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dc.contributor.advisorAraujo Vásquez, Eduardo Franco
dc.contributor.advisorCieza Mostacero, Segundo Edwin
dc.contributor.authorArevalo Chamochumbi, Junior Michael
dc.date.accessioned2025-03-27T21:42:00Z
dc.date.available2025-03-27T21:42:00Z
dc.date.issued2024
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12692/164223
dc.description.abstractEl estudio realizado tuvo como objetivo general desarrollar una aplicación móvil basada en Machine Learning para mejorar la gestión de incidencias tecnológicas en la GRTC de La Libertad, asimismo se empleó el diseño de investigación experimental del tipo puro, además se tuvo una población de 60 personas de la GRTC, 30 para el Grupo Control y 30 para el Grupo Experimental, también para la recolección de datos se utilizó la observación directa, los instrumentos de medición fueron las fichas de observación y encuestas, en el contexto tecnológico para el desarrollo de la aplicación móvil basada ML, se utilizó, Android Studio, FireBase, Flutter, Visual Studio Code; se utilizó la Metodología Mobile-D; como resultado se obtuvo una mejora de 63% en la resolución del tiempo promedio en registro; un 70% en reducción de quejas de soporte técnico; además se pudo determinar que el nivel de satisfacción de usuarios de la posprueba del GE, el 93% lo calificó como Muy satisfecho; el 6.7% lo calificó como Satisfecho; se demostró con la prueba de U de Mann Whitney el valor de 𝑝 es <.001 siendo menor a 0.05; por lo tanto los resultados proporcionan la evidencia suficiente para rechazar la hipótesis nula; en conclusión se logró una mejora significativa en la gestión de incidencias tecnológicas mediante la implementación de una aplicación móvil basada en Machine Learning, disminuyó el tiempo de registro de incidencias, también se redujo el número de quejas de soporte técnico y aumentó el nivel de satisfacción de los usuarios.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.subjectAplicación Móviles_PE
dc.subjectMachine Learninges_PE
dc.subjectIncidenciases_PE
dc.subjectGestión Tecnológicaes_PE
dc.titleAplicación móvil basada en Machine Learning para mejorar la gestión de incidencias tecnológicas en la GRTC de La Libertades_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.lineadeinvestigacionSistema de Información y Comunicacioneses_PE
renati.advisor.dni43221027
renati.advisor.dni45434553
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-9200-9384es_PE
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-3520-4383es_PE
renati.author.dni42007451
renati.discipline612076es_PE
renati.jurorBermejo Terrones, Henry Paúl
renati.jurorCieza Mostacero, Segundo Edwin
renati.jurorAraujo Vasquez, Eduardo Franco
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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