Escuela de Ingeniería de Sistemas y Computación

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Examinando Escuela de Ingeniería de Sistemas y Computación por Autor "Alvarado Alva, Emily Jhasmin"

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    Aplicaciones y servicios de gobierno electrónico enfocados en participación ciudadana: una revisión sistemática de la literatura
    (Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo, 2023) Alvarado Alva, Emily Jhasmin; Alvarado Alva, Emily Jhasmin; Reyes Burgos, Karla Cecilia
    Esta revisión sistemática de literatura tuvo como objetivo evaluar trabajos en donde se hayan desarrollado servicios y aplicaciones de gobierno electrónico que promuevan la participación ciudadana para así conocer que tecnologías se están usando y poder aplicarlas en nuestro contexto. Para ello, se ha buscado en bases de datos especializadas, tales son ProQuest, Scopus, IEEE Xplore y Science Direct; ayudándonos de palabras clave y operadores booleanos. En la primera búsqueda, se obtuvo un total de 520 resultados, luego, con la aplicación de los criterios de inclusión y exclusión, se han reducido a 101. Al final se evaluaron los criterios de calidad quedándonos con 11 documentos a examinar. De ellos, se revisaron las tecnologías utilizadas, así como, los países en los que se desarrollaron, la cantidad producida en los últimos cuatro años y las revistas en las que se publicaron. Finalmente, se concluyó que los años 2020 y 2021 reportaron mayor cantidad de investigaciones, además que países europeos y asiáticos son los que resaltan en número, siendo las TIC y el Blockchain las tecnologías más recurrentes, y dos revistas indexadas por la base de datos IEEE son las que producen más investigaciones de este tipo.
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    Sistema inteligente para el proceso de reclutamiento y selección de miembros en Aiesec Chiclayo
    (Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo, 2025) Alvarado Alva, Emily Jhasmin; Alvarado Alva, Emily Jhasmin; Iman Espinoza, Ricardo David
    En esta investigación se desarrolló un sistema inteligente para el proceso de reclutamiento y selección de miembros de AIESEC Chiclayo, destinado a optimizar de manera significativa este proceso con la identificación de emociones y procesamiento de las respuestas durante la fase de entrevistas, para poder escoger mejor a los postulantes, proporcionando a la organización una herramienta capaz de hacer de este proceso una elección más rápida y bajo criterios mejor establecidos. Para alcanzar este propósito, se establecieron varios objetivos, entre los que se incluyeron la identificación de técnicas para el procesamiento de datos y videos objetivos, escogiendo finalmente las redes neuronales y lógica difusa por una comparación realizada de varias técnicas. Posteriormente se hizo la construcción de un modelo de reconocimiento de emociones y agrupamiento aplicando las técnicas previamente identificadas en lenguaje Python y metodología SCUM y CRISP-DM. Enseguida se realizó la evaluación de la precisión en el cual se tuvo 80% y recall de 94.12%. Este modelo se implementó en un sistema web construido en el framework de Flask mediante la metodología Scrum. Finalmente, con la búsqueda de un alto nivel de usabilidad para el sistema inteligente, se evaluaron los niveles de utilidad obteniendo 96,19% y facilidad con 94,29% a partir de hacer las encuestas a los usuarios finales del sistema, que fueron los reclutadores. En las pruebas de rendimiento, el sistema mostró un rendimiento sólido con 92 puntos, pero con tiempos de carga más lentos en el módulo de la entrevista por la carga del modelo.