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This paper presents the design and implementation of an intelligent tutoring system (ITS) for teaching JAVA, which can recognize the user's emotional state through facial expressions and textual dialogues. For facial emotion recognition we implemented a neural network with WEKA library and a facial feature extractor with OPENCV library. The ITS applies a semantic algorithm (ASEM) to extract textual emotions through dialogues, which has shown a degree of assertiveness of 80% in tests for graduate students. In addition, the tutor uses a set of fuzzy rules to determine the complexity of the next exercise, considering the program implementation time, program executions and compilations, and current difficulty level.

Resumen. La creciente demanda de herramientas de software que motiven y apoyen a los estudiantes en el aprendizaje de diseño e implementación de algoritmos y programas, ha motivado la creación de este tipo de sistemas de software. En este artículo presentamos un nuevo e innovador sistema tutor afectivo de lógica algorítmica y programación, basado en la técnica de bloques. Nuestro enfoque combina la interfaz de Google Blockly con técnicas de gamificación y ejercicios que son monitoreados para obtener el estado afectivo del estudiante. Dependiendo de la emoción manifestada (aburrido, enganchado, frustrado y neutral), el sistema evalúa una serie de variables, para determinar si el estudiante requiere asistencia. En base a las pruebas preliminares con varios estudiantes, hemos obtenido resultados satisfactorios, que indican que nuestro sistema contribuye de forma adecuada al proceso de enseñanza de lógica algorítmica.