Resumen

En el contexto de la enseñanza-aprendizaje de habilidades motrices en un entorno virtual, se suelen utilizar vídeos. La persona que quiere aprender un determinado movimiento ve un vídeo e intenta realizar la actividad. En este sentido, rara vez se piensa en la retroalimentación. Este artículo propone un algoritmo en el que se comparan dos movimientos periódicos, el realizado por un experto y el realizado por la persona que está aprendiendo, con el fin de determinar el grado de aproximación entre ambos movimientos y proporcionar retroalimentación a partir de ellos. El algoritmo parte de la captura de datos a través de un dispositivo wearable que arroja datos de un acelerómetro; en este caso, los datos del experto y los datos de la persona que está aprendiendo se capturan en un conjunto de datos de pasos de baile de salsa. Se realizan ajustes a los datos en términos de iteraciones de Pearson, sincronización, filtrado y normalización, y se utilizan DTW, regresión lineal y análisis de errores para realizar la correspondiente comparación de los dos conjuntos de datos. Con lo anterior, es posible determinar si los ciclos de las dos señales coinciden y en qué medida los movimientos del aprendiz se parecen a los del experto.

• Materias:Insuficiencia cardíaca Plataforma de servicios Filtro de orden óptimo Características clínicas Osteoporosis
• Subjects:Heart failure Platform services Optimal order filtering Clinical features Osteoporosis
• Palabras claves:datos, experto, persona, pasos de baile de salsa, algoritmo, retroalimentación, movimientos, iteraciones de Pearson, determinado movimiento, comparación correspondiente
• Keywords:data, expert, person, salsa dance steps, algorithm, feedback, movements, Pearson iterations, certain movement, corresponding comparison