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dc.contributor.advisorCieza Mostacero, Segundo Edwin
dc.contributor.authorBances Espinoza, Jamir Edgar
dc.contributor.authorTorres Beltrán, Andersson Junior
dc.date.accessioned2022-06-02T16:00:25Z
dc.date.available2022-06-02T16:00:25Z
dc.date.issued2021
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12692/89467
dc.description.abstractEl 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.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.subjectSoftware de aplicación - Desarrolloes_PE
dc.subjectAplicaciones móvileses_PE
dc.subjectAprendizaje automáticoes_PE
dc.titleAplicación móvil multiplataforma basada en machine learning para mejorar el proceso de evaluación física del Cuartel 32a Brigada de Infantería de Trujillo, 2021es_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.dni45434553
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-3520-4383es_PE
renati.author.dni74211628
renati.author.dni71270131
renati.discipline612076es_PE
renati.jurorAlcántara Moreno, Oscar Romel
renati.jurorPacheco Torres, Juan Francisco
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.ligBiodiversidad, cambio climático y calidad ambientales_PE
dc.description.rsuInnovación tecnológica y desarrollo sosteniblees_PE
dc.description.odsAlianza para lograr los objetivoses_PE


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