Aplicación móvil basada en Machine Learning para mejorar la gestión de incidencias tecnológicas en la GRTC de La Libertad

• Autor: Arevalo Chamochumbi, Junior Michael
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Cesar Vallejo
• Repositorio: UCV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/164223
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12692/164223
• Nivel de acceso: acceso embargado
• Materia: Aplicación Móvil; Machine Learning; Incidencias; Gestión Tecnológica; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

El estudio realizado tuvo como objetivo general desarrollar una aplicación móvil basada en Machine Learning para mejorar la gestión de incidencias tecnológicas en la GRTC de La Libertad, asimismo se empleó el diseño de investigación experimental del tipo puro, además se tuvo una población de 60 personas de la GRTC, 30 para el Grupo Control y 30 para el Grupo Experimental, también para la recolección de datos se utilizó la observación directa, los instrumentos de medición fueron las fichas de observación y encuestas, en el contexto tecnológico para el desarrollo de la aplicación móvil basada ML, se utilizó, Android Studio, FireBase, Flutter, Visual Studio Code; se utilizó la Metodología Mobile-D; como resultado se obtuvo una mejora de 63% en la resolución del tiempo promedio en registro; un 70% en reducción de quejas de soporte técnico; además se pudo determinar que el nivel de satisfacción de usuarios de la posprueba del GE, el 93% lo calificó como Muy satisfecho; el 6.7% lo calificó como Satisfecho; se demostró con la prueba de U de Mann Whitney el valor de es <.001 siendo menor a 0.05; por lo tanto los resultados proporcionan la evidencia suficiente para rechazar la hipótesis nula; en conclusión se logró una mejora significativa en la gestión de incidencias tecnológicas mediante la implementación de una aplicación móvil basada en Machine Learning, disminuyó el tiempo de registro de incidencias, también se redujo el número de quejas de soporte técnico y aumentó el nivel de satisfacción de los usuarios.