💚 FeelScan 💚

Sistema de recomendación (IA) de actividades a realizar en base a las estadísticas de las emociones de los miembros en una institución, brindándole un soporte al personal o área encargada de salud mental

Producto desarrollado en el curso de Ing. de Software - Computer Science

  Contents

• Team
• User
• Pain Points
• Database
• Development
• Views
• Deployment
• Annexes

Team

1	2	3	4	5	6	7	8
Back-end	Back-end	Front-end	Front-end	Back-end	Front-end	Front-end	Back-end
Marcela Espinoza Herrera	Kelvin Cahuana Condori	Adrian Sandoval Huamaní	Margiory Alvarado Chávez	Milloshy Crisóstomo Rodríguez	Fabián Alvarado Vargas	Fabiola Guardamino Morales	José Osnayo Matos

User

Área encargada de salud y bienestar que proporcionan actividades y seguimientos psicilógicos a los miembros de una institución.

Pain Points

1.	No saber qué alumnos priorizar para su atención psicológica. A mayor cantidad de estudiantes, mayor es la dificultad de atención para todos. Puesto que las reservas para estas citas se agotan en las primeras semanas de clases.
2.	En caso exista un bajo rendimiento académico de un estudiante está asociado con un problema emocional (salud mental, motivación, etc.) o tenga otro tipo de dificultades que no es muy aentrado a la sociabilidad o autoconfianza con déficits de salud.
3.	Los estudiantes pocos sociables para integrarlos a las actividades de la universidad con distintos tipos de talleres que sean efectivos para el desarrollo de esa emoción
4.	Los estudiantes que no responden las encuestas que realiza bienestar estudiantil para saber la condición de los estudiantes en determinado tiempopor cuestión de tiempo o vergüenza.

Development

Mock Data

• Generados en Python con Faker y random guardados como CSV en server/data
• Datos previos de fetching en /client/src/utils/

Database

• Utilizando Amazon DynamoDB de estilo Multitenancy con "tenant_id": "UTEC" (usuario predeterminado)
• Modelado de Datos con pydantic y typing para instanciar las tablas

Environment

• Back-end con FastAPI localmente

cd server
pip3 install -r requirements.txt
uvicorn main:app --reload --env-file=".env"  # .env : las credenciales de AWS

• Front-end con npm o pnpm en modo desarrollo

cd client
npm install
npm run dev

Arquitecture

Views

• /dashboard: Contiene el reporte de las emociones predominantes en un periodo específico, gráficos estadísticos de las emociones por área resumidas y el listado de las personas por prioridad de recibir recomendaciones.

• /recommendation:

• /profile:

Deployment

[ despliegue de la plataforma web ]

Annexes

Prototype

Class diagram

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Contributing

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