Sistema de inteligencia artificial basado en video para la evaluación automática del rango de movimiento en el ámbito de la Educación Física y el deporte
DOI:
https://doi.org/10.47197/retos.v74.117535Palabras clave:
inteligencia artificial, tecnología educativa, educación primaria, estimación de la postura, biomecánica deportivaResumen
Introducción: El rango de movimiento (ROM) es un indicador fundamental de la salud musculoesquelética, la flexibilidad y el rendimiento motor, pero su evaluación en las escuelas se ha visto limitada por métodos manuales como los goniómetros, que requieren mucho tiempo, son subjetivos y poco prácticos para grupos grandes.
Objetivo: El objetivo de este estudio era desarrollar y validar un sistema de inteligencia artificial (IA) basado en vídeo para la evaluación automática del rango de movimiento (ROM) en la educación física.
Metodología: Aprovechando los avances en IA y visión artificial, en particular los algoritmos de estimación de posturas como MediaPipe y OpenPose, esta investigación diseñó un sistema capaz de capturar y analizar los movimientos articulares a través de grabaciones de vídeo estándar en teléfonos inteligentes y ordenadores portátiles. Utilizando el modelo holístico 4D (definir, diseñar, desarrollar, difundir), el estudio identificó sistemáticamente las necesidades de los profesores, construyó un prototipo con cálculo automático de ángulos y retroalimentación en tiempo real, y llevó a cabo una validación iterativa por parte de expertos y pruebas piloto en el aula.
Resultados: Los resultados demostraron que el sistema proporciona evaluaciones precisas, eficientes y fáciles de usar, al tiempo que reduce la carga de trabajo de los profesores y mejora la precisión de la enseñanza. La implementación práctica puso de relieve los beneficios tanto para los profesores, gracias a una supervisión optimizada y una enseñanza individualizada, como para los alumnos, que obtuvieron una retroalimentación objetiva sobre su progreso y una mayor motivación.
Discusión: Aunque siguen existiendo retos en cuanto a las condiciones de iluminación, la preparación de los profesores y la privacidad de los datos, el sistema representa una innovación rentable y escalable para integrar la IA en la educación física.
Conclusiones: Los resultados subrayan su potencial para transformar las prácticas de evaluación, fomentar la alfabetización física y apoyar un desarrollo más saludable de los alumnos en el contexto escolar.
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