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dc.contributor.advisorAraujo Vásquez, Eduardo Franco
dc.contributor.authorAsto Lazaro, Manuel Santiago
dc.date.accessioned2024-03-25T17:11:20Z
dc.date.available2024-03-25T17:11:20Z
dc.date.issued2023
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12692/136341
dc.description.abstractEl objetivo de la investigación fue mejorar la predicción de deserción académica mediante una aplicación web, basado en redes neuronales en una universidad privada de Trujillo durante el periodo 2023, el estudio fue de tipo aplicado y con un diseño experimental puro, además, se tuvo como población a todos los procesos de predicción de deserción académica pertenecientes a una universidad privada y como muestra se tomaron 60 procesos, así mismo se utilizó la observación directa y ficha de observación como técnica e instrumento de recolección de datos, Python 3 mediante el framework Flask, MySQL como gestor de base de datos y Extreme Programing (XP) como metodología de desarrollo de software, en el análisis descriptivo se usó Microsoft Excel 2019 y en el análisis inferencial se utilizó Jamovi 2.3.28, como resultados se obtuvo: una disminución de 123 segundos en el tiempo promedio de recopilación de datos académicos, disminución de 848 segundos en el tiempo promedio de predicción de alumnos en riesgo de deserción y aumento del 3% en el porcentaje de casos detectados sobre alumnos en riesgo de deserción, finalmente se concluyó que, si se usa una aplicación web basado en redes neuronales, entonces mejora la predicción de deserción académica.es_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad César Vallejoes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/es_PE
dc.sourceRepositorio Institucional - UCVes_PE
dc.sourceUniversidad César Vallejoes_PE
dc.subjectDeserción académicaes_PE
dc.subjectAplicación webes_PE
dc.subjectMachine learninges_PE
dc.subjectPredicciónes_PE
dc.subjectRed neuronal artificiales_PE
dc.titleAplicación web basado en redes neuronales para predecir la deserción académica en una universidad privada de Trujillo, 2023es_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería de Sistemases_PE
thesis.degree.grantorUniversidad César Vallejo. Facultad de Ingeniería y Arquitecturaes_PE
thesis.degree.nameIngeniero de Sistemases_PE
dc.description.sedeTrujilloes_PE
dc.description.escuelaEscuela de Ingeniería de Sistemases_PE
dc.description.lineadeinvestigacionSistemas de Información y Comunicacioneses_PE
renati.advisor.dni43221027
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-9200-9384es_PE
renati.author.dni77506319
renati.discipline612076es_PE
renati.jurorBermejo Terrones, Henry Paúl
renati.jurorVega Gavidia, Edward Alberto
renati.jurorCieza Mostacero, Segundo Edwin
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04es_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.description.ligDesarrollo sostenible, emprendimientos y responsabilidad social.es_PE
dc.description.rsuDesarrollo económico, empleo y emprendimientoes_PE
dc.description.odsTrabajo decente y crecimiento económicoes_PE
dc.description.modalityPRESENCIALes_PE


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