Investigaciones recientes:
A lo largo de varias publicaciones, la investigadora desarrolla un programa cohesionado en la intersección entre Tecnología Educativa, Inteligencia Artificial e informatics de salud, con énfasis en aprendizaje adaptativo y analítica de emociones, IA responsable y soporte a la toma de decisiones basada en datos. Metodológicamente, el trabajo combina estudios experimentales con percepción emocional en tiempo real, herramientas AR/VR/MR para aprendizaje, procesamiento de lenguaje natural e IA para dinámica en clase y validación de arquitecturas mediante evaluación de expertos, análisis estadístico y benchmarking. El impacto se centra en mejorar la inclusión educativa, salvaguardar la privacidad, optimizar la efectividad didáctica a través de respuestas afectivas y cognitivas medibles, e informar el diseño de herramientas de IA para educación y sistemas de soporte a decisiones en salud y tecnología. La narrativa unificada destaca aprendizaje de algoritmos con AR/VR, detección de acoso escolar con IA y enseñanza sensible a emociones, reconocimiento emocional en tiempo real para adaptar la pedagogía, arquitectura de calidad de agua en acuicultura, y evaluación ética y metodológica de herramientas de IA en educación, junto con enfoques de ML para aplicaciones biomédicas e industriales y estándares de medición. Este perfil demuestra un enfoque en aprovechar IA y tecnologías inmersivas para optimizar aprendizaje, promover inclusión, monitorizar afecto y rendimiento y apoyar la toma de decisiones basada en evidencia en educación, salud y gestión tecnológica, abordando privacidad, ética y diseño centrado en el usuario.