Esta investigación nace de una necesidad
en el aula de educación artística, cómo aprovechar
la inteligencia artificial no sólo como herramienta creativa,
sino como apoyo real en los procesos de evaluación,
hacia una evaluación híbrida, docente e IA.
Evaluar en arte no es sencillo,
requiere atender aspectos técnicos, expresivos y creativos,
y muchas veces depende de la percepción subjetiva
del docente.
Este proyecto propone una solución complementaria,
un asistente basado en inteligencia artificial capaz
de analizar producciones visuales
y generar una evaluación orientativa, objetiva y configurable
por el profesorado.
El objetivo principal fue diseñar e implementar una herramienta de IA
capaz de evaluar imágenes producidas por estudiantes.
Entre los objetivos específicos se incluyeron explorar el potencial
de los modelos de visión por computadora
en la educación artística, crear un sistema entrenable
con criterios definidos por el docente
y validar su utilidad pedagógica en contextos reales de aula.
El desarrollo se estructuró en cuatro fases.
La revisión y definición de criterios visuales.
Se eligieron el de legibilidad y el de contraste
en imágenes tipográficas.
La creación y limpieza de datasets con imágenes de texto clasificadas.
Lo que se pretendía era diferenciar imágenes
entre legibles y no legibles y de alto contraste
y bajo contraste.
El entrenamiento de modelos de red neuronal
se realizó inicialmente con una red convolucional.
Y posteriormente con MobileNet V2,
empleando presos preentrenados sobre ImageNet
para aprovechar el aprendizaje transferido y optimizar
los resultados con un dataset reducido.
Y finalmente la validación mediante nuevas imágenes
y comparación de resultados.
Se optó por herramientas de código abierto y entornos gratuitos
para mantener el proyecto accesible y replicable
en contextos educativos.
Google Cloud se utilizó como entorno de desarrollo
en la nube que permite ejecutar código
sin necesidad de una computadora potente.
TensorFlow fue la biblioteca principal para construir
y entrenar los modelos de inteligencia artificial.
Y MobileNet v2 se seleccionó como modelo base
por su equilibrio entre precisión y ligereza.
Ideal para trabajar en entornos docentes con recursos limitados.
Los resultados muestran un desempeño modesto pero prometedor.
Precisión del 065 en legibilidad y 073 en contraste.
El sistema genera predicciones coherentes,
especialmente en el análisis del contraste visual.
Además,
permite exportar informes automáticos en formato CSV y TXT,
listos para la revisión docente.
A pesar de los avances,
también se observó cierto sobreajuste,
lo que abrió nuevas líneas de mejora,
la ampliación del dataset y la regularización y desarrollo
de una interfaz docente interactiva con Gradive.
En el futuro, esta herramienta podría integrarse en plataformas educativas
como Moodle o Classroom,
generando informes personalizados y ayudando a los docentes
a evaluar múltiples criterios de manera más equitativa y rápida.
También podría entrenarse con otro tipo de imágenes
sobre las que establecer otros criterios para ser evaluados.
Además, la herramienta podría incorporar un feedback textual
e incluso un avatar interactivo como asistente.
Este proyecto demuestra que la inteligencia artificial
puede ser una aliada de la educación artística,
no para reemplazar la mirada del docente,
sino para potenciarla.
Una herramienta que aprende, acompaña y evoluciona
con la práctica docente.
Es solo un primer paso hacia una evolución más inteligente,
justa y creativa.