RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Clasificación con Machine Learning de la actividad cerebral durante los procesos de aprendizaje
A1 Hernández Arranz, Manuel
A2 Universidad de Valladolid. Facultad de Educación y Trabajo Social
K1 Machine learning
K1 Random Forest
K1 EEG
AB Este trabajo de fin de grado explora la relación entre las respuestas emocionales básicas (atracción-rechazo) y el aprendizaje académico, mediante elanálisis de señales EEG y técnicas de aprendizaje automático. Se entrenó un modelo Random Forest con registros cerebrales de tres participantes anteestímulos visuales agradables y desagradables, y posteriormente se aplicó a nuevas tareas escolares (matemáticas y lengua, en versiones concretas yabstractas). Los resultados indican que ciertos patrones de activación cerebral especialmente en bandas gamma de regiones como Pz, Fp1 y C3permiten identificar estados afectivos positivos incluso ante contenidos teóricos. A pesar de las limitaciones metodológicas (casco EEG de baja resolucióny muestra reducida), la investigación ofrece una prueba de concepto prometedora sobre cómo la claridad conceptual o la corporeización narrativa puedengenerar engagement emocional en el aula, aportando nuevas perspectivas pedagógicas desde la neuroeducación.
YR 2025
FD 2025
LK https://uvadoc.uva.es/handle/10324/82382
UL https://uvadoc.uva.es/handle/10324/82382
LA spa
NO Departamento de Didáctica de la Expresión Musical, Plástica y Corporal
DS UVaDOC
RD 29-ene-2026