El proyecto consiste en la medición de los niveles de ruido, la información es enviada a través de Internet. Se utiliza el sensor de sonido KY-038 y la tarjeta ESP8266 NodeMCU para comunicación de datos a través de wifi. El objetivo es instalarlo en un aula del plantel educativo, se pretende reducir los efectos psicosociales del ruido, ya que en forma ambiental perturba en la extracción de información y comunicación de mensajes, así como distracción para concentrarse. El sensor toma las mediciones calculando los niveles de intensidad y de esta forma alertar, además de visualizar en la página web o dispositivo móvil la intensidad del ruido ambiental. El sensor cuenta con calibrador que permite ajustar la sensibilidad. La aplicación móvil, así como la página web permite almacenar datos. Los resultados son los esperados: se logró visualizar cuantas veces y cuando el ruido es excesivo o sobrepasa los límites ajustados.

Palabras clave: comunicación, educación, ruido ambiental, tecnología.

The project consists of measuring noise levels, the information is sent through the Internet. The KY-038 sound sensor and the ESP8266 NodeMCU card are used for data communication via wifi. The objective is to install it in a classroom of the educational establishment, it is intended to reduce the psychosocial effects of noise, since in an environmental way it disturbs the extraction of information and communication of messages, as well as distraction to concentrate. The sensor takes measurements by calculating the intensity levels and in this way alerts, in addition to displaying on the web page or mobile device, the intensity of the ambient noise. The sensor has a calibrator that allows you to adjust the sensitivity. The mobile application, as well as the website, allows data to be stored. The results are as expected, it was possible to visualize how many times and when the noise is excessive or exceeds the adjusted limits.

Keywords: communication, education, environmental noise, technology.

El proyecto se desarrollorá de forma económica; se colocará en un aula del plantel, aunque a futuro (observando su comportamiento y utilidad) se piensa colocar en todas las aulas para llevar también el control de ruido en estas áreas. Al pasar los niveles de ruido programados, se enviará una señal de alerta al sistema de monitoreo; los datos se visualizarán en la página de internet ThingSpeak.

Según la Organización Mundial de la Salud, el aumento de decibeles permitidos en un aula (35 dB), puede afectar la capacidad de concentración y el aprendizaje de los estudiantes¹.

Por ello surge la idea de crear este sistema, el cual permite medir los niveles de ruido en el aula, estableciendo un límite, al momento de sobrepasarlo se envía una notificación vía wifi. Existen varios sistemas que realizan esta misma función, tales como el “Benzol” que es un semáforo con control de ruido, este incorpora indicadores con ledes, permite seleccionar hasta cuatro niveles de ruido y controla según el límite que se establezca. Otro dispositivo es el “Too noisy pro-app”, que es una aplicación móvil de pago para iOS y Android: tiene una interfaz visualmente atractiva que muestra de manera gráfica el nivel de ruido y contiene una alarma que se activa cuando el sonido sobrepasa los tres segundos. El proyecto que se reseña en el presente artículo está abierto para agregar, de forma diferente y más económica, las cualidades de estos tsistemas, además de notificar mediante wifi a un dispositivo móvil o computadora, registrar los resultados en una base de datos en la nube, utilizar el sensor KY-038, que es económico, y una carcasa pequeña para montar los circuitos.

Este proyecto se realiza con el fin de monitorear el ruido presente en el aula, haciendo el uso del Internet de las cosas, ya que el dispositivo se mantiene conectado vía Internet para enviar los resultados obtenidos.

El ruido no solo puede producir daños en el sistema auditivo, sino que también algunos problemas como bajo rendimiento en el trabajo o escuela, molestias, cambios en el comportamiento social. En el día a día se pueden encontrar originadores de ruido, como puede ocurrir en las actividades laborales, escolares y sociales.

El exceso de ruido en las aulas escolares tiene grandes consecuencias tanto para alumnos y alumnas como para docentes, entre ellas el agotamiento y el estrés. Se espera que este proyecto sea relevante en el plantel educativo.

Desarrollar un sistema que permita medir y controlar los niveles de ruido en el aula para mejorar la concentración y aprendizaje, estableciendo una mejor comprensión de la comunicación oral en las y los estudiantes, mediante el sensor KY-038 y la placa ESP8266, enviando los datos para ser registrados en la nube.

Se utilizó el sensor KY-038 para medir el ruido, este dispone de dos salidas diferentes: una digital que indica que el sonido supera cierto umbral, y otra analógica proporcional a la intensidad de la señal registrada en el micrófono. Las características del sensor KY-038 son: alimentación de 5 VDC, salida analógica, salida digital de nivel de umbral, micrófono de alta sensibilidad, indicador luminoso de encendido.

Para la parte de comunicación se utilizó la placa ESP8266 NodeMCU, que es una placa de sistema embebido, ideal para realizar proyectos enfocados al internet de las cosas (control y monitoreo a través de la nube).

Se realizaron las pruebas con el sensor y la programación de la placa ESP8266; para comprobar el funcionamiento se utilizó código libre que se encuentra en internet. Se tomó la señal analógica del sensor. El código aplicado es el siguiente:

      int sensorPin = A0; // select the input pin for the potentiometer
      int ledPin = 13; // select the pin for the LED
      int sensorValue = 0; // variable to store the value coming from the sensor void 
      setup ()
      {
      pinMode (ledPin, OUTPUT);
      Serial.begin (9600);
      }
      void loop ()
      {
      sensorValue = analogRead (sensorPin); 
      digitalWrite (ledPin, HIGH);
      delay (sensorValue); 
      digitalWrite (ledPin, LOW); delay (sensorValue);
      Serial.println (sensorValue, DEC);
      }
  

Para la comunicación a internet se realizó lo siguiente:

1. Se creó una cuenta en ThingSpeak.

Figura 1. Pantalla para crear usuario. Tomado del tutorial de www.thingSpeak.com²

2. Se creó un canal llamado monitor de ruido.

Figura 2. Pantalla para crear canal. Tomado del tutorial de www.thingSpeak.com²

3. Se crearon dos campos: Nivel base, Ruido del sensor.

Figura 3. Pantalla para crear campos. Tomado del tutorial de www.thingSpeak.com²

4. Se crearon otras dos visuales: una para ver la sensibilidad de ajuste del sensor y otra en forma de led, que es utilizada para cuando esté por encima de la sensibilidad, esto es, se activa ante el exceso de ruido.

Figura 4. Pantallas para crear visuales. Tomado del tutorial de www.thingSpeak.com²

Los datos se pueden monitorear en la página www.thingSpeak.com o desde la aplicación de ThingSpeak2 para celular. Se coloca el ID del canal y se despliega la información del sensor en tiempo real.

5. Se instaló la librería en el IDE de Arduino para poder programar la placa ESP8266 NodeMCU, así como las librerías necesarias para la comunicación a la página ThingSpeak2 y la conexión por medio de wifi.

Figura 5. Visualización en tiempo real del sensor. Fuente: elaboración propia.
Figura 6. Visualización en tiempo real del sensor. Fuente: elaboración propia.

Para ejecutar el programa se utilizó un diagrama de conexión del sensor y placa ESP8266 NodeMCU, como se muestra en la figura 7.

Figura 7. Diagrama de conexión del sensor con la placa ESP8266 NodeMCU. Fuente: elaboración propia.
Figura 8. Prototipo en funcionamiento. Fuente: elaboración propia.

Se llevaron a cabo las mediciones, los datos fueron mostrados en la aplicación de programación mediante el monitor serial. Después de estos resultados, se procedió a realizar las pruebas de conexión con la página web para el internet de las cosas. Los resultados fueron favorables, cabe mencionar que la página que se utilizó para visualizar los datos en tiempo real, ThingSpeak², en la forma gratuita ofrece la lectura de datos cada 15 segundos, por eso en las capturas se ve este margen de tiempo entre los datos capturados por la página. Aun así se puede observar la información y se pueden seguir adaptando otras utilerías.

A continuación se presentan datos tomados de un aula de una clase ordinaria de 30 alumnos de la Universidad Tecnologica del Norte de Coahuila.

Figura 9. Monitoreo de ruido. Fuente: elaboración propia.
Figura 10. Datos de los niveles de ruido capturados, exportados a Excel. Fuente: elaboración propia.

El código utilizado para lectura del sensor, conexión al wifi y envió de datos a página ThingSpeak² es:

 
      int i; 
      int r;
      #include < ESP8266WiFi.h >; 
      #include < WiFiClient.h >;
      #include < ThingSpeak.h >;
      const char* ssid = "INFINITUM400D_2.4"; 
      const char* password = "xxxxxxxxx";
  

      WiFiClient client;
      unsigned long myChannelNumber = xxxxxxxxx;	
      //se obtiene de thingspeak 
      const char* myWriteAPIKey = "xxxxxxxxxxxxxx"; 
      //se obtiene de thingspeak
      void setup ()
      {
      pinMode(A0, INPUT);
      pinMode(4, INPUT); 
      pinMode(2, OUTPUT); 
      Serial.begin(9600);
      delay (10);
  

      //conectar a wifi
      WiFi.begin(ssid, password);
      ThingSpeak.begin(client);
      }
      //inicio del programa 
      void loop ()
      {
      i = analogRead(A0); 
      r = digitalRead(4);
      if(r==HIGH)
      {
      digitalWrite(2, HIGH);
      ThingSpeak.writeField(myChannelNumber, 2, 30, myWriteAPIKey);
      }
      else
      {
      digitalWrite(2, LOW);
      ThingSpeak.writeField(myChannelNumber, 2, 5, myWriteAPIKey);
      }
      delay (10);
      ThingSpeak.writeField(myChannelNumber, 1, i, myWriteAPIKey); 
      //sencibilidad delay(100);
      }
  

El agotamiento, el estrés y las patologías de la voz son los problemas que padecen con mayor frecuencia los y las docentes como consecuencia del ruido. De la misma forma, en el alumnado el ruido perjudica su rendimiento escolar, ya que dificulta los procesos de atención y aprendizaje.

Las variables del índice organización del aula son: “El profesor tiene que esperar largo rato a que los alumnos se tranquilicen”³, y si “hay ruido y desorden en clase”³; estas variables son prácticas docentes y conducta estudiantil que contribuyen a la dimensión o constructo de organización del aula y afectan en gran medida el ambiente de enseñanza-aprendizaje⁴.

Se ha demostrado que el instrumento de observación y codificación de ruido permite tener una organización ambiental, y esta influye de manera positiva en el proceso de enseñanza-aprendizaje ya que posibilita el manejo de conducta y productividad, así los estudiantes obtienen mejores resultados en las aulas⁵.

De acuerdo con la Organización Mundial de la Salud (OMS): “La audición es una facultad muy valiosa. Daños auditivos provocados por el ruido excesivo son irreversibles. La pérdida de audición merma la calidad de vida general de las personas afectadas y aumenta el costo de la atención sanitaria para la sociedad. La pérdida de audición provocada por el ruido es prevenible así que, cuida tu audición.”⁶ Partiendo de lo anterior, es necesario resaltar que, además de propiciar una organización y comunicación efectiva, el proyecto previene los daños auditivos, los cuales son irreparables, por lo cual aporta de manera importante y significativa a la salud de los actores educativos⁷.

Aunque existen sistemas parecidos, en el presente proyecto se presenta una forma de construir con componentes que es fácil conseguir. Es creativo e innovador, ya que implementa uno de los avances tecnológicos actuales al integrar el intercambio de datos mediante el internet de las cosas y el almacenamiento de datos en la nube. Muestra datos que son capturados mediante el sensor de ruido en tiempo real.

Los resultados son los esperados, ya que se logró visualizar cuántas veces y cuándo el ruido es excesivo o sobrepasa los límites ajustados. Se realizó una revisión en diferentes sitios de internet, en los cuales se encontraron diferentes tipos de medidores de ruido para el aula escolar, para controlar la contaminación acústica.

En las siguientes imágenes se muestran las gráficas obtenidas de las pruebas en las aulas en clase normal.

Considerando un nivel de ruido normal en el aula, se estableció como número máximo 50, esto es, si el sensor sobrepasa este número, significa que sobrepasó el nivel de ruido permitido. Las gráficas se elaboraron en Excel con los datos de prueba obtenidos desde la plataforma ThingSpeak.

En la Figura 11 se muestra la prueba de ruido tomando como nivel 20.

Figura 11. Ruido considerado como normal en el aula, datos exportados desde ThingSpeak a Excel. Fuente: elaboración propia.

El ruido normal sobrepasa este nivel como se muestra en la Figura 12. Por lo que se opta por configurar a un nivel más alto, considerado ruido excesivo.

Figura 12. Ruido considerado como excesivo en el aula, datos exportados desde ThingSpeak a Excel. Fuente: elaboración propia.

Tabla 1. Comparación de sistemas para monitorear el ruido. Fuente: elaboración propia

Tabla comparativa
Dispositivo	Benzol: Semáforo con control de ruido	Too noisy pro-app	Sistema monitoreador de decibeles para aulas escolares
Características	• Incorpora indicadores led. • Permite seleccionar hasta 4 niveles de ruido. • Controla según el límite que se establezcan.	• Aplicación móvil de pago para Android y iOS. • Interfaz visualmente atractiva. • Muestra de manera gráfica el nivel de ruido. • Una alarma suena cuando el sonido sobrepasa los 3 segundos.	• Notifica mediante wifi a un dispositivo móvil o computadora. • Se registran los resultados en una base de datos en la nube. • Utiliza un medidor de sonido (sensor). • Diseño compacto utilizando un pequeño microcontrolador.

Los resultados obtenidos durante la investigación tienen un impacto en el área de la salud, ya que permiten resolver los diferentes efectos adversos reconocidos por la Organización Mundial de la Salud y otros organismos como la Agencia de Protección Ambiental de EEUU⁸, los cuales mencionan que provoca efectos como la discapacidad auditiva, dolor y fatiga.

En el ámbito educativo, contribuye en la resolución del problema de bajo rendimiento al momento de trabajar, manteniendo una mejor comunicación oral. En cuanto al área social, permite mantener un mejor orden y comportamiento en los y las estudiantes, mejorando el aprendizaje.

Durante el desarrollo del proyecto se obtuvo conocimiento acerca de los sistemas embebidos, el uso de almacenamiento de datos en la nube, así como el monitoreo de variables mediante sensores.

1. LONDOÑO, Camila. Cinco herramientas para monitorear la contaminación acústica en el aula. [En línea]. 2018. [Fecha de consulta: 12 de marzo de 2020]. https://eligeeducar.cl/ideas-para-el-aula/5-herramientas-para-monitorear-la-contaminacion-acustica-en-el-aula/
2. ThingSpeak for IoT Projects. [En línea]. www.thingSpeak.com.
3. TREVIÑO, Ernesto. Factores asociados al logro cognitivo de los estudiantes de America Latina y el Caribe. Santiago : UNESCO, 2010. ISBN: 978-956-322-015-5
4. EMMER, Edmund T,y SABORNIE, Edward J. Handbook of Classroom Management. New York: Routledge, 2015. ISBN 9780415660334
5. LABORATORIO LATINOAMERICANO DE EVALUACIÓN DE LA CALIDAD DE LA EDUCACIÓN. Análisis del clima escolar: ¿Poderoso factor que explica el aprendizaje en América Latina y el Caribe? [En línea]. 2013. [Fecha de consulta: 27 de abril de 2020]. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000243050.
6. OMS. Escuchar sin riesgos. [En línea]. 2018. [Fecha de consulta: 29 de abril e 2020]. https://www.who.int/pbd/deafness/activities/MLS_Brochure_Spanish_lowres_for_web.pdf.
7. OMS. Conjunto de herramientas para dispositivos y sistemas de escucha segura. [En línea]. 2020. [Fecha de consulta: 20 de abril de 2020]. https://apps.who.int/iris/bitstream/handle/10665/331001/9789240001640-spa.pdf?sequence=1&isAllowed=y
8. EPA Agencia de Protección Ambiental de Estados Unidos. [En línea]. https://espanol.epa.gov/.