Aplicación móvil multiplataforma basado en redes neuronales para mejorar el aprendizaje del lenguaje de señas en la Oficina Municipal de Atención a las Personas con Discapacidad de La Esperanza – Trujillo, 2021

Descripción del Articulo

La investigación presentó como objetivo principal, mejorar el aprendizaje del lenguaje de señas en la Oficina Municipal de Atención de Personas Discapacitadas de La Esperanza - Trujillo, por ello, se determinó que al implementar una aplicación móvil multiplataforma, además esta investigación fue de...

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Detalles Bibliográficos
Autores: Castillo Portales, Robert Alfonso, Diaz Nureña, Rommel Jhondeyber
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2022
Institución:Universidad Cesar Vallejo
Repositorio:UCV-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/91706
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Nivel de acceso:acceso embargado
Materia:Redes neuronales artificiales
Inteligencia artificial
Aplicaciones para móviles
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description La investigación presentó como objetivo principal, mejorar el aprendizaje del lenguaje de señas en la Oficina Municipal de Atención de Personas Discapacitadas de La Esperanza - Trujillo, por ello, se determinó que al implementar una aplicación móvil multiplataforma, además esta investigación fue de tipo aplicada, de grado pre-experimental, asimismo, se empleó instrumentos de recolección de datos, como los cuestionarios, que se validaron por expertos en la materia, y también para precisar la confiabilidad se realizó el Alfa de Cronbach. Para el desarrollo de la aplicación móvil multiplataforma basado en redes neuronales se utilizó la metodología Mobile-D donde cuenta con las siguientes fases: Exploración, Producción, Estabilización y Pruebas del software. Los resultados obtenidos después de la implementación de la aplicación móvil multiplataforma fueron la reducción del tiempo promedio de interpretación de lenguaje de señas en 7 minutos con 50 segundos, asimismo se incrementó de 19,8% en el grado promedio de conocimiento del lenguaje de señas y por último se incrementó de 15,8% en el grado promedio de interés de lenguaje de señas. Se utilizó la prueba estadística Shapiro-Wilk para la prueba de normalidad para todos lo indicares, mientras que, para el análisis de la hipótesis, en el primer indicador se usó la prueba paramétrica T-Student, en el segundo y tercer indicador se usó la prueba no paramétrica Wilcoxon. Los puntos de esta a investigación fueron los siguientes: introducción, marco teórico, método, resultados, discusión, conclusiones, recomendaciones y finamente la metodología del desarrollo del software. Se determinó que al implementar una aplicación móvil multiplataforma basado en redes neuronales, de modo que, se mejoró el aprendizaje del lenguaje de señas señas en la Oficina Municipal de Atención de Personas Discapacitadas de La Esperanza – Trujillo.
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Se determinó que al implementar una aplicación móvil multiplataforma basado en redes neuronales, de modo que, se mejoró el aprendizaje del lenguaje de señas señas en la Oficina Municipal de Atención de Personas Discapacitadas de La Esperanza – Trujillo.TrujilloEscuela de Ingeniería de SistemasSistema de Información y ComunicacionesTecnologías de la información y comunicaciónDesarrollo económico, empleo y emprendimientoReducción de las desigualdadesapplication/pdfspaUniversidad César VallejoPEinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Repositorio Institucional - UCVUniversidad César Vallejoreponame:UCV-Institucionalinstname:Universidad Cesar Vallejoinstacron:UCVRedes neuronales artificialesInteligencia artificialAplicaciones para móvileshttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04Aplicación móvil multiplataforma basado en redes neuronales para mejorar el aprendizaje del lenguaje de señas en la Oficina Municipal de Atención a las Personas con Discapacidad de La Esperanza – Trujillo, 2021info:eu-repo/semantics/bachelorThesisSUNEDUIngeniería de SistemasUniversidad César Vallejo. 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