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Productividad educativa y algoritmos de aprendizaje automático en escuela de ingeniería de sistemas e informática, universidad nacional de Moquegua - 2023
dc.contributor.advisor | Carranza López, Alberto Octavio | es_ES |
dc.contributor.author | Rojas Paucar, Wildon | |
dc.date.accessioned | 2024-09-16T23:08:33Z | |
dc.date.available | 2024-09-16T23:08:33Z | |
dc.date.issued | 2024 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12990/13407 | |
dc.description.abstract | La presente tesis doctoral tiene como propósito determinar el nivel de relación entre la productividad educativa y los algoritmos de aprendizaje automático en estudiantes EPISI de UNAM, 2023, con un tipo de investigación básica, de nivel descriptivo correlacional, transversal; siendo de diseño no experimental, método hipotético deductivo con enfoque cuantitativo. La muestra estuvo conformada por 90 estudiantes de un total de 116, se realizó un muestreo aleatorio simple, como técnica se empleó la encuesta para la variable productividad educativa y la observación para la variable algoritmos de aprendizaje automático, con instrumento de cuestionario y lista de cotejo respectivamente con escala de Likert para las variables productividad educativa y algoritmos de aprendizaje automático, los mismos que fueron validados previamente demostrando la eficacia y confiabilidad mediante la técnica de opinión de expertos y alfa de Cronbach cuyo resultado fue 0.777 y 0.974 con significado de confiabilidad muy bueno y excelente. Los resultados que se obtuvieron evidenciaron, que la productividad educativa y los algoritmos de aprendizaje automático tiene correlación positiva muy alta, debido a que el coeficiente de correlación fue 0,940 en la Escuela Profesional de Ingeniería de Sistemas e Informática de la Universidad Nacional de Moquegua, 2023, con un nivel de significancia es 0,000 < 0,05, de acuerdo a la encuesta se determinó el nivel de relación que existe entre las variables productividad educativa y los algoritmos de aprendizaje automático fue 113.3% (12) Insuficiente, 71.1% (64) Aprobado y 15.6% (14) Bueno. | es_ES |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.publisher | Universidad Alas Peruanas | es_ES |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_ES |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | es_ES |
dc.subject | Productividad académica | es_ES |
dc.subject | Algoritmos de aprendizaje automático | es_ES |
dc.subject | Resultados de aprendizaje | es_ES |
dc.subject | Confiabilidad | es_ES |
dc.title | Productividad educativa y algoritmos de aprendizaje automático en escuela de ingeniería de sistemas e informática, universidad nacional de Moquegua - 2023 | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis | es_ES |
thesis.degree.name | Doctor en Ingeniería de Sistemas | es_ES |
thesis.degree.grantor | Universidad Alas Peruanas. Escuela de Posgrado | es_ES |
thesis.degree.discipline | Doctorado en Ingeniería de Sistemas | es_ES |
dc.subject.ocde | http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 | es_ES |
dc.publisher.country | PE | es_ES |
renati.author.dni | 00443125 | |
renati.advisor.dni | 07730255 | |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0002-5147-2134 | es_ES |
renati.type | http://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | es_ES |
renati.level | http://purl.org/pe-repo/renati/nivel#doctor | es_ES |
renati.discipline | 612087 | es_ES |
renati.juror | Bringas Salvador, Jorge Luis | es_ES |
renati.juror | Solís Céspedes, Pedro Anibal | es_ES |
renati.juror | Ramírez Julca, Maximo | es_ES |
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* Doctorado en Ingeniería de Sistemas
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