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tesis doctoral
Publicado 2019
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Esta investigación tuvo como objetivo identificar rol que cumple la responsabilidad de la responsabilidad social universitaria en una universidad pública, en relación a la necesidad de conocer su contribución en la sociedad. El enfoque de la investigación fue un estudio cualitativo mediante un diseño de estudio de casos. Se realizó el acopio de la información documental y normativa mediante el estatuto universitario y con el marco temático encontrado se realizó el análisis documental en relación con las categorías de la responsabilidad social universitaria centradas en gestión, académico, investigación, y extensión. Se elaboró la guía de entrevistas que se aplicaron a los miembros de la comunidad universitaria, y esta información se confrontó con la información documental en función a convergencias y divergencias. El primer hallazgo importante encontrado, es que el...
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tesis de maestría
Publicado 2015
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La presente investigación surgió en base a la necesidad de conocer los efectos de la planificación y control en el aprendizaje del software AutoCAD de los estudiantes del Centro de Extensión y Proyección social – Universidad Nacional de Ingeniería, RIMAC 2012; se planteó como objetivo explicar el efecto de la planificación y control en el aprendizaje del software AutoCAD en los estudiantes. La investigación utilizó un enfoque cuantitativo, del tipo sustantivo, bajo un diseño cuasi experimental, el método utilizado fue hipotético deductivo, en un escenario experimental, sobre una población de 175 estudiantes inscritos en el periodo de Mayo a Junio del 2012, de donde se extrajo una muestra de 60 estudiantes. Se definió la variable independiente planificación y control, y la variable dependiente aprendizaje del software AutoCAD, los datos se recogieron utilizando únicamen...
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tesis de grado
Publicado 2024
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In this study, we propose a new hybrid method based on artificial neural networks to forecast daily extreme events of PM2.5 pollution concentration. The hybrid method combines self-organizing maps to identify temporal patterns of excessive daily pollution found at different monitoring stations, with a set of multilayer perceptron to forecast extreme values of PM2.5 for each cluster. The proposed model was applied to analyze five-year pollution data obtained from nine weather stations in the metropolitan area of Santiago, Chile. Simulation results show that the hybrid method improves the performance metrics when forecasting daily extreme values of PM2.5.