Software para el aprendizaje de la lectoescritura basado en control gestual de manos y realidad aumentada
DOI:
https://doi.org/10.30973/progmat/2023.15.3/4Palabras clave:
Interfaz Humano-Máquina, Realidad Aumentada, Control Gestual de Manos, Lectoescritura, Interacción Humano-MáquinaResumen
Con los avances tecnológicos, distintos proyectos desarrollaron soluciones satisfactorias a problemáticas de aprendizaje principalmente relacionadas con el área de las matemáticas y la medicina utilizando realidad aumentada e interfaces humano-máquina, siendo un área de oportunidad la aplicación de estas tecnologías en el aprendizaje de la lectoescritura. Dado que según la última prueba PISA, aplicada en 2018, México se sitúa en el nivel 2 de comprensión lectora, por debajo del promedio de los países miembros de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OCDE), en respuesta a esta problemática, se desarrolló una herramienta que combina la realidad aumentada e interfaces humano-máquina aplicado a la lectoescritura. Esta aplicación despliega modelos tridimensionales renderizados a través de un dispositivo con cámara, permitiendo a los usuarios interactuar con estos modelos mediante el reconocimiento de movimientos de las manos. La aplicación fue probada exitosamente en estudiantes de jardín de niños divididos en dos grupos: rezagados y adelantados en el aprendizaje de las letras. Los resultados demostraron que esta herramienta es entretenida y efectiva, proporcionando un recurso significativo para profesores y maestros en la enseñanza de la lectoescritura.
Citas
Salinas, D., De moraes, C., Schwabe M. Programa para la Evaluación Internacional de Alumnos (PISA) PISA 2018 - Resultados - Nota País México. 2018, 1–12. Recuperado el 20 de enero de 2023 de: https://www.oecd.org/pisa/publications/PISA2018_CN_MEX_Spanish.pdf
Le, H. Q., Kim J. An augmented reality application with hand gestures for learning 3D geometry, 2017 IEEE Int. Conf. on Big Data and Smart Computing (BigComp). 2017, 34–41, doi: https://doi.org/10.1109/BIGCOMP.2017.7881712.
Schutera, S., Schnierle, M., Wu, M., Pertzel, T., Seybold, J., Bauer, P., Teutscher, D., Raedle, M., Heß-Mohr, N., Röck, S., Krause, M. J. On the potential of augmented reality for mathematics teaching with the application cleARmaths, Education Sciences. 2021, 11(8), 368, doi: https://doi.org/10.3390/educsci11080368.
Karambakhsh, A., Kamel, A., Sheng B., Li, P., Yang, P., Feng, D. Deep gesture interaction for augmented anatomy learning, Int. Journal of Information Management. 2019, 45, 328–336, doi: https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2018.03.004.
Sun, Y., Armengol-Urpi, A., Reddy Kantareddy, S. N., Siegel, J., Sarma, S. MagicHand: A Deep Learning Approach towards Manipulating IoT Devices in Augmented Reality Environment, IEEE Conf. on Virtual Reality and 3D User Interfaces. 2019, 1-9.
Bifulco P., Narducci, F., Vertucci, R., Ambrousi, P., Cesarelli, M., Romano, M. Telemedicine supported by Augmented Reality: An interactive guide for untrained people in performing an ECG test, BioMedical Engineering OnLine. 2014, 13(1), 1–16, doi: https://doi.org/10.1186/1475-925X-13-153.
Nugraha, I., Suminar, A. R., Octaviana, D. W., Hidayat, M. T., Ismail, A. The application of augmented reality in learning English phonetics, Journal of Physics: Conference Series. 2019, 1402(7), 077024, doi: https://doi.org/10.1088/1742-6596/1402/7/077024.
Lin, V., Liu, G. Z., Chen, N. S. The effects of an augmented-reality ubiquitous writing application: a comparative pilot project for enhancing EFL writing instruction, Computer Assisted Language Learning. 2020, 47, 989-1030, doi: https://doi.org/10.1080/09588221.2020.1770291.
SyafiqahSafiee, N., Wanis Ismail, A., AR Home Deco: Virtual Object Manipulation Technique Using Hand Gesture in Augmented Reality, UTM Comp. Proc. On Innovations in Computing Technology and Applications. 2018, 979, 1–6, 2018.
Microsoft, Visual Studio Code. Recuperado el 27 de febrero de 2022 de https://visualstudio.microsoft.com/es.
Shamsee, H., Klebenov, N., Fayed, D., CCNA Data Center DCICT 640-916: Official Cert Guide. Cisco. 2015.
UltraLeap, Leap Motion Controller. Recuperado el 27 de febrero de 2023 de: https://www.ultraleap.com/product/leap-motion-controller/#overview
Atherton J., Wang G. Chunity: Integrated Audiovisual Programming in Unity. Proc. of the Int. Conf. on New Interfaces for Musical Expression. 2018, 102-107, doi: https://doi.org/10.5281/zenodo.1302695.
Haas, J.K. A History of the Unity Game Engine An Interactive. Worcester: Worcester Polytechnic Institute. 2014. Recuperado el 1 de marzo de 2023 de: https://digitalcommons.wpi.edu/iqp-all/3207.
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Derechos de autor 2023 Raúl de Jesús Sánchez Martínez, María Antonieta Abud Figueroa, Ulises Juárez Martínez, Hilarión Muñoz Contreras, Lisbeth Rodríguez Mazahua
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