Este estudio propone un enfoque para la evaluación centrada en el proceso (PFA) utilizando el concepto de redes neuronales profundas con una secuencia de imágenes faciales. Recientemente, la evaluación basada en el proceso ha recibido una atención significativa en comparación con la evaluación basada en resultados en el campo de la educación. Evaluar y cuantificar continuamente la participación de los estudiantes, así como comprender e interactuar con los profesores en las actividades de estudio se consideran factores importantes. Sin embargo, para lograr la PFA, desde perspectivas técnicas y sistemáticas, se desea el monitoreo en tiempo real del proceso de aprendizaje de los estudiantes, lo que requiere un consumo de tiempo y una atención extremadamente alta a cada estudiante. Este estudio propone un enfoque para desarrollar un método eficiente para evaluar el proceso de aprendizaje y estudio de los estudiantes en tiempo real utilizando imágenes faciales. Desarrollamos un método para la PFA mediante el aprendizaje de expresiones faciales utilizando un modelo de red neuronal profunda. El modelo aprende y clasifica las expresiones faciales en tres categorías: fácil, neutral y difícil. Debido a que la demanda de aprendizaje en línea está aumentando, se requiere la PFA para lograr una evaluación eficiente, conveniente y segura. Este estudio considera principalmente una secuencia de datos de imágenes 2D de estudiantes resolviendo algunos problemas de exámenes. Los resultados experimentales demuestran que el enfoque propuesto es factible y puede aplicarse a la PFA en las aulas.