Chatbot para el aprendizaje de SQL básico

• Autor: Salazar Huamani, Oshyn Florinda
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2020
• Institución: Universidad Cesar Vallejo
• Repositorio: UCV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/66340
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12692/66340
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Sistema de información; Chatbot; SQL; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

La presente investigación comprende el desarrollo e implementación de un Chatbot para el aprendizaje de SQL básico. El objetivo fue determinar el tiempo de interpretación de las consultas del Chatbot para el aprendizaje del SQL básico. El tipo de investigación fue aplicada, el enfoque fue cuantitativo y el diseño fue no experimental transversal de tipo descriptivo. Como resultado se obtuvo que la implementación de un Chatbot para el aprendizaje de SQL básico genera un tiempo de demora de 0.085 ms para interpretar la pregunta ingresada por el usuario. Se utilizó la aplicación Telegram como medio de mensajería, elaborando así el Chatbot en la plataforma de Visual Studio Code. Asimismo, se requirió de las herramientas siguientes: (a) Telegraf, un agente de recolección de datos para comando de la API de Telegram; (b) Node.js, para el entorno de ejecución de JavaScript y (c) SQL para el lenguaje de programación. De esta manera, cuando el usuario realice las consultas al Bot, este realizará el procesamiento del lenguaje natural (Natural Language Processing: NLP) para la interpretación de las preguntas y dar una respuesta inmediata y coherente al usuario. En conclusión, la presente investigación fue que el tiempo de interpretación de las preguntas del Chatbot de aprendizaje de SQL básico fue mayor al tiempo de interpretación de las preguntas de Chatbots similares debido a que manejan otro tipo de algoritmo más inteligente y más desarrollado con inteligencia artificial, utilizando otros sistemas, plataformas y canales de mensajerías para la elaboración de sus Chatbots. Se recomendó ampliar la investigación con otros documentos como revistas, libros y artículos científicos de otros idiomas no utilizados porque de esa manera se podrá obtener más información para mejorar la aplicación del Chatbot en reducir el tiempo de interpretación de la consulta.