Desarrollo back-end en .NET de una aplicación web para el reconocimiento de DNIs en exámenes manuscritos y su clasificación para su posterior distribución personalizada

Abstract

[ES] Este trabajo se centra en diseñar e implementar la parte servidor o back-end de una aplicación web que ofrecerá soporte haciendo uso de un catálogo de servicios para la clasificación automática de exámenes evaluados a partir del DNI del alumno. Para realizar dicha clasificación se utilizarán tecnologías de inteligencia artificial de reconocimiento de caracteres manuscritos, las cuales hacen uso de redes neuronales. La aplicación permitirá mejorar el proceso de aprendizaje del estudiante, ya que facilitará a los profesores la tarea de mostrar los exámenes evaluados, y de esta forma los estudiantes podrán aprender de sus propios errores a la vez que comprobar que su corrección ha sido justa. El sistema incluye la gestión de asignaturas, exámenes y profesores, para que se pueda trabajar de forma organizada. Además, proporcionará herramientas para resolver los posibles conflictos que pueda producir el predictor de caracteres manuscritos a la hora de reconocer el DNI del alumno. A pesar de que este trabajo se centra en el diseño e implementación de la parte servidor, también se ha desarrollado una aplicación cliente básica para poder demostrar el funcionamiento y poder hacer uso de todas las funcionalidades. Para llevar a cabo el desarrollo de este proyecto se ha hecho uso principalmente de las tecnologías y lenguajes .NET Core, SQL, C#, Docker. También se ha hecho uso de la metodología TDD a la hora de implementar la aplicación.

[EN] This project focuses on designing and implementing the back-end of a web application that will provide support using a catalogue of services for the automatic classification of evaluated exams based on the student's DNI. To perform this classification, artificial intelligence technologies for handwritten characters recognition will be used, which make use of neural networks. The application will improve the student's learning process by making it easier for teachers to display the exams, so that students can learn from their own mistakes and check that they have been corrected fairly. The system includes a management of subjects, exams, and teachers, so that they can work in an organized way. In addition, it will provide tools to resolve possible conflicts that the handwritten characters predictor may produce when recognizing the student's DNI. Although this work focuses on the design and implementation of the server side, a basic client application has also been developed to demonstrate how it works and to be able to make use of all the functionalities. To carry out the development of this project we have made use mainly of the technologies and languages .NET Core, SQL, C#, Docker. The TDD methodology has also been used to implement the application.

[CA] Aquest treball se centra a dissenyar i implementar la part servidor o back-end d'una aplicació web que oferirà suport fent ús d'un catàleg de serveis per a la classificació automàtica d'exàmens avaluats a partir del DNI de l'alumne. Per a realitzar la dita classificació s'utilitzaran tecnologies d'intel·ligència artificial de reconeixement de caràcters manuscrits, les quals fan ús de xarxes neuronals. L'aplicació permetrà millorar el procés d'aprenentatge de l'estudiant, ja que facilitarà la tasca als professors de mostrar els exàmens avaluats, i d'aquesta manera els estudiants podran aprendre dels seus propis errors al mateix temps que comprovar que la seua correcció ha sigut justa. El sistema inclou una gestió d'assignatures, exàmens i professors, perquè es puga treballar de forma organitzada. A més, proporcionarà eines per a resoldre els possibles conflictes que puga produir el predictor de caràcters manuscrits a l'hora de reconéixer el DNI de l'alumne. Malgrat que aquest treball se centra en el disseny i implementació de la part servidor, també s'ha desenvolupat una aplicació client bàsica per a poder demostrar el funcionament i poder fer ús de totes les funcionalitats. Per a dur a terme el desenvolupament d’aquest projecte s'ha fet ús principalment de les tecnologies i llenguatges .NET Core, SQL, C#, Docker. També s'ha fet ús de la metodologia TDD a l'hora d'implementar l'aplicació.