04 de marzo del 2024

https://ciencia.unam.mx/leer/1444/ansiedad-y-estres-los-enemigos-invisibles-de-l

Empezaremos por explicar qué es el estrés y la ansiedad. Se trata de dos sensaciones que experimentamos cuando nuestro cuerpo se siente amenazado o preocupado por algo. El estrés es una respuesta física y emocional de largo plazo que nuestro cuerpo tiene ante situaciones que percibe como peligrosas o desafiantes. Por ejemplo, cuando tienes un examen importante, tu cuerpo puede experimentar estrés porque siente que está en riesgo de fallar o no estar a la altura de las expectativas. Esa sensación puede persistir aún después de que la situación causante haya desaparecido. Tampoco te debe asustar si presentas alguno de estos estados, pero cuando estas sensaciones son constantes o afectan nuestra vida diaria, es importante buscar ayuda de un experto para manejarlas de manera efectiva. Desde la década pasada, la comunidad científica ha dedicado esfuerzos al desarrollo de técnicas para identificar estados de ansiedad y estrés en entornos académicos. Principalmente estas técnicas se basan en el procesamiento de señales fisiológicas, como la actividad eléctrica del cerebro, la frecuencia cardíaca, la respiración o la conductividad de la piel. También es posible hacer la detección a partir del análisis de imágenes de video, como el seguimiento de la dilatación pupilar o la detección de las variaciones de luz reflejada por la piel. Mejor aún es posible identificar estados de ansiedad y estrés a partir de un texto escrito por un estudiante analizando los patrones en la elección de palabras y el uso del lenguaje. En un estudio reciente publicado en el año 2020 por investigadores de la Universidad Autónoma del Estado de México, se presentó un sistema que utiliza señales fisiológicas para identificar estados de estrés en los alumnos. El sistema consiste en la colocación de sensores en los estudiantes para medir su ritmo cardíaco, temperatura corporal, respuesta electro dérmica y frecuencia respiratoria mientras se realizan diversas actividades académicas. Estas señales se procesan usando algoritmos matemáticos y de inteligencia artificial. Los resultados del estudio indicaron que el sistema propuesto tenía una precisión del 95% en la identificación de estados de ansiedad en los estudiantes. Por su parte, Héctor Morales-Fajardo en su estudio “Towards a Non-Contact Method for Identifying Stress Using Remote Photoplethysmography in Academic Environments” publicado en el año 2022 junto con su equipo de investigación, propone el uso de la técnica de fotopletismografía remota (rPPG). Esta técnica utiliza una cámara para tomar un video del sujeto y detectar pequeñas variaciones en la luz reflejada por la piel, las cuales están relacionadas con el flujo sanguíneo durante el ciclo cardíaco. Los investigadores aprovecharon esta información para desarrollar un sistema que utiliza algoritmos de aprendizaje supervisado para así identificar a los estudiantes que presentan ansiedad al momento de responder un examen. El sistema alcanza una precisión superior al 96%, lo que lo convierte en una herramienta muy útil para identificar y proponer estrategias de atención. La fotopletismografía remota pertenece a la categoría de técnicas de estudio no invasivas, es decir, permiten el monitoreo de los estudiantes sin la necesidad de colocarles sensores en su cuerpo que pudieran generarles sensaciones de incomodidad. Siguiendo con las técnicas no invasivas, algunos investigadores han propuesto el uso del análisis de texto para determinar la emoción de los sujetos en situaciones específicas. Se realiza mediante el procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático para revisar grandes cantidades de texto como publicaciones en redes sociales y comentarios en blogs. El análisis de sentimientos puede emplearse para identificar el estrés y la ansiedad en estudiantes mediante el procesamiento de los datos de texto que estos generan en diferentes situaciones académicas, como en discusiones en línea, tareas, ensayos y comentarios. Los algoritmos de análisis de sentimientos utilizan el procesamiento de lenguaje natural para identificar las palabras y frases que se evalúan como positivas, negativas y neutras. Es posible crear un analizador de sentimientos con frases como "me siento preocupado", "siento tensión", "tengo miedo" o "estoy nervioso", y asignar un valor emocional a cada frase. Luego, se analizan los patrones generales en el texto, como la frecuencia y la polaridad de las frases relacionadas con el estrés y la ansiedad para determinar si el estudiante se encuentra en un estado emocional positivo, negativo o neutro. De esta manera, el análisis de sentimientos puede ser una herramienta útil y confiable, con el objetivo de implementar medidas preventivas y de apoyo adecuadas en los entornos escolares. Estos avances tecnológicos son muy prometedores para la salud mental de los estudiantes, ya que la detección temprana de los estados de ansiedad y estrés puede evitar que se conviertan en problemas mayores. Así, la tecnología se convierte en una herramienta valiosa paralas instituciones educativas, permitiéndoles establecer mecanismos de monitoreo y vigilancia de la salud mental de su población. Por ejemplo, aplicar medidas preventivas como la tutoría académica y la asesoría psicológica, en caso de ser necesario. Todos estos esfuerzos de la comunidad científica tienen como objetivo mejorar la calidad de vida y el desempeño académico y, por tanto, disminuir la deserción escolar debida a problemas de salud mental. Aunque las técnicas mencionadas en este artículo se encuentran en etapas de investigación, los resultados obtenidos en los últimos años sugieren que en el futuro cercano podrían estar disponibles en las escuelas, en beneficio de los alumnos. Cabe aclarar que estas tecnologías deberán utilizarse de manera responsable y ética, y que no reemplazan la atención personalizada de un profesional de la salud mental; su valor será funcionar como herramientas de apoyo en los espacios académicos.