Chatbot para el aprendizaje de la vacunación a niños menores de cinco años

• Autores: Rosales Ramos, Pascual Josmell, Solano Silva, Victor Leonardo
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2022
• Institución: Universidad Cesar Vallejo
• Repositorio: UCV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/108865
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12692/108865
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Aprendizaje; Comunicación; Sistema de información; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

El problema que llevó a realizar esta investigación fue la carencia de información accesible sobre las vacunas que se aplican a los pequeños menores de 5 años, puesto que la información está en artículos científicos, libros, e informes técnicos que están en bases de datos de Internet. Esta información se encuentra muy difícil de localizar ya que en Internet se encuentra información muy buena como también información mala que lo único que hacen es perder el tiempo para generar sus ganancias o aprovecharse de las personas que no saben lo que están abriendo o leyendo. Del mismo modo, por las redes sociales existe tanta información que no se sabe cuál es verdadera y verificada, por ello la investigación tuvo como objetivo determinar el efecto del uso del chatbot para el aprendizaje de la vacunación a niños menores de 5 años. Las pruebas se realizaron con un grupo de 30 personas para los datos estadísticos según el estudio realizado, teniendo como tipo de estudio aplicado, con un diseño preexperimental y el enfoque cuantitativo la cual se tomó como indicadores precisos como aumenta el conocimiento, la motivación hacia el aprendizaje, satisfacción a los usuarios, tiempo de identificación de respuesta y asertividad de respuesta. Se Logró obtener resultados satisfactorios como pruebas finales donde el incremento de conocimiento con 86.18%, teniendo un 45.45% como incremento de motivación, con un 49.53% de satisfacción, identificación de respuesta con 2.58 segundos y por último un 84.63% de asertividad de respuesta. Así mismo, se mencionó algunas recomendaciones de implementación de algoritmos de voz, conectar la base de datos a escenarios con grandes informaciones sobre el tema a desarrollar.