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Defensa de tesis doctoral: Jared Guerrero presenta un nuevo marco de IA explicable para entornos de salud y educación

Jared Guerrero tras la defensa de su tesis doctoral

Defensa de tesis doctoral: Jared Guerrero presenta un nuevo marco de IA explicable para entornos de salud y educación

El investigador Jared David Guerrero Sosa ha defendido en la Escuela Superior de Informática de la Universidad de Castilla-La Mancha (UCLM) su tesis doctoral, centrada en mejorar la interpretabilidad de los sistemas de inteligencia artificial en el análisis del comportamiento humano.

La tesis, titulada “A Soft Computing framework for explainable of learning patterns in health and medical settings”, ha sido dirigida por los profesores Francisco Pascual Romero Chicharro (UCLM) y Víctor Hugo Menéndez Domínguez (Universidad Autónoma de Yucatán, México). La investigación aborda uno de los desafíos actuales en el desarrollo de la Inteligencia Artificial: la necesidad de crear sistemas que no solo sean precisos, sino también transparentes y comprensibles para los usuarios, especialmente en áreas sensibles como la educación y la salud mental.

Jared D. Guerrero durante la defensa de la tesis doctoral

Hacia una IA más transparente

El trabajo parte de la premisa de que, en contextos donde se analiza el comportamiento humano, los modelos de «caja negra», comunes en el aprendizaje profundo (Deep Learning), presentan limitaciones al no ofrecer explicaciones claras sobre cómo alcanzan sus conclusiones. Para solucionar este problema, la tesis propone un enfoque basado en Soft Computing.

Este marco combina información multimodal (video, audio y otros datos) con técnicas de razonamiento flexible. El objetivo principal es que el sistema sea capaz de detectar patrones conductuales y emocionales, pero con la capacidad añadida de expresar sus resultados mediante lenguaje natural. De esta forma, las conclusiones técnicas se transforman en informes estructurados y legibles para personas no expertas.

Aplicación en tres contextos reales

La viabilidad del modelo conceptual desarrollado se ha puesto a prueba en tres escenarios distintos, demostrando su capacidad de adaptación:

Ámbito académico

Análisis de presentaciones para evaluar competencias transversales como la comunicación, la creatividad y la toma de decisiones.

Formación médica

Estudio de la respuesta de estudiantes ante situaciones clínicas simuladas, observando la gestión del liderazgo y el estrés.

Redes sociales y salud mental

Examen de comportamientos en plataformas digitales, con foco en la detección de rasgos de personalidad, desinformación y bienestar psicológico.

Los resultados obtenidos indican que el sistema ofrece análisis fiables y explicaciones coherentes, gracias a la integración de modelos de lenguaje avanzados. La tesis concluye que este tipo de herramientas poseen un potencial práctico para apoyar procesos de evaluación educativa y contribuir al seguimiento del bienestar psicológico, aportando un grado de claridad necesario en la interacción humano-máquina.

Tribunal de la tesis

La defensa contó con un tribunal evaluador compuesto por expertos de distintas universidades:

  • Presidente: Antonio Gabriel López Herrera (Universidad de Granada).
  • Secretario: Jesús Fontecha (Universidad de Castilla-La Mancha).
  • Vocal: Macarena Espinilla (Universidad de Jaén).

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