Frente a la preocupación por el bajo interés de los estudiantes por el área de matemática, a consecuencia a la falta del uso de recursos informáticos como metodología para la enseñanza de ecuaciones cuadráticas. Este escenario motivó el interés de realizar la presente investigación y averiguar la influencia del GeoGebra en la mejora de la comprensión de ecuaciones de segundo grado en docentes del área de matemáticas del nivel secundario de la ciudad de Puno, lo que repercute en el logro de competencias en el aprendizaje de ecuaciones cuadráticas en estudiantes de educación básica regular; dada la relevante importancia de este campo temático. Se tuvo como objetivo principal la de contribuir a la mejora del aprendizaje determinando en qué medida el uso del software GeoGebra como recurso didáctico, donde se abordó como mejorar la comprensión del significado de ecuació...

The purpose of this research was to determine the effectivity of applying artificial vision on patterns recognition for the fruits classification in agrobusiness, for this purpose we has used a database with 50 records of 6 fruit varieties with 4 characteristics that are considered for each fruit and a sample of 20 fruits, likewise has been used the automatic pattern recognition technique through the Bayesian classifier implemented in Octave, in the experiment it was recognized to the fruits up to 93.33% and erring in other cases 6.67%. Concluding that is effective to apply artificial vision in the pattern recognition classify fruits.

The purpose of this research was to determine the effectivity of applying artificial vision on patterns recognition for the fruits classification in agrobusiness, for this purpose we has used a database with 50 records of 6 fruit varieties with 4 characteristics that are considered for each fruit and a sample of 20 fruits, likewise has been used the automatic pattern recognition technique through the Bayesian classifier implemented in Octave, in the experiment it was recognized to the fruits up to 93.33% and erring in other cases 6.67%. Concluding that is effective to apply artificial vision in the pattern recognition classify fruits.