Machine learning y su incidencia en el proceso de servicio estudiantil en el servicio nacional de adiestramiento en trabajo industrial-Senati, Lima - 2020

Descripción del Articulo

El Objetivo de la investigación busca determinar la incidencia de la variable independiente Machine Learning en el proceso de servicio estudiantil en el Servicio Nacional de Adiestramiento en Trabajo Industrial - Senati, Lima-2020, utilizando el método de investigación de tipo Básica, con diseño Cau...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Mamanchura Lima, Hugo Alejandro
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2021
Institución:Universidad Cesar Vallejo
Repositorio:UCV-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/59922
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Nivel de acceso:acceso abierto
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description El Objetivo de la investigación busca determinar la incidencia de la variable independiente Machine Learning en el proceso de servicio estudiantil en el Servicio Nacional de Adiestramiento en Trabajo Industrial - Senati, Lima-2020, utilizando el método de investigación de tipo Básica, con diseño Causal determinando incidencia entre las variables de investigación. La población que se considero fue de 415 estudiantes, se aplicó un muestreo no probabilístico simple con una muestra de 199 estudiantes, el procedimiento de recolección de datos fue a través de la técnica de encuesta mediante el instrumento de cuestionario, para la confiabilidad se utilizó el coeficiente de alfa de Cronbach cuyo resultado fue de: 0.834 y por último para el examen inferencial de los datos se utilizó el Coeficiente de regresión ordinal concluyo la investigación el cual permitirá identificar alternativas de modelos determinísticos de los estudiantes en riesgo de desertar tomando en consideración que existe factores propios de los estudiantes el cual representa el objetivo de la investigación que busca contribuir al proceso de predecir la deserción de estudiantes a través de un estudio general de factores de servicios administrativos y pedagógicos.
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La población que se considero fue de 415 estudiantes, se aplicó un muestreo no probabilístico simple con una muestra de 199 estudiantes, el procedimiento de recolección de datos fue a través de la técnica de encuesta mediante el instrumento de cuestionario, para la confiabilidad se utilizó el coeficiente de alfa de Cronbach cuyo resultado fue de: 0.834 y por último para el examen inferencial de los datos se utilizó el Coeficiente de regresión ordinal concluyo la investigación el cual permitirá identificar alternativas de modelos determinísticos de los estudiantes en riesgo de desertar tomando en consideración que existe factores propios de los estudiantes el cual representa el objetivo de la investigación que busca contribuir al proceso de predecir la deserción de estudiantes a través de un estudio general de factores de servicios administrativos y pedagógicos.Lima NorteEscuela de PosgradoSistema de Información y Comunicacionesapplication/pdfspaUniversidad César VallejoPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Repositorio Institucional - UCVUniversidad César Vallejoreponame:UCV-Institucionalinstname:Universidad Cesar Vallejoinstacron:UCVMachine learningSistemas de información y comunicacionesEstudiantes - serviciohttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04Machine learning y su incidencia en el proceso de servicio estudiantil en el servicio nacional de adiestramiento en trabajo industrial-Senati, Lima - 2020info:eu-repo/semantics/masterThesisSUNEDUMaestría en Ingeniería de Sistemas con Mención en Tecnologías de la InformaciónUniversidad César Vallejo. 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