Implementación y validación de un sistema automático para evaluar la creatividad mediante la imaginación de escenas

"El presente proyecto final de carrera se centra en el desarrollo y validación de un sistema automático para la corrección y categorización de narraciones de imaginación de escenas. Esta tarea neuropsicológica es utilizada para evaluar la capacidad de generar y organizar mentalmente entornos fi...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Nudelman, Martina
Formato: Proyecto final de grado
Lenguaje:Español
Publicado: Instituto Tecnológico de Buenos Aires (ITBA) 2025
Materias:
IMAGINACIÓN, CREATIVIDAD, SISTEMA AUTOMÁTICO, INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/20.500.14769/5220
Aporte de:
Repositorio Institucional Instituto Tecnológico de Buenos Aires (ITBA) de Instituto Tecnológico de Buenos Aires (ITBA)
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spelling I32-R138-20.500.14769-52202026-01-07T14:12:25Z Implementación y validación de un sistema automático para evaluar la creatividad mediante la imaginación de escenas Nudelman, Martina IMAGINACIÓN, CREATIVIDAD, SISTEMA AUTOMÁTICO, INTELIGENCIA ARTIFICIAL "El presente proyecto final de carrera se centra en el desarrollo y validación de un sistema automático para la corrección y categorización de narraciones de imaginación de escenas. Esta tarea neuropsicológica es utilizada para evaluar la capacidad de generar y organizar mentalmente entornos ficticios de manera coherente y detallada. Estas producciones se vinculan estrechamente con la memoria episódica y la creatividad verbal. Tradicionalmente, su evaluación se realiza de forma manual, lo que resulta costoso, lento y sujeto a variabilidad interevaluador. El trabajo aborda la necesidad de herramientas automáticas que procesen y analicen grandes volúmenes de datos de forma eficiente, objetiva y replicable, adaptándose a protocolos específicos de investigación. La pregunta principal que guía este proyecto es cómo automatizar la transcripción, corrección y clasificación de narraciones de imaginación de escenas preservando la calidad y consistencia de la evaluación manual. El objetivo fue realizar una herramienta que logre replicar esta tarea, reduciendo costos y optimizando la metodología manual. Para ello, se desarrolló un software en Python con arquitectura modular y escalable, que integra inteligencia artificial y procesamiento de lenguaje natural para transcribir audio a texto, segmentar narraciones y clasificar elementos lingüísticos según categorías semánticas predefinidas. El desempeño del sistema se validó mediante comparaciones cuantitativas y cualitativas con evaluadores humanos y con determinados gold standards de referencia. Los resultados muestran un rendimiento comparable, e incluso superior, al humano, con menor error medio, menor dispersión y alta correlación con los estándares de referencia. La automatización redujo drásticamente los tiempos de evaluación, de horas a segundos, y el análisis por categoría evidenció alta precisión en la identificación de entidades y desempeño robusto en categorías complejas, consolidando la validez funcional del sistema. Este proyecto integra conocimientos de bioingeniería, neurociencia cognitiva e informática, ofreciendo una herramienta flexible y escalable para distintos protocolos experimentales. Sienta además una base sólida para futuras investigaciones en creatividad y memoria, facilitando análisis más rápidos, consistentes y accesibles, y contribuyendo al desarrollo de metodologías automatizadas en investigación cognitiva". 2025-12-19T18:15:42Z 2025-12-19T18:15:42Z 2025-12-18 Proyecto final de grado https://hdl.handle.net/20.500.14769/5220 es application/pdf application/pdf Instituto Tecnológico de Buenos Aires (ITBA)
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