Examinando por Autor "Celis Cumpa, Kevin Roldan"

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Pensamiento computacional aplicado en videojuegos para el desarrollo del razonamiento y educación
(Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo, 2023) Celis Cumpa, Kevin Roldan; Celis Cumpa, Kevin Roldan; Reyes Burgos, Karla Cecilia
El siguiente artículo de investigación da a conocer el tema del Pensamiento computacional aplicado en los videojuegos para la ayuda de los estudiantes en su desarrollo del razonamiento y educación, recolectando de esta manera los principales trabajos de investigación encontrados en donde se aplicaron los criterios ya antes mencionados, se realizó una búsqueda en dos bases de datos tales como ScienceDirect y ProQuest donde se utilizó la cadena “computational thinking and videogames and education” limitado de diferentes filtros que se le aplicaron independientemente ya que esto es propio de cada base de datos que se utilizó, de un número de más de 65 artículos encontrados se procedió a realizar criterios de evaluación de calidad los cuales dieron como resultado 11 artículos siendo la principal fuente de información, posteriormente nos enfocamos a dar a conocer en qué países este tema se dio en investigación siendo Suiza el país que presenta mayor número de investigaciones, la cantidad de artículos publicados por año tomando como referencia los tres últimos años teniendo el 2020 mayor impacto frente al 2019 junto con el presente año y también la revista que mayores publicaciones tuvo siendo “Applied Sciences” la más destacada.
Sistema basado en conocimiento para el apoyo diagnóstico de preeclampsia mediante ecografías genéticas en pacientes del consultorio médico ECOMUJER
(Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo, 2024) Celis Cumpa, Kevin Roldan; Celis Cumpa, Kevin Roldan; Noblecilla Vinces, William Alfredo
El presente trabajo de investigación demuestra que un Sistema basado en Conocimiento (SBC), implementado gracias a un modelado de Machine Learning ha dado solución a una problemática de identificación de Preeclampsia en un consultorio médico de la ciudad de Chiclayo, brindado relevantes aportes tales como identificar la enfermedad presentada, gestionar la información de esta, considerar un tratamiento médico de calidad y reducción de tiempos para presentar dicho diagnóstico, brindando también una solución a la baja sensibilidad y especificidad en los diagnósticos que se tiene constantemente en ecografías genéticas a nivel nacional, este sistema basado en conocimiento se implementó mediante la metodología de programación XP, integrada con métodos o técnicas de inteligencia artificial, la propuesta web se implementó mediante HTML y Bootstrap, la interfaz dinámica y programación backend se implementó mediante JavaScript y también se utilizó PHP y Python para el desarrollo de este, como gestor de Base de datos se utilizó MySQL y con la ayuda del Algoritmo Convutional Neural Networks, el cual con modelado de machine Learning alcanzó una sensibilidad del 95%, al igual que su especificidad obteniendo una valor del 93%, los cuales en combinación arrojan un porcentaje óptimo en la precisión de la neurona como resultado final (95%). Finalmente se obtuvo un recibimiento por parte de los profesionales médicos referente a la utilidad y usabilidad, siendo evaluados con una encuesta de investigación orientada al modelo de aceptación tecnológica (TAM) dando como resultado índices de aceptación “Muy útil”.