Chatbot para el aprendizaje de la historia y arqueología de Machu Picchu

• Autores: Gil Infante, Ebelio, Pérez Andrade, Daniel
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2021
• Institución: Universidad Cesar Vallejo
• Repositorio: UCV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/102319
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12692/102319
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Aprendizaje; Sistemas informáticos; Comunicación; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

En esta investigación se realizó el desarrollo y la implementación de un chatbot para el aprendizaje de la historia y arqueología de Machu Picchu, el cual se identificó como problemática el bajo nivel de conocimiento de las personas referente al tema señalado. En ese contexto, el objetivo general planteado fue determinar el efecto del uso del chatbot en el aprendizaje, a través del aplicativo se logró aportar información confiable recopilada de fuentes oficiales, la cual tuvo como principal motivo fortalecer el desarrollo cognitivo de los usuarios permitiendo así contribuir en el aporte de conocimiento para la mejora de una sociedad culturizada. El desarrollo de esta aplicación ha sido posible en la medida que se utilizaron herramientas gratuitas disponibles para el lenguaje de programación en JavaScript. El tipo de estudio fue aplicado con enfoque cuantitativo y el diseño pre-experimental, también se contó con una muestra de 35 personas quienes tuvieron un dispositivo móvil con acceso a internet y con una cuenta en Facebook Messenger los cuales fueron participes de las interacciones con el chatbot. Se ha utilizado el cuestionario para medir el nivel de aprendizaje mediante un test de entrada y salida basado en conocimientos sobre el tema, del mismo modo la motivación hacia el aprendizaje y la satisfacción con el aprendizaje. Los resultados obtenidos han sido favorables, ya que después de un periodo de uso del chatbot se consiguió incrementar el conocimiento de los usuarios en 79.32%, la motivación hacia el aprendizaje en 66.53% y la satisfacción con el aprendizaje en 75.30%. Finalmente, se recomendó a futuras investigaciones mejorar el tiempo de respuestas, mantener la integridad de la información y la disponibilidad del agente. Además, se enfatizó en trabajar con algoritmos relacionados a redes neuronales, como también la disponibilidad para varios idiomas