Machine Learning en la mejora de la gestión del conocimiento en el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología e Innovación Tecnológica - CONCYTEC, Lima 2021

Descripción del Articulo

El objetivo de la presente investigación es determinar que machine learning mejora la gestión del conocimiento en el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología e Innovación Tecnológica - CONCYTEC, Lima 2021. Para lo cual, se midieron los resultados del proceso de gestión de conocimiento en forma tradi...

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Detalles Bibliográficos
Autor: Quipas Bellizza, Mirtha Jesús
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2021
Institución:Universidad Cesar Vallejo
Repositorio:UCV-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/71721
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12692/71721
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Aprendizaje
Algoritmos
Conocimiento
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
Descripción
Sumario:El objetivo de la presente investigación es determinar que machine learning mejora la gestión del conocimiento en el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología e Innovación Tecnológica - CONCYTEC, Lima 2021. Para lo cual, se midieron los resultados del proceso de gestión de conocimiento en forma tradicional y haciendo uso de una aplicación machine learning para establecer la mejora a través de indicadores de tiempo, así como de índices de documentos procesados normalmente y en tiempos previstos. El tipo de investigación empleada fue aplicada, con diseño experimental puro, utilizando una población de 50 observaciones y con un muestreo probabilístico por cada indicador. Para la recolección de datos se utilizó como instrumento de recolección de datos la guía de observación y para la prueba de hipótesis en el análisis inferencial, se utilizó la prueba de Wilcoxon. Se concluyó que con la implementación de machine learning se mejora significativamente la gestión de conocimiento, teniendo como puntos fuertes de mejora sus indicadores, demostrando que el tiempo de ejecución disminuyó en promedio 63.68%, los expedientes procesados se incrementaron en 25.13% y expedientes procesados en el tiempo previsto se incrementaron en 42.15%, respecto a sus situaciones iniciales.
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