Sistema tutor inteligente para el aprendizaje de redes neuronales artificiales en estudiantes universitarios de la ciudad de Juliaca
Descripción del Articulo
Objetivo: Determinar la relación entre el sistema tutor inteligente y el aprendizaje de redes neuronales artificiales en estudiantes universitarios de la ciudad de Juliaca. Método: El estudio es una investigación aplicada no experimental y de tipo transversal, se usó la técnica de la encuesta, aplic...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis doctoral |
| Fecha de Publicación: | 2025 |
| Institución: | Universidad Nacional Federico Villarreal |
| Repositorio: | UNFV-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.unfv.edu.pe:20.500.13084/11969 |
| Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.13084/11969 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Ingeniería de software simulación y desarrollo de TICs Sistema tutor inteligente Aprendizaje Redes neuronales artificiales https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 |
| Sumario: | Objetivo: Determinar la relación entre el sistema tutor inteligente y el aprendizaje de redes neuronales artificiales en estudiantes universitarios de la ciudad de Juliaca. Método: El estudio es una investigación aplicada no experimental y de tipo transversal, se usó la técnica de la encuesta, aplicando el instrumento del cuestionario a 78 estudiantes de la Facultad de Ingeniería de Sistemas de la ciudad de Juliaca. Resultado: Del total de 78 estudiantes encuestados, el 72% enfatiza que el sistema tutor responde las solicitudes del estudiante, el 63% manifiesta que el sistema tutor responde en forma rápida, el 51% considera que la interfaz del sistema tutor tiene un ambiente amigable, el 72% dice que el sistema tutor motiva la atención del estudiante, el 51% afirma que el sistema tutor es confiable, y el 81% manifiestan que el sistema tutor permite que los estudiantes construyan su propio conocimiento. Conclusiones: Se logró determinar la relación entre el sistema tutor inteligente y el aprendizaje de redes neuronales artificiales en estudiantes universitarios de la ciudad de Juliaca, esto se evidencia en la tabla 29 donde el resultado de la prueba estadística de Rho Spearman fue de r=0,53 y el valor de Sig ≤ α es decir 0,046 < 0,05 aceptándose la Ha; por lo que se concluye que el sistema tutor inteligente tiene una relación moderada y fuerte con el aprendizaje de redes neuronales artificiales en estudiantes universitarios. |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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