La presente investigación tiene por objetivo fundamental determinar la relación entre estrategia docente y rendimiento académico en matemática en estudiantes del primer y segundo ciclo de la facultad de ingeniería de sistemas e informática de la UPIG-Lima 2013. El diseño de la investigación utilizado fue descriptivo-correlacional. La muestra estuvo constituida por 85 estudiantes de facultad de ingeniería de sistemas e informática de la universidad peruana de integración global. Los hallazgos indicaron que la estrategia docente se relaciona significativamente con rendimiento académico, en matemática, donde a través de la prueba de spearman se obtuvo un coeficiente de correlación de r= 0.516 con una p=0.000 (p < .05), con el cual se rechaza la hipótesis nula y se debe acepta la hipótesis alterna. Con esto se comprueba que si se aplica estrategias docentes se obtiene mejor ...

La presente investigación del Software Geogebra y el aprendizaje de graficar funciones reales en estudiantes del primer ciclo de la Universidad Nacional de Ingeniería – 2016. Es importante porque nos permite determinar la influencia del Software Geogebra en el aprendizaje de graficar funciones reales y tomar decisiones sobre los futuros usos del programa y mejorar el aprendizaje de los estudiantes en el nivel universitario. La investigación fue de enfoque cuantitativo, diseño de estudio pre experimental, de pre prueba pos prueba con una sola medición, para el estudio se contó con una población censal de 127 estudiantes del primer ciclo de la Universidad Nacional de Ingeniería. Los resultados generales se observan la diferencia de los rangos del post test menos el pre tes de estos resultados se muestra que después de la aplicación del software geogebra en el aprendizaje de gra...

En el presente trabajo de tesis presentamos un método proximal escalarizado inexacto para optimización multiobjetivo con distancia proximal generalizada, la finalidad del método es resolver problemas multiobjetivo cuasi-convevos con restricciones en el espacio Euclidiano, con las funciones objetivo qué sean localmente Lipschitz. Considerando las hipótesis necesarias se prueba que la sucesión generada por el método propuesto está bien definida. Se presenta resultados de convergencia de la sucesión generada por el algoritmo, bajo ciertas condiciones de la función objetivo, donde se prueba que dicha sucesión converge hacia un crítico Pareto-Clarke, seguidamente se analiza la tasa de convergencia del algoritmo, considerando ciertas condiciones, resultando que la tasa de convergencia es lineal y superlineal. Finalmente se realiza la experimentación numérica del método propuesto...

Para resolver el problema (P) introducimos los conceptos básicos de optimización vectorial. Seguidamente, presentaremos como ordenar vectores en Rn, bajo la teoría de conjuntos parcialmente ordenados, donde podemos usar conos convexos para caracterizar un ordenamiento parcial, seguidamente presentaremos los conceptos de las variantes de la noción de eficiencia, débil, propia, fuerte eficiencia esencial. Las relaciones entre estos diferentes conceptos son investigados y estudiados con ejemplos sencillos. También estudiaremos la escalarización de problemas de optimización vectorial basándose en varios conceptos de monotonía, se describen los resultados de escalarización y se investiga en detalle el enfoque de suma de pesos o ponderaciones. Daremos a conocer las condiciones de Kunh-Tuker para optimización vectorial.