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Aplicación móvil multiplataforma basada en machine learning para mejorar el proceso de evaluación física del Cuartel 32a Brigada de Infantería de Trujillo, 2021
dc.contributor.advisor | Cieza Mostacero, Segundo Edwin | |
dc.contributor.author | Bances Espinoza, Jamir Edgar | |
dc.contributor.author | Torres Beltrán, Andersson Junior | |
dc.date.accessioned | 2022-06-02T16:00:25Z | |
dc.date.available | 2022-06-02T16:00:25Z | |
dc.date.issued | 2021 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12692/89467 | |
dc.description.abstract | El objetivo del presente estudio fue mejorar el proceso de evaluación física en el Cuartel 32a Brigada de Infantería de Trujillo a través de la implementación de una aplicación móvil multiplataforma basada en machine learning. La investigación que se ha desarrollado es de tipo aplicada, con diseño experimental de grado pre – experimental, realizado con una muestra de 35 personal militar. Cómo técnica de recolección de datos se utilizó el fichaje y como instrumento la ficha de registro, el cual facilitó la observación estructurada. Para medir el grado de influencia de las variables, se utilizó la correlación de Pearson el cual estudia la relación entre dos variables aleatorias cuantitativas. Para obtener la prueba de normalidad del antes y después de la implementación se utilizó la prueba de normalidad Shapiro Wilk, con los resultados de la normalidad se dirigió a trabajar con la prueba paramétrica T-Student para analizar los 4 indicadores. El cual se obtuvo un Sig. de 0.000 para tiempo promedio de esclarecimiento de interrogantes de notas en evaluadores, para tiempo promedio de obtención de resultados y para tiempo promedio para conocer el personal militar óptimo, por último, un Sig. de 0.837 para tiempo promedio por evaluación física. Los resultados alcanzados después de implementar la aplicación móvil multiplataforma basada en machine learning fueron, la disminución del tiempo promedio de esclarecimiento de interrogantes de notas en evaluadores de 3 horas 42 minutos y 55 segundos, además se tuvo un insignificante disminución de 17 segundos en el tiempo promedio por evaluación física, también se disminuyó 5 días 08 horas 18 minutos 40 segundos en el tiempo promedio de obtención de resultados y finalmente se disminuyó en 3 días 4 horas 59 minutos 59 segundos el tiempo promedio para conocer el personal militar óptimo. El estudio se divide en introducción, marco teórico, metodología, resultados, discusión, conclusiones y recomendaciones. De esta manera se concluyó que con la implementación de una aplicación móvil multiplataforma basada en machine learning mejora significativamente el proceso de evaluación física en el cuartel 32ª Brigada de Infantería de Trujillo en el año 2021. | es_PE |
dc.format | application/pdf | es_PE |
dc.language.iso | spa | es_PE |
dc.publisher | Universidad César Vallejo | es_PE |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/embargoedAccess | es_PE |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | es_PE |
dc.source | Repositorio Institucional - UCV | es_PE |
dc.source | Universidad César Vallejo | es_PE |
dc.subject | Software de aplicación - Desarrollo | es_PE |
dc.subject | Aplicaciones móviles | es_PE |
dc.subject | Aprendizaje automático | es_PE |
dc.title | Aplicación móvil multiplataforma basada en machine learning para mejorar el proceso de evaluación física del Cuartel 32a Brigada de Infantería de Trujillo, 2021 | es_PE |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_PE |
thesis.degree.discipline | Ingeniería de Sistemas | es_PE |
thesis.degree.grantor | Universidad César Vallejo. Facultad de Ingeniería y Arquitectura | es_PE |
thesis.degree.name | Ingeniero de Sistemas | es_PE |
dc.description.sede | Trujillo | es_PE |
dc.description.escuela | Escuela de Ingeniería de Sistemas | es_PE |
dc.description.lineadeinvestigacion | Sistema de Información y Comunicaciones | es_PE |
renati.advisor.dni | 45434553 | |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0002-3520-4383 | es_PE |
renati.author.dni | 74211628 | |
renati.author.dni | 71270131 | |
renati.discipline | 612076 | es_PE |
renati.juror | Alcántara Moreno, Oscar Romel | |
renati.juror | Pacheco Torres, Juan Francisco | |
renati.juror | Cieza Mostacero, Segundo Edwin | |
renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional | es_PE |
renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | es_PE |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 | es_PE |
dc.publisher.country | PE | es_PE |
dc.description.lig | Biodiversidad, cambio climático y calidad ambiental | es_PE |
dc.description.rsu | Innovación tecnológica y desarrollo sostenible | es_PE |
dc.description.ods | Alianza para lograr los objetivos | es_PE |
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