Tesis de Ingeniería de Sistemas de Información / Information Systems Engineering Thesis

Recent Submissions

  • Arquitectura de Procesos para articular la oferta pública de servicios de salud en el Perú

    Burga Durango, Daniel Wilfredo; Ranilla Gonzales, Caroline; Albornoz Esquivel, Miguel Alonzo (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2024-12-06)
    En el contexto peruano de salud, la existencia de un sistema de atención fragmentado restringe el acceso a los servicios de salud, limitando a las personas a recibir atención solo en lugares específicos designados por su régimen de afiliación. Esta situación conlleva a una gestión aislada de procesos e información por parte de cada proveedor de salud. Dado que la mayoría abrumadora de asegurados (73.1%) pertenecen al sector público, esto genera una sobrecarga en los servicios de salud estatales. Para abordar este problema, se propone una arquitectura de procesos basada en el marco Zachman que integre los servicios de salud (consulta externa, hospitalización y emergencias) junto con un componente de Tecnologías de Información (TI) para su respaldo. El objetivo es estandarizar procesos e información en los hospitales de nivel III del país, asegurando su aplicación independientemente del régimen hospitalario. Esta arquitectura se fundamenta en la información recopilada de dos hospitales de nivel III, uno afiliado al Sistema Integrado de Salud (Salud) y otro al Seguro Social de Salud (EsSalud). Simulaciones realizadas indican mejoras significativas en los tiempos de consulta externa (69%), emergencias (27%), y hospitalización (7%). Expertos también valoraron positivamente la utilidad de esta arquitectura.
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  • Aplicación web basada en Machine Learning para la identificación del trastorno por déficit de atención e hiperactividad (TDAH) en estudiantes de primaria de colegios públicos de Lima sur

    Ramírez García, Orestes Manolo; Porras Aliano, Diego Oscar Alexander; Mejia Cutipa, Gerson Antonio (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2025-01-05)
    El trastorno por déficit de atención con hiperactividad (TDAH) es una condición médica que se caracteriza por la falta de atención, la hiperactividad y la impulsividad, afectando el rendimiento académico de los estudiantes a nivel mundial. Esta investigación presenta una aplicación web con aprendizaje automático destinada a mejorar la detección del TDAH en niños de primaria. Tras revisar varios algoritmos de aprendizaje automático, se determinó que Random Forest ofrecía el mejor rendimiento, logrando una precisión del 96.08%. El modelo emplea 27 variables seleccionadas, lo que optimiza la recolección de datos y el proceso de entrenamiento. Los niños responden un cuestionario a través de la aplicación y los psicólogos pueden acceder a los resultados, facilitando así la detección temprana del TDAH. En el estudio participaron 189 niños, lo que resultó en una alta precisión del modelo Random Forest. Esta solución innovadora puede tener un impacto significativo en la identificación temprana del TDAH, beneficiando tanto la salud como el proceso educativo de los niños.
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  • Modelo para la predicción de compra de materia prima en la gestión de inventario para producción en Pymes del sector retail aplicando machine learning

    Zárate Bocanegra, Jhony Alex; Salazar Vera, Johnny Daniel; Antúnez Cueva, Julio Cesar (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2025-01-02)
    Predecir la compra de materia prima para las empresas representa un desafío considerable, ya que una gestión inadecuada puede afectar directamente la toma de decisiones estratégicas y la rentabilidad. En ese sentido, las pequeñas y medianas empresas (PYMES), en particular, suelen enfrentarse a este problema debido a la falta de recursos tecnológicos avanzados y sistemas de predicción eficientes. Actualmente, existen herramientas optimizadas y modelos matemáticos diseñados para prever la demanda de materia prima y mitigar estos riesgos. En este contexto, el presente estudio propone un modelo de predicción de compras basado en el algoritmo Elastic Net. Este enfoque combina las ventajas de los métodos de regresión Lasso y Ridge, lo que permite analizar de manera efectiva los datos históricos de ventas e inventarios, incluso cuando las variables están altamente correlacionadas. El modelo propuesto tiene como objetivo no solo mejorar la precisión de las predicciones, sino también proporcionar a las PYMES una solución práctica para optimizar sus niveles de inventario, reducir costos operativos y mejorar la eficiencia en sus procesos logísticos. Los resultados experimentales muestran que este modelo supera a otros enfoques en indicadores clave como el Error Absoluto Medio (MAE), la Raíz del Error Cuadrático Medio (RMSE) y el coeficiente de determinación (R²). Estos hallazgos destacan la utilidad práctica del modelo, ofreciendo una herramienta confiable para que las empresas gestionen sus recursos de manera más estratégica y competitiva, lo que refuerza su sostenibilidad en un mercado dinámico.
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  • Aplicación Web gamificada para mejorar la capacitación de los asesores de Atención al Cliente en el sector financiero del Perú

    Benites Lavado, Sirhan Williams; Peña Sierra, Christian Omar; Agreda Cutipa, Enrique Alejandro (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2024-11-18)
    La atención al cliente en el sector financiero peruano enfrenta desafíos de preparación, evidenciados por la falta de comprensión sobre la motivación laboral y la carencia de incentivos adecuados, lo que conduce a una capacitación ineficiente. Datos nacionales e internacionales resaltan la preocupación por la escasez de habilidades y la inconsistencia en la eficacia operativa de los colaboradores. A pesar de modelos en áreas como gestión ambiental y motivación laboral, falta un enfoque específico para mejorar la capacitación de los asesores en entidades financieras. Por dicho motivo, este proyecto propone un sistema web gamificado para mejorar la formación de los asesores de atención al cliente de las entidades financieras, abordando la carencia de modelos de formación específicos para este sector crucial. La propuesta se implementó en un Contact Center de una entidad financiera, evaluando la efectividad mediante experimentos. El primer experimento se centró en los métodos de formación tradicionales, mientras que el segundo evaluó la propuesta. Además, se administró una evaluación consistente en diez preguntas centradas en escenarios. Estos experimentos tenían tres métricas de calidad: Tiempo medio de formación, Puntuación media de la evaluación y Duración media de la evaluación. Esta aplicación estará fundamentada en tecnologías avanzadas, tales como C#, ASP .NET Framework, SQL Server y técnicas de gamificación donde se obtendrá datos de entrada como: información del colaborador e interacción con la aplicación.
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  • Marco de trabajo de ciberseguridad compuesto por normas y controles para proteger la información de las pymes

    Cóndor Callupe, Darío Johan; Garibay Palomino, Alexis; Muñoz Luyo, Angelo Edu (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2024-07-31)
    Actualmente, debido a la pandemia global, el 51% de las pymes en Perú decidió utilizar el almacenamiento en la nube. Además, un estudio de Microsoft mostró que más del 94% de las pequeñas y medianas empresas peruanas realizaron inversiones en tecnología en los últimos dos años. Por ello, las pymes se encuentran en riesgo de sufrir ataques cibernéticos, esto ha provocado que crezca de forma sostenida, la ciberseguridad se ha convertido en un aspecto clave dentro de la estrategia de las pymes, ya que el 88% de las pequeñas y medianas empresas en Perú consideran la seguridad cibernética una prioridad, y el 78% tiene previsto realizar inversiones en tecnologías de ciberseguridad para sus negocios. Según el diario Gestión (2022) “8 de cada 10 pymes planea implementar tecnología de inteligencia de datos y más del 50% empresas contrataron personal especializado en manejo de datos”. (párr. 7) El documento tiene como finalidad diseñar e implementar un marco de trabajo de ciberseguridad para permitir que las pymes puedan mitigar sus riesgos ante las ciber amenazas. Para lograr este objetivo se tomará como referencia normas internacionales y marcos de trabajo como CSF NIST, ISO 27001, entre otros. Para la implementación del modelo tecnológico mencionado se evaluarán las metodologías existentes y se seleccionará la opción más conveniente para el propósito del proyecto. El análisis y la interpretación de la investigación de los frameworks sobre ciberseguridad serán fundamentales para el correcto desarrollo de los controles que las pymes tendrán que considerar para mitigar sus riesgos financieros, regulatorios y reputacionales.
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  • Aplicación web para la detección temprana de la formación de cataratas en adultos mayores usando un servicio Cloud basado en Deep Learning

    Matos Sanchez, Edilberto Christian Martin; Astorayme Garcia, Fredy Daniel; Galindo Vilca, Fatima Dayana (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2024-11-18)
    Las cataratas se definen como una opacidad en el cristalino del ojo, siendo una de las principales causas de ceguera a nivel mundial. Esta afección está estrechamente vinculada a la edad, afectando principalmente a adultos mayores. El principal desafío para su detección radica en la limitada presencia de oftalmólogos y equipos especializados para llevar a cabo su diagnóstico, lo que impide que las personas reciban un tratamiento oportuno, resultando en la pérdida de visión debido a esta enfermedad. Aunque se han realizado investigaciones para detectar cataratas en pacientes, pocas han sido implementadas en aplicaciones dirigidas a usuarios finales. Por ende, proponemos el desarrollo de una aplicación web que utilice un modelo de Deep Learning para identificar la formación de cataratas en adultos mayores. Para el desarrollo de la aplicación, se emplearon tecnologías web como React.js y Express.js, junto con servicios de la nube de Azure, garantizando así la potencia informática y la disponibilidad de la solución. Los resultados obtenidos del proyecto revelan que el modelo alcanza una eficacia superior al 85% en métricas como sensibilidad, precisión, exactitud y especificidad. Estos resultados respaldan la efectividad tanto del modelo como de la aplicación web en la detección de cataratas. Con esta solución, se proporciona una herramienta de alto valor para centros médicos que carecen de la especialización en oftalmología y para pacientes que no cuentan con acceso a este servicio.
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  • Modelo de análisis predictivo para mejorar el control de trastornos alimenticios en adolescentes de Lima Metropolitana basado en Machine Learning

    Perez Pichis, Roy; Molina Solano, Jeffery Bryce; Castillo Revelo, Valeria Angelica (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2024-10-23)
    El presente documento presenta un modelo de análisis predictivo de trastornos alimenticios en adolescentes de Lima Metropolitana, basado en Machine Learning. Se aborda la problemática mediante la identificación de patrones y tendencias durante la recolección y análisis de datos, empleando algoritmos y técnicas de aprendizaje para mejorar la precisión predictiva. Los objetivos del proyecto incluyen el análisis del problema, diseño del modelo, validación mediante pruebas con expertos, y la creación de un plan de continuidad, abarcando medidas preventivas, seguridad de información, planes de contingencia y responsabilidades del equipo. La gestión del proyecto se enfoca en definir inclusiones y exclusiones para establecer un alcance claro, así como en la creación de planes que abordan calidad, costos, requerimientos, comunicaciones, recursos, riesgos y alcance. Se subraya la importancia de la identificación de recursos y requerimientos para el desarrollo e implementación del modelo, con fechas límite que aseguren el logro de los objetivos. El modelo no solo busca prevenir trastornos alimenticios para mejorar la calidad de vida de los adolescentes, sino que también se plantea como un recurso y soporte valioso para centros médicos especializados en psicología.
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  • Modelo de Competencias para Product Owners y Product Managers

    Barrientos Padilla, Alfredo; Barnett Urtecho, Sebastian Joseph; Muñoz Gonzales, Joaquin (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2024-10-14)
    Este proyecto tiene como propósito la creación de un modelo de competencias junto sus respectivos conocimientos que deberían tener los Product Owners y Product Managers en las empresas para asegurar un mejor desempeño en sus roles y el éxito en sus proyectos asignados. El alcance del proyecto incluye el análisis de las características y responsabilidades de estos roles, el estudio de los distintos modelos de competencias ya existentes, el diseño de la solución propuesta, la validación de este modelo y la creación de un plan de continuidad que aborde las oportunidades de mejora identificadas al finalizar el desarrollo del proyecto. El análisis de los modelos existentes de competencias para los roles de Product Owner y Product Manager se incorporará en un documento que permitirá identificar sus brechas y contribuir al diseño de la solución planificada, basándose en una metodología de investigación científica. Asimismo, se detallarán las diversas competencias, responsabilidades y características de estos roles. El diseño del modelo de la solución se implementará según las contribuciones de los responsables del proyecto y requerirá la aprobación del Product Owner para su ejecución. Posteriormente, Product Owners y Product Managers, como expertos en la materia, validarán el diseño del modelo a través de entrevistas y encuestas para recopilar el feedback correspondiente. Además, se elaborará un plan de continuidad para la solución propuesta, abordando las oportunidades de mejora identificadas y gestionándolas según las nuevas metodologías implementadas en las empresas.
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  • Modelo de perfil objetivo de ciberseguridad para mejorar las capacidades de protección, respuesta y recuperación de las instituciones educativas frente escenarios de ciberataque

    Vargas Medina, José Carlos; Cruz Reymundo, Jeremy Walter; La Rosa Toro Cabrera, Andres Gustavo (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 03/11/24)
    Esta investigación aborda las limitaciones de las instituciones educativas al definir las capacidades necesarias de ciberseguridad para protegerse, responder y recuperarse de los principales escenarios de cibercrimen en el sector. Actualmente se evidencia un incremento de los ataques cibernéticos dirigidos a instituciones educativas y no existen modelos que definan las capacidades para disminuir los riesgos relacionados. En este sentido se propone un modelo de perfil objetivo de ciberseguridad basado en NIST y el contexto del sector educativo. Este modelo permitirá a la institución desplegar un programa de ciberseguridad de manera autónoma, reduciendo costos y priorizando las capacidades de ciberseguridad críticas. La validación se realiza mediante un estudio de caso, donde se define la postura ce ciberseguridad actual de la institución y, en base a las brechas identificadas con el perfil objetivo propuesto, se establecieron iniciativas para mejorarla. Los resultados muestran que la implementación del modelo mejoró las capacidades críticas de ciberseguridad en las instituciones educativas en un 30 por ciento, pasando capacidades de un nivel de madurez Inicial (1) a un nivel Repetible (2). Además, se evidencio un ahorro del 60 por ciento en la implementación del programa de ciberseguridad. Así entonces, el modelo propuesto permite a las instituciones identificar brechas y oportunidades de mejora, fortaleciendo su gestión de ciberseguridad y el nivel de madurez en este ámbito. Asimismo, facilita la implementación de un programa de ciberseguridad reduciendo costos y brindando autonomía a la institución educativa.
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  • Sistema para el seguimiento de pacientes con diagnóstico de Alzheimer utilizando wearables

    ​​Mansilla López, Juan Pablo Jesus​; López Angeles, Anibal Alberto; Cossio Jara, Piero Giovanni (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2024-09-30)
    La Organización Mundial de la Salud (OMS, 2023) señala que “La enfermedad de Alzheimer es la principal causa de demencia, y actualmente existen más del 60% de casos con demencia diagnosticados. Además, cada año se diagnostican alrededor de 10 millones de nuevos pacientes a nivel mundial” (p.1). “Alrededor del 10% de la población peruana mayor de 60 años (un aproximado de 236 mil personas) padece de Alzheimer y se estima que cada año se presentan unos 2 mil casos nuevos de esta enfermedad” (Ministerio de Salud, 2006, p.1). Por esta razón, se propuso implementar un sistema de monitoreo para pacientes con Alzheimer utilizando wearables de la marca Xiaomi modelo MI Band 6, ya que nos ayuda a recolectar datos de salud física. Con esto reducimos el tiempo de atención en una cita médica. El tiempo que demora realizar el análisis puede variar entre 7 a 15 días. Cabe mencionar que dentro de la investigación hemos considerado en la muestra un mínimo de 5 pacientes, 5 neurólogos y 5 psicólogos. Al aplicar las encuestas, de acuerdo con los 3 indicadores planteados, se obtuvo como resultado para el primer indicador “Satisfacción de Usuarios”, que el 76.67% de los encuestados recomiendan la aplicación. Por otro lado, el 25.33% recomienda poner instrucciones para la aplicación. Para el indicador número 2, “Disponibilidad de Datos”, se obtuvo que el tiempo promedio de disponibilidad de los datos disminuyó en 22 días (86.76%). Y, por último, “Tiempo de Atención”, el tiempo promedio en la velocidad de monitoreo disminuyó’ en 177.87 horas (39.08%).
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  • Solución tecnológica para la prevención de la delincuencia en Los Olivos

    Mansilla Lopez, Juan Pablo Jesus; Beteta Rodriguez, Matias Amir (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2024-07-24)
    Esta investigación propone una solución tecnológica de seguridad ciudadana y prevención del delito basada en “machine learning” en el distrito de Los Olivos, que alerta si la zona en la que se encuentra un ciudadano es insegura, mostrando una probabilidad del nivel de inseguridad de cada zona, haciendo más visibles las zonas con mayor nivel de inseguridad; esto se logró utilizando un modelo de machine Learning, con el algoritmo “Naive Bayes” exactamente. Para la validación se utilizó una muestra de 108 usuarios, con quienes se probó la solución tecnológica utilizando un escenario de prueba. En este sentido, se elaboró un cuestionario para evaluar la percepción de los usuarios con un nivel de aceptación del 93,5%. Por otro lado, al utilizar el algoritmo “Naive Bayes” se asegura obtener una mejor "Precisión" y distribución por categoría en comparación con los siguientes algoritmos: “Classification Forest”, “Catboost Classifier” y “KNN” respectivamente. Por lo tanto, fue con el uso del algoritmo “Naive Bayes” que se llevó a cabo la solución tecnológica. La solución tecnológica propuesta es innovadora para el Perú porque utiliza el aprendizaje automático como tecnología. Además, esta, podría ser replicada en cualquier otro distrito de Lima Metropolitana.
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  • Sistema de recomendación de tratamiento para pacientes con cáncer de mama aplicando Machine Learning

    Mansilla López, Juan Pablo; Gago Vilela, Arturo Eduardo; Aguirre Sanchez, Jean Marko (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2024-09-29)
    El proyecto busca como resultado el desarrollo de un aplicativo móvil, el cual tendrá la facultad de apoyar directamente a los oncólogos con el tratamiento de los pacientes con cáncer de mama. Mediante el ingreso de las características e información de pruebas clínicas de una persona con cáncer de mama, se podrá brindar un análisis profundo sobre la situación de dicho paciente y el tratamiento que se recomienda según la información recolectada por varios especialistas, con la finalidad de brindar una variedad de opciones que pueda abordar la enfermedad de manera efectiva, que evalúe la calidad de vida y el porcentaje de éxito según cada variable propuesta.
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  • Modelo ágil para el despliegue gradual y a corto plazo de una arquitectura empresarial en el sector financiero

    Burga Durango, Daniel Wilfredo; Rivas Carrillo, Rafael Ricardo; Avalos Varillas, Kevin Jhosset (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2024-09-04)
    Las nuevas tecnologías están siendo decisivas para abrir el mercado de servicios financieros, históricamente estancado, a nuevos proveedores, lo que ha generado un nuevo entorno competitivo en pleno auge. Las empresas deben adoptar nuevas formas organizacionales, optimizar recursos, establecer políticas y mejores prácticas con los clientes, para que las organizaciones respondan a estos desafíos a través de la práctica de la Arquitectura Empresarial. Esta metodología nos permite alinear procesos, datos, aplicaciones e infraestructura tecnológica con los objetivos estratégicos de la organización. A pesar del creciente impacto, el desconocimiento hace que solo un pequeño número de empresas obtengan una transformación digital. Por ello, se busca desarrollar un modelo ágil para un despliegue gradual y en un corto plazo de manera efectiva, que sea totalmente accesible a las entidades del sector financiero. Los objetivos incluyen analizar la situación actual, diseñar el modelo para la arquitectura, validar el modelo y desarrollar un plan de continuidad. Se utiliza la escala de Likert para medir la neutralidad y se comparan cuatro metodologías ágiles en función de criterios como la satisfacción del usuario, la agilidad, la aplicabilidad y los procesos/productos. Se elige la metodología SCRUM como mejor opción y se analiza el framework SAFe para escalar la metodología ágil. El diseño del modelo ágil se basa en principios de arquitectura ágil y el marco TOGAF, adaptado a los requisitos específicos del sector financiero. El marco ágil propuesto para la arquitectura empresarial en el sector financiero incluye objetivos, fases y entregables para cada fase de TOGAF. El modelo tiene como objetivo proporcionar resultados ágiles sin sacrificar una buena gestión y control.
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  • Sistema de recomendación inteligente para mejorar la toma de decisiones en la fijación de precios de productos hortícolas en las microempresa

    Huarcaya Junes, Alejandrina Nelly; Suclle Surco, Davis Alessandro; Assereto Huamani, Andres Antonio (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2024-07-10)
    Este proyecto tiene como finalidad implementar un Sistema de Recomendación Inteligente para mejorar la fijación de precios de productos hortícolas en las microempresas de Lima. Además, para la gestión del Proyecto se usará la metodología PMBOK y cumplirá con los Student Otucome planteados. Para lograr este objetivo, se organizó el proyecto, planteando la problemática, objetivos principales y específicos, y la gestión del proyecto. Luego se llevó a cabo un análisis sobre qué modelo de predicción debemos usar para las predicciones, en dónde se usó el XGBoostRegressor y teniendo esto en cuenta, se desarrolló de un Sistema de Recomendación utilizando algoritmos de Machine Learning para las predicciones de precios a corto plazo. Teniendo el Sistema desarrollado se procedió a realizar pruebas de la efectividad de predicción, en dónde el promedio de la efectividad deberá superar el 90%. Después de esto, se procedió a probar el Sistema de Recomendación en un entorno real (Gran Mercado Mayorista de Lima), en dónde se realizaron 3 pruebas a diferentes segmentos de microempresarios en base a preguntas relacionadas a indicadores Confiabilidad, Usabilidad y Precisión, los cuales, haciendo un conteo global para cada prueba, deberá superar el 50% de aprobación por parte de los microempresarios. Finalmente, se procedía a realizar un Plan de Continuidad que asegura la vitalidad del Sistema de Recomendación a largo plazo, el cual cuenta con roles asignados para cada plan elaborado, tales como el Plan de Gestión de Incidentes, Plan de Gestión de Problemas, Plan de Gestión de Niveles de Servicio, entre otros.
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  • Solución tecnológica para controlar la diabetes Tipo 1 y Tipo 2 en persona de 55 a 64 años usando wearables basados en IoT en clínicas particulares de Lima Metropolitana

    Mansilla Lopez, Juan Pablo Jesus; Zapata Salazar, Diego Alfonso; Bravo Bustamante, Sofia De Fatima (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2024-08-02)
    El proyecto presentado busca ofrecer una solución tecnológica para el monitoreo en tiempo real de pacientes diabéticos mediante el uso de tecnología IoT y dispositivos wearables. Esto permitirá un control más integral de la diabetes sin la necesidad de que los pacientes se desplacen continuamente a centros médicos. Las tecnologías utilizadas tienen un potencial significativo para simplificar y mejorar el proceso de gestión de la diabetes. Según la investigación, la tecnología IoT podría disminuir el número de pacientes que no siguen consistentemente su tratamiento. En el primer capítulo, se aborda la problemática de la diabetes, se establecen los objetivos del proyecto y se definen indicadores de éxito, así como el alcance, las exclusiones y las restricciones. El segundo capítulo detalla los logros alcanzados en el Student Outcome durante el desarrollo del proyecto. En el tercer capítulo, se describen las metodologías y tecnologías que se implementarán para la solución propuesta. El cuarto capítulo presenta un análisis comparativo de sistemas operativos móviles, lenguajes de programación y wearables, evaluados con criterios específicos para seleccionar las mejores opciones. También se describen las arquitecturas lógica y física del proyecto. El quinto capítulo expone los resultados obtenidos, basados en validaciones con usuarios y encuestas realizadas. En el sexto capítulo, se incluyen documentos de gestión del proyecto, que cubren el enfoque, alcance, hitos y gestiones implicadas en su desarrollo.
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  • Modelo de evaluación del desempeño del personal en empresas lineales y matriciales a través de aplicaciones móviles y web

    Barrientos Padilla, Alfredo; Rios Moreno, Victor Alejandro; Peña Wisky, Adrian Alexis (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2024-01-03)
    El presente proyecto tiene como finalidad desarrollar un modelo de evaluación del desempeño del personal que busca mejorar el funcionamiento de una empresa mediante la evaluación del desempeño de los trabajadores con la finalidad de aumentar el rendimiento operacional de una organización. Para cumplir el objetivo propuesto se llevará a cabo el análisis de los diferentes modelos de evaluación de desempeño y de los conceptos empleados en el proceso de evaluación de desempeño. Además, se diseñará un modelo de evaluación que será validado por especialistas en el área de recursos humanos. El desarrollo del proyecto permitirá optimizar las funciones realizadas por el área de recursos humanos. Asimismo, el control del desempeño del personal va a permitir que una empresa pueda lograr diferentes beneficios como conseguir una mejor visión del rendimiento de la empresa, identificar errores y fortalezas en cada uno de los procesos y proyectos realizados en las diferentes áreas del negocio, identificar agentes externos que puedan interferir negativamente con el rendimiento de los trabajadores, entre otros. Este modelo servirá de apoyo en los futuros desarrollos de otras investigaciones, las cuales buscarán mejorar la medición del desempeño para poder identificar y administrar adecuadamente el talento humano en los proyectos existentes en una empresa. Los futuros trabajos podrán complementar este modelo de evaluación de desempeño llevándolo a un ciclo de perfeccionamiento continuo.
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  • Modelo de análisis predictivo para el monitoreo de la deserción estudiantil aplicando machine learning en la educación superior universitaria del Perú

    Pérez Pichis, Roy; Jesus Llontop, Ashley Alejandra; Jimenez Ramirez, Omar Antonio Hernan (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2024-06-12)
    El presente proyecto analiza los principales factores de la deserción universitaria y plantea un modelo de análisis predictivo aplicando Machine Learning para detectar de manera temprana casos de deserción. Actualmente, la deserción universitaria es un problema que no solo afecta al estudiante, sino a las familias, universidad y sociedad. Como consecuencias, la pérdida de un profesional genera pérdidas en las inversiones de las universidad y disminución de investigación y producción científica. Con el apoyo de los algoritmos de Machine Learning, el proyecto identifica casos de deserción con la finalidad que las universidades actúen lo más antes posible. Tras analizar investigaciones similares, se realizó un Benchmarking de los algoritmos potencialmente aplicables. Finalmente, el proyecto desarrolla un modelo de análisis predictivo aplicando el algoritmo Random Forest (RF). Para el diseño del modelo, se definió un total de catorce (14) variables que pertenecen datos demográficos del alumno, formación preuniversitaria y admisión del alumno, entorno familiar, integración social y desempeño académico del alumno y variables cognitivas y emocionales del alumno.
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  • Framework para el aprendizaje adaptativo de estudiantes en clases virtuales de educación superior aplicando Machine Learning

    Wong Portillo, Lenis Rossi; Bautista Chavez, Maryori Melenne; Alfaro Mendoza, Sebastian Santiago (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2024-05-27)
    Durante la pandemia de COVID-19, la educación virtual tomó un protagonismo significativo en todo el mundo. Post pandemia, instituciones de nivel superior optaron por continuar con la educación en línea. Sin embargo, esta modalidad ha mantenido un modelo de enseñanza-aprendizaje tradicional, donde todos los estudiantes reciben el mismo contenido y se espera que aprendan de la misma manera, por lo que no ha sido efectiva para satisfacer las necesidades individuales de los estudiantes, causando un rendimiento deficiente en muchos casos. Por ello, se propone un framework para el aprendizaje adaptativo de estudiantes de nivel superior en clases virtuales aplicando la metodología CRISP-DM y Machine Learning (ML), a fin de recomendar materiales de aprendizaje personalizados. Se lleva a cabo 4 fases: (i) análisis de aspectos de los estudiantes, (ii) análisis de metodología de aprendizaje (LM), (iii) desarrollo del ML e (iv) integración de la LM y modelos de ML. En (i) se evalúa los factores relacionados a los alumnos a considerar para adaptar su contenido de estudio. En (ii) se evalúa qué LM resulta más efectiva en un entorno virtual. En (iii) se implementa 4 algoritmos de ML basados en la metodología CRISP-DM. Y, en (iv) se integra el funcionamiento del mejor modelo de ML junto con la LM en una clase virtual. Dos experimentos fueron realizados para comparar la metodología de enseñanza tradicional (Experimento I) y el framework propuesto (Experimento II) con una muestra de 68 estudiantes. Los resultados evidenciaron que el framework fue más efectivo para fomentar el progreso y el rendimiento académico, obteniendo un porcentaje de mejora (IP) de 39.72%.
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  • Solución móvil para reservar un turno de atención en una especialidad médica consultando la disponibilidad en clínicas

    Armas Aguirre, Jimmy; Barrera Barrera, Wendy Jesús; Castro Velasquez, Cesar Eduardo; Castro Velasquez, Cesar Eduardo (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2024-02-16)
    El sistema de salud que posee nuestro país aún tiene deficiencias. Según la Superintendencia Nacional de Salud (SUSALUD, 2016), el 33,9% de los usuarios de centros de salud privados afirman que el área de citas debe ser el primer servicio médico en mejorar, ya que existen pocos turnos de atención lo que causa que los pacientes de clínicas privadas esperen 6 días en promedio para recibir atención médica. En ese sentido, es necesario abordar el problema ya que representa la incapacidad de las clínicas para proporcionar acceso oportuno al servicio primario de citas médicas que resulta en la insatisfacción de los usuarios. Recientes investigaciones han demostrado los beneficios de implementar sistemas basado en la programación y reservas de citas médicas. Para ello, se propone una solución móvil para reservar un turno de atención en una especialidad médica consultando la disponibilidad en clínicas. Con la herramienta se espera brindar a los usuarios de salud la capacidad de tener información en tiempo real para reservar una cita médica, asimismo ayudar a centros médicos a reducir el tiempo de espera de los pacientes para su atención médica y mejorar la satisfacción de usuario. En el documento, se presentará el proceso de desarrollo, el análisis de plataformas Cloud y herramientas multiplataforma, la arquitectura, la validación de la solución móvil, para finalmente culminar con el plan de continuidad de la solución. Los resultados preliminares del uso de la solución demostraron una efectividad al optimizar el tiempo de espera en 97.31%.
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  • Sistema de aprendizaje para el desarrollo de competencias de empoderamiento en niñas de educación secundaria

    Diaz Amaya, Edgar David; Pickman Montoya, Diego Alonso; Delzo Zurita, Manuel Alfonso (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2024-05-23)
    Cada vez es más difícil ignorar los casos de desigualdad de género que están presentes en la sociedad, así como la falta de empoderamiento en las mujeres desde edades tempranas para contribuir a la solución del problema. Por ello, existe la necesidad de generar propuestas tecnológicas que permitan desarrollar las capacidades del empoderamiento femenino en la etapa escolar. En este trabajo proponemos un sistema de aprendizaje web denominado EmpowerMe para la enseñanza de temas de empoderamiento mediante su plataforma interactiva y las cuatro herramientas integradas como chatbot, webinar, plataforma de aprendizaje basado en juegos y biblioteca digital, que están destinadas a facilitar la formación de las estudiantes de secundaria. EmpowerMe fue validada por 7 psicólogos especialistas en empoderamiento femenino quienes constataron la utilidad y funcionalidad del sistema y sus herramientas para el desarrollo de competencias de empoderamiento.
    Acceso abierto

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