accesos, salidas, tiempos de estadía en horas punta, etc. Esta información permite a los responsables de la seguridad de las instituciones tener mayor capacidad de decisión, ya que se pueden diagnosticar situaciones de riesgo sanitario y así realizar una gestión más eficaz de las mismas.
     
  • Distanciamiento social: Se trata de un algoritmo que avisa si las personas mantienen el distanciamiento social indicado. Este sistema usa cámaras de video, mientras que el algoritmo identifica a los estudiantes cuando están interactuando muy cercanos en los pasillos y en distintas áreas del campus, esto genera alertas automáticas al personal de seguridad. Al mismo tiempo, se notifica a los estudiantes en sus dispositivos móviles para que estén conscientes y mantengan la distancia apropiada. Con los datos obtenidos en la calibración del espacio, desde las cámaras, se puede detectar la posición de los usuarios y actualizarla en tiempo real a medida que se desplazan.
     
  • Medición de temperatura: Esta tecnología consta de dispositivos termográficos que utilizan un sensor térmico de alta precisión, permitiendo detectar la temperatura corporal. Han sido diseñados para escanear a las personas a distancias de entre 1.5 a 2.5 metros y hasta un máximo de 60 personas por minuto dependiendo de las características de las cámaras termográficas. Se emplean algoritmos de inteligencia artificial y análisis de video para poder garantizar lecturas correctas de temperatura sin la necesidad de contacto físico. Esta solución permite generar alertas tempranas ante la detección de temperaturas superiores a los parámetros establecidos, por encima de los 37 grados.
     
  • Detección del uso de mascarilla: Se utilizan las cámaras de video vigilancia dentro de los centros de estudios para detectar si los estudiantes mantienen el uso correcto de las mascarillas. La solución está basada en el análisis de inteligencia artificial y píxeles ofreciendo una precisión mejorada y escalable. En caso el alumno no esté respetando la norma, la plataforma genera una notificación automatizada en tiempo real, lo que facilita a los profesores y personal de seguridad que actúen inmediatamente para reducir el riesgo de transmisión del virus.
     
  • Reconocimiento de personas: Los algoritmos de la visión computacional detectan los rasgos faciales en las imágenes y los comparan con las bases de datos de los perfiles de las caras de los estudiantes y el personal administrativo. Los dispositivos digitales instalados en las instituciones educativas utilizan el reconocimiento facial para autenticar las identidades de sus alumnos. Los aplicativos utilizan el reconocimiento facial para detectar y etiquetar a los usuarios en tiempo real y se pueda identificar quién es una persona sospechosa ingresando al recinto o tomar asistencia automatizada a las clases.

 

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La visión computacional está totalmente basada en la visión humana y trabaja con el proceso de modelado y réplica de esa característica usando software y hardware avanzados. Las tecnologías que incorporan inteligencia artificial son un eje fundamental de la transformación digital que tienen lugar en las organizaciones para capitalizar la gran cantidad de datos que se generan y se recopilan. 

Gracias al uso de tecnologías disruptivas, la transformación digital permite resolver todo tipo de problemas tradicionales que pueden tener las empresas e instituciones hoy en día. Esta reinvención surge de la necesidad de adaptarse al cambio y solucionar problemas que tengan que hacerse frente con el uso de soluciones innovadoras.

Gtd te ofrece una amplia variedad de estas soluciones con visión computacional basadas en el uso de machine learning e inteligencia artificial para mantener seguro el retorno presencial del equipo humano de tu empresa en diversos sectores. Soluciones a medida como control de aforo de personas, tiempos de estadía, reconocimiento de personas, uso de mascarillas, temperatura alta, distancia social, entre otros, brindarán información objetiva a tu negocio para tomar las mejores decisiones preventivas sanitarias en base al comportamiento a través de imágenes capturadas en tiempo real por cámaras de video vigilancia. 

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