La Industria 4.0 (4RI) hace referencia a profundos cambios impulsados por los avances en tecnologías tales como robótica, inteligencia artificial, nanotecnología, biotecnología, entre otras, que actualmente están experimentando las industrias y la sociedad. El reconocimiento facial se ha popularizado con el surgimiento de la Industria 4.0, este proceso se realiza utilizando tecnología biométrica y se puede utilizar para identificar a las personas analizando sus rostros. El proceso normalmente consiste en comparar una imagen o un fotograma de un video con los rostros contenidos en una base de datos, emparejándolos en función de los rasgos faciales y las texturas de la piel. Uno de los problemas que se ha encontrado para la implementar este tipo de tecnologías, es que se requiere un alto conocimiento científico y técnico, requiriendo además infraestructura en la nube con alto poder computacional y capacidad de escalabilidad para el almacenamiento, procesamiento y visualización de datos. Además, los algoritmos para crear los modelos de reconocimiento facial son complejos, requieren de entrenamiento y ajuste de grandes volúmenes de imágenes de rostros. Por lo anterior en este documento se describe un avance en el desarrollo de una investigación que busca contribuir en la solución al problema planteado mediante el estudio y acercamiento a los modelos de Machine y Deep learning necesarios para el reconocimiento de personas y sus emociones, dirigido a estudiantes de una institución educativa de educación secundaria en Colombia (Instituto Teresiano de Túquerres - Nariño). El estudio busca explorar y evaluar algunos algoritmos de reconocimiento facial y emociones, con el fin de que estos puedan ser implementados para que funcionen en tiempo real, esperando que su aplicación sea precisa y útil en el seguimiento del comportamiento y aprendizaje de los estudiantes a los cuales se dirige el estudio. A nivel metodológico la investigación se está desarrollando con la ejecución de las siguientes actividades: Identificación de algunos algoritmos de reconocimiento de personas y sus emociones, existentes e implementados; desarrollo de una exploración de las opciones de hardware y software IoT para determinar una posible solución tecnológica aplicable al entorno de educación secundaria en Colombia; adaptación e implementación de un algoritmo de reconocimiento facial en el colegio Instituto Teresiano de Túquerres – Nariño; Implementación de una solución IoT para captura de imágenes acorde con el algoritmo identificado; evaluación del comportamiento de la solución implementada y análisis de los resultados con los expertos en pedagogía y psicólogos de la Institución donde se desarrolla la investigación. A nivel de los resultados que se han alcanzado y se espera obtener se pueden relacionar: estudio de algunos algoritmos de reconocimiento facial y de emociones existentes; algoritmo adaptado para la población objetivo (Vgg), implementación de la solución en la Institución educativa seleccionada; análisis de resultados y contratación de los mismos con expertos en educación y emociones de la Institución seleccionada; difusión del conocimiento de los resultados obtenidos.