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...
| Autor: | |
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| 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 |
| 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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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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