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dc.contributor.advisorAcuña Benites, Marlon Frank
dc.contributor.advisorGarcía Calderón, Luis Eduardo
dc.contributor.authorGuillen Rojas, Juan Yordy
dc.date.accessioned2023-11-07T15:41:23Z
dc.date.available2023-11-07T15:41:23Z
dc.date.issued2023
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12692/126694
dc.description.abstractEl objetivo de la investigación fue determinar la influencia del machine learning en el proceso de contratación por evaluación al docente en una Institución pública, Apurímac 2023. El enfoque fue cuantitativo, de tipo básico, de un nivel causal explicativo, correlaciones de causa-efecto, o correlacional causal, transversal, el diseño este fue no experimental, la muestra probabilística se constituyó de 108 profesores, empleado la técnica de la encuesta utilizada para el recojo de información y como instrumento el cuestionario como instrumento de recopilación de información el cual cumplió con la validez y confiabilidad. Para obtener los datos de la encuesta se utilizó un formulario virtual de nominado Google Forms, se realizó el procesamiento de datos, incorporando los datos a un estadístico Alfa de Cronbach que simplificó la consecución de porcentajes Los resultados mostraron niveles de alto, medio y bajo, donde el nivel medio fue predominante tanto para la variable machine learning y el proceso de contratación por evaluación al docente. Se concluye que El R2 de Nagelkerke se calculó en ,421 explicando la variabilidad de los datos y se establece que el Machine Learning influye en un 42,1% en el proceso de contratación por evaluación al docente en una Institución pública, Apurímac.es_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad César Vallejoes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/es_PE
dc.sourceRepositorio Institucional - UCVes_PE
dc.sourceUniversidad César Vallejoes_PE
dc.subjectMachine learninges_PE
dc.subjectContrataciónes_PE
dc.subjectAprendizaje supervisadoes_PE
dc.subjectOntología profesionales_PE
dc.subjectCalidad educativaes_PE
dc.titleMachine Learning en el proceso de contratación por evaluación al docente en una institución pública, Apurímac 2023es_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_PE
thesis.degree.disciplineMaestría en Ingeniería de Sistemas con Mención en Tecnologías de la Informaciónes_PE
thesis.degree.grantorUniversidad César Vallejo. Escuela de Posgradoes_PE
thesis.degree.nameMaestro en Ingeniería de Sistemas con mención en Tecnologías de la Informaciónes_PE
dc.description.sedeLima Nortees_PE
dc.description.escuelaEscuela de Posgradoes_PE
dc.description.lineadeinvestigacionAuditoría de Sistemas y Seguridad de la Informaciónes_PE
renati.advisor.dni42097456
renati.advisor.dni25754839
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-5207-9353es_PE
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-6299-3453es_PE
renati.author.dni70763407
renati.discipline612427es_PE
renati.jurorJara Aguirre, Chantal Juan
renati.jurorGarcía Calderón, Luis Eduardo
renati.jurorAcuña Benites, Marlon Frank
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#maestroes_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.odsIndustria, innovación e infraestructuraes_PE


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