Sistema Automático con Visión Artificial para Calificar Pruebas Escritas de Base Estructurada para Instituciones Educativas Regidas por la LOEI

EasyChair Preprint 578

Abstract

En este trabajo se desarrolla una solución informática orientada a los diferentes problemas que se presentan en el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) en el ámbito de la educación, específicamente en el área de la docencia, enfocado al reconocimiento de caracteres en hojas de respuestas, las cuales se obtienen de la ejecución de evaluaciones escritas en base estructurada. Para su implementación, se utiliza Tesseract como librería para el reconocimiento de caracteres por ser robusta, potente y por la capacidad de poder ser entrenada, además utiliza leptónica como algoritmo OCR; se muestran los principales problemas al momento de reconocer las hojas de respuestas, así como una serie de métodos de corrección de caracteres y técnicas que permitieron obtener un mejor resultado. Se muestra finalmente los resultados entre una población de 100 alumnos de una unidad educativa en la cual la efectividad del sistema fue puesta a prueba.

Keyphrases: Algoritmos, Leptónica, OCR, Técnicas OCRs

@booklet{EasyChair:578,
  author    = {Ricardo Jumbo-Herrera and Milton Labanda-Jaramillo},
  title     = {Automatic system with artificial vision for grading multiple choice written tests for educational institutions ruled by the LOEI},
  doi       = {10.29007/slkp},
  howpublished = {EasyChair Preprint 578},
  year      = {EasyChair, 2018}}