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Altmetrics

Investigadores/as Institucionales

Becerra, AlvaroAutor (correspondencia)Daza, RobertoAutor o CoautorCobos, RuthAutor o CoautorMorales, AythamiAutor o CoautorFierrez, JulianAutor o Coautor

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17 de diciembre de 2025
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Conferencia Publicada
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AI-Based Multimodal Biometrics for Detecting Smartphone Distractions: Application to Online Learning

Publicado en: Advances In Computational Intelligence, Iwann 2017, Pt Ii. 16063 31-46 - 2026-01-01 16063(), DOI: 10.1007/978-3-032-03870-8_3

Autores:

Becerra, Alvaro; Daza, Roberto; Cobos, Ruth; Morales, Aythami; Cukurova, Mutlu; Fierrez, Julian
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Afiliaciones

UCL, London, England - Autor o Coautor
Univ Autonoma Madrid, Madrid, Spain - Autor o Coautor

Resumen

This work investigates the use of multimodal biometrics to detect distractions caused by smartphone use during tasks that require sustained attention, with a focus on computer-based online learning. Although the methods are applicable to various domains, such as autonomous driving, we focus on the challenges learners face in maintaining engagement amid internal (e.g. motivation), system-related (e.g., course design) and contextual (e.g., smartphone use) factors. Traditional learning platforms often lack detailed behavioral data, but Multimodal Learning Analytics (MMLA) and biosensors provide new insights into learner attention. We propose an AI-based approach that leverages physiological signals and head pose data to detect phone use. Our results show that single biometric signals, such as brain waves or heart rate, offer limited accuracy, while head pose alone achieves 87%. A multimodal model that combines all signals reaches accuracy 91%, highlighting the benefits of integration. We conclude by discussing the implications and limitations of deploying these models for real-time support in online learning environments.
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Palabras clave

Artificial intelligenceBiometricsBiosensorsLearning analyticsMachine learningMultimodal learning analyticsOnline learningPhone

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista ADVANCES IN COMPUTATIONAL INTELLIGENCE, IWANN 2017, PT II debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia Scopus (SJR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2026, se encontraba en la posición , consiguiendo con ello situarse como revista Q2 (Segundo Cuartil), en la categoría Computer Science (Miscellaneous).

Independientemente del impacto esperado determinado por el canal de difusión, es importante destacar el impacto real observado de la propia aportación.

Según las diferentes agencias de indexación, el número de citas acumuladas por esta publicación hasta la fecha 2026-04-05:

  • WoS: 1
  • Scopus: 1
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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2026-04-05:

  • El uso, desde el ámbito académico evidenciado por el indicador de la agencia Altmetric referido como agregaciones realizadas por el gestor bibliográfico personal Mendeley, nos da un total de: 7.
  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 7 (PlumX).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

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Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Este trabajo se ha realizado con colaboración internacional, concretamente con investigadores de: United Kingdom.

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (BECERRA JIMENEZ, ALVARO) y Último Autor (FIERREZ AGUILAR, JULIAN).

el autor responsable de establecer las labores de correspondencia ha sido BECERRA JIMENEZ, ALVARO.

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Reconocimientos ligados al ítem

Support by projects: Catedra ENIA UAM-VERIDAS en IA Responsable (NextGenerationEU PRTR TSI-100927-2023-2), HumanCAIC (TED2021-131787B-I00 MICINN) and SNOLA (RED2022-134284-T).
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