Flores Huenchullanca, Ricardo AntonioCaro Seguel, Juan CarlosMaluenda Albornoz, Jorge IgnacioCea Klapp, Francisco Javier2026-04-212026-04-212025https://repositorio.udec.cl/handle/11594/13944Tesis presentada para optar al título de Ingeniero/a en Civil Informático/a.En el marco de un estudio piloto, se explora la viabilidad de un modelo multimodal no invasivo para estimar alteraciones asociadas al bienestar estudiantil en un entorno universitario. La propuesta integra, de forma experimental, datos biométricos obtenidos mediante dispositivos wearables, rasgos faciales y características acústicas extraídas de grabaciones audiovisuales, junto con representaciones semánticas de transcripciones textuales. El proceso metodológico incluye la aplicación de cuestionarios psicométricos estandarizados, la captura y procesamiento automatizado de cada modalidad y la construcción de vectores multimodales consolidados. Se implementan distintas estrategias de integración y selección de características con el fin de reducir el riesgo de sobreajuste derivado de la alta dimensionalidad y del tamaño reducido de la muestra. Los análisis realizados evidencian que la combinación de modalidades heterogéneas es técnicamente factible y que la selección de atributos relevantes contribuye a mejorar el rendimiento de los modelos, planteando un marco prometedor para futuros estudios de mayor alcance orientados al monitoreo no invasivo del bienestar estudiantil.esCC BY-NC-ND 4.0 DEED Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 InternationalMachine learningProcesamiento de datosBienestarEstudiantes universitariosThesisBuena SALUDEDUCACIÓN de calidadINDUSTRIA, innovación, infraestructuraReducir INEQUIDADES