Aplicativo web basado en business intelligence para predecir el rendimiento académico en la I.E.P Miguel Grau – Quilmaná, 2023.

• Autores: Mendoza Linares, Yesenia Giovanna, Eulogio Peña, Dorcas Ester
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2023
• Institución: Universidad Nacional de Cañete
• Repositorio: UNDC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.undc.edu.pe:20.500.14559/117
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.14559/117
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Business Intelligence; Dashboard; Toma de decisiones; Indicadores de calidad; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

La tesis presente tenía como meta la creación de una aplicación web respaldada por Business Intelligence, con el propósito de anticipar el desempeño académico de los estudiantes en la institución educativa Miguel Grau. Esta iniciativa surgió debido a la necesidad de contar con un sistema web que automatizara el registro del rendimiento de los estudiantes en dicha institución. La cuestión central que abordó fue determinar en qué medida el desarrollo de esta aplicación basada en Business Intelligence contribuiría a prever el rendimiento académico en la I.E.P Miguel Grau – Quilmaná en el año 2023. En la ejecución de la tesis, se empleó la metodología XP (Extreme programming) como una alternativa ágil y dinámica para planificar, diseñar, codificar, probar y lanzar proyectos. Los fundamentos teóricos abordaron las complejas interacciones de múltiples sistemas institucionales en las estructuras sociales, que tienden a superponerse y competir por la atención y el apoyo. Finalmente, en cuanto a los resultados, se determinó que el desarrollo de la aplicación web basada en Business Intelligence efectivamente contribuirá a la predicción del rendimiento académico en la I.E.P Miguel Grau – Quilmaná en 2023, demostrando resultados favorables en los indicadores TAI y PC, así como una adecuada comprobación de hipótesis, lo que permitió alcanzar los objetivos establecidos.