Sistema web basado en técnicas de machine learning para predecir el desempeño de los docentes en el nivel de educación superior universitaria

dc.contributor.advisorChavarry Chankay, Mariana
dc.contributor.authorVargas Toscanelli, Habana Sabra Chatila
dc.coverage.spatialChiclayoes_PE
dc.creatorVargas Toscanelli, Habana Sabra Chatila
dc.date.accessioned2023-07-06T14:01:56Z
dc.date.available2023-07-06T14:01:56Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractLa implementación de un sistema web basado en técnicas de machine learning para predecir el desempeño de los docentes en el nivel de educación superior universitaria es muy importante debido a que de esa forma se va a poder mantener la calidad educativa en una universidad y poder mejorar en la elección de un profesor por el perfil requerido para que de esa forma pueda tener el mayor desempeño posible. Bajo esta premisa, la presente investigación abordó implementar un sistema web basado en técnicas de machine learning para predecir el desempeño de los docentes en el nivel de educación superior universitaria; los objetivos específicos fueron: establecer el algoritmo de aprendizaje no supervisado de machine learning para identificar los patrones de tendencia en el desempeño de los docentes en el nivel de educación superior universitaria, determinar el algoritmo de aprendizaje supervisado de machine learning para generar el modelo predictivo del desempeño de los docentes en el nivel de educación superior universitaria, validar el modelo predictivo del desempeño docente en el nivel de educación superior universitaria para obtener un alto nivel de certeza, desarrollar el sistema web para la predicción del desempeño docente en el nivel de educación superior universitaria basado en el modelo computacional obtenido. Es una investigación cuantitativa cuasi-experimental, con un nivel de investigación 2, además de un pre y post test, para ello se tuvo una base de datos de 2449 registros de evaluaciones de desempeño docente, se puede concluir que la predicción del desempeño del docente es obligatoria en el campo del sector educativo para mostrar signos de mejora en la naturaleza de la formación y el conocimiento de los estudiantes (calidad educativa). Este proceso es muy acomodaticio para que cualquier institución educativa que piense en el desempeño de los docentes y tome decisiones para la evaluación del desempeño. Esto se completa con la implementación del sistema web que permite a los usuarios finales obtener resultados de manera inmediata, además reduce la subjetividad de los evaluadores del sesgo cognitivo al momento de la evaluación.es_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.identifier.citationH. S. Vargas, “Sistema web basado en técnicas de machine learning para predecir el desempeño de los docentes en el nivel de educación superior universitarias,” Ingeniero, Facultad de Ingeniería, Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo, Chiclayo, Perú, 2023. [En línea]. Disponible en:es_PE
dc.identifier.otherRTU005844
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12423/6128
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Católica Santo Toribio de Mogrovejoes_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.rightshttps://purl.org/coar/access_right/c_abf2es_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/es_PE
dc.subjectInteligencia artificial
dc.subjectProfesores universitarios
dc.subjectEvaluación
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
dc.titleSistema web basado en técnicas de machine learning para predecir el desempeño de los docentes en el nivel de educación superior universitaria
dc.typehttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fes_PE
dc.type.versionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
renati.advisor.dni16768311
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-5136-7177
renati.author.dni74696540
renati.discipline61200793es_PE
renati.jurorSerquén Yparraguirre, Oscar Alex
renati.jurorIman Espinoza, Richard David
renati.jurorChavarry Chankay, Mariana
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería de Sistemas y Computaciónes_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo. Facultad de Ingenieríaes_PE
thesis.degree.nameIngeniero de Sistemas y Computaciónes_PE
usat.lineaDesarrollo e innovación tecnológica

Archivos

Bloque original

Mostrando 1 - 3 de 3
Cargando...
Miniatura
Nombre:
TL_VargasToscanelliHabana.pdf
Tamaño:
2.64 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:
No hay miniatura disponible
Nombre:
Reporte de turnitin.pdf
Tamaño:
21.36 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:
No hay miniatura disponible
Nombre:
Autorización.pdf
Tamaño:
32.58 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:

Bloque de licencias

Mostrando 1 - 1 de 1
No hay miniatura disponible
Nombre:
license.txt
Tamaño:
1.67 KB
Formato:
Item-specific license agreed upon to submission
Descripción: