Equipos
La investigación en el laboratorio de Neurociencia Cognitiva de la Facultad de Educación es de carácter interdisciplinar, puesto que confluyen áreas específicas de la cognición y el lenguaje con técnicas de análisis avanzados en el área de la neurociencia como la electroencefalografía. El laboratorio de Neurociencia Cognitiva está equipado por un equipo de electrofisiología con sistema Wireless que permite estudios de hyperscanning a partir del registro de 4 personas en un contexto natural de sala de clases. Además, cuenta con un equipo de movimientos oculares que permite realizar co-registros con el equipo de electrofisiología para estudios sobre la comprensión lectora en estudiantes universitarios. Se ha adquirido también un equipo para medir la variabilidad cardiaca en estudios sobre procesamiento emocional de videos.
Postgrado
Comprensión de la telicidad en sujetos con Trastorno del Desarrollo del Lenguaje
Exclusión social en el aprendizaje en estudiantes de enseñanza media y universitarios
Cuando el pasado está atrás y el futuro adelante. La Conceptualización del Tiempo en una Intervención Corpórea para el Trastorno del Desarrollo del Lenguaje.
La investigación se realiza en una muestra de niños y niñas con trastorno del desarrollo del lenguaje (TDL). Se utiliza la técnica conductal de la plasticidad inducida para evaluar los efectos, antes y después, de la intervención psicoeducativa, así como una aplicación tecnológica (app), basada en la Realidad Aumentada, para abordar el déficit semántico-pragmático de niños y niñas con TDL.
Magister
Algoritmo para la identificación automática de patrones faciales en videos con contenido emocional
La tesis aborda el desarrollo de un algoritmo destinado a la identificación automática de patrones faciales en videos con contenido emocional. Este algoritmo debe ser capaz de realizar esta tarea incluso en casos de oclusión parcial del rostro. El objetivo principal es permitir la extracción de información basada en la secuencia de expresiones faciales, además de llevar a cabo un análisis predictivo de dichas expresiones mediante el uso de técnicas avanzadas de inteligencia artificial.
Desarrollo de clasificador de emociones en escolares (11 y 12 años) por medio de las señales de electroencefalograma (EEG)
La línea de investigación que sigue es Tecnologías Biomédicas para la Salud. Su tesis se centra en el desarrollo de un clasificador de emociones en escolares de entre 11 y 12 años por medio de las señales de electroencefalograma (EEG). La técnica con la que se entrenará este clasificador será mediante Inteligencia Artificial, específicamente con Transfer Learning.
Pregrado
Algoritmos de clasificación de emociones en base a registros multicanal.
Protocolo experimental para reconocimiento de emociones en base a medidas fisiológicas simples.