Unidad de Postgrado Ingeniería de Sistemas e Informática

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Browsing Unidad de Postgrado Ingeniería de Sistemas e Informática by browse.metadata.advisor "Gamboa Cruzado, Javier Arturo"

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    Aplicación móvil mediante la metodología skanbok para la mejora del proceso de atención al cliente en el sector turismo post COVID-19
    (Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2024) Oncebay Lopez, Julio Jesus; Gamboa Cruzado, Javier Arturo
    La presente investigación implementa una aplicación móvil usando la metodología SKANBOK para el proceso de atención al cliente en el turismo, que tendrá como principal objetivo conectar al viajero, turista con las zonas turísticas optimizando el proceso de atención. Además, la popularidad de las aplicaciones móviles crece constantemente y cambia el comportamiento en la atención al cliente en el sector turismo en todos sus tipos y diversidades. Por tal motivo, al implementar la aplicación móvil bajo la metodología SKANBOK, es contar con una herramienta tecnológica que interactué con el turista agilizando y personalizando el proceso de atención. También, generar progreso, rentabilidad al turismo que está en proceso de reactivación.
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    Implementación de un modelo de adopción de la tecnología de información y comunicación para el proceso de enseñanza–aprendizaje en la Universidad Técnica de Cotopaxi
    (Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2021) Chancusig Chisag, Juan Carlos; Gamboa Cruzado, Javier Arturo
    La investigación se encuentra enmarcada en la implementación de un modelo de adopción de las TIC para el proceso enseñanza – aprendizaje aplicadas a la Universidad Técnica de Cotopaxi, específicamente para mejorar la educación universitaria, esto se debe a los constantes avances en áreas de multimedia digital y la tecnología didáctica, por lo que los organismos se comprometen a mejorar su organización académica y sus procesos educativos. A través del uso de tecnologías de colaboración, las instituciones educativas tratan que la administración del conocimiento se integre interiormente y externamente de la propia universidad, ya que se consideran que ello ayuda a la innovación educativa. En este contexto y viendo la problemática de estudio, la solución es la aplicación del nuevo proceso de aceptación de las TIC mejorará el proceso enseñanza – aprendizaje en los estudiantes universitarios. En los últimos años se ha desarrollado el uso de TIC en los distintos niveles de educación y específicamente en las universidades actualmente cuentan con nuevos recursos tecnológicos muy avanzados, en el caso concreto de la universidad donde se está desarrollando la investigación el objetivo de estudio es, desarrollar un nuevo modelo de adopción de TIC, con lo cual es posible dar solución al proceso educativo. Se aplica una metodología de estudio basado en un abordaje sistemático de la literatura de los teórías de las TIC tomando como referencia el primer modelo que apareció el Modelo TAM que fue desarrollado por Davis en 1986 en las universidades del mundo. La investigación arrojó los resultados esperados con el desarrollo del nuevo modelo de adopción de las TIC, con la utilización de herramientas colaborativas de uso en un Ambiente de Aprendizaje Colaborativo (CLE) para la elaboración de los constructos, alfa de cronbach, varianza, colinealidad, correlaciones y la utilización de software estadístico como el minitab se validó las hipótesis planteadas.
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    Machine learning para la estimación de la influencia del estilo de vida en el riesgo de obesidad de la población de Colombia, México y Perú
    (Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2024) Santisteban Quiroz, Juan Piero; Gamboa Cruzado, Javier Arturo
    En esta investigación se exploró la implementación y eficacia de una solución de Machine Learning para optimizar la estimación de la influencia del estilo de vida en el riesgo de obesidad en poblaciones de Colombia, México y Perú. A través de una metodología nueva y robusta, denominada DORA, se desarrolló una solución de Machine Learning que no solo logró incrementar significativamente la eficiencia de la estimación, sino que también redujo tanto el tiempo como el costo asociado a este proceso. La solución de Machine Learning, implementada mediante tecnologías avanzadas como Java 18 y Spring Boot para el Back-end y React para el Front-end, y hospedada en plataformas de alta disponibilidad como Render y Vercel, demostró ser una herramienta valiosa en el contexto de la salud pública y la epidemiología. Los hallazgos de esta investigación no solo validan las hipótesis propuestas, sino que también abren puertas a futuras investigaciones y aplicaciones prácticas en el ámbito de la salud y el bienestar poblacional, especialmente en entornos caracterizados por recursos y presupuestos limitados.
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    Solución de Business Intelligence aplicando una nueva metodología para la toma de decisiones en la usabilidad de la banca por internet empresas
    (Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2021) Escalante Viteri, Alex; Gamboa Cruzado, Javier Arturo
    La presente investigación se basa en el desarrollo de una solución de “Business Intelligence” para la “Toma de Decisiones” en la “Usabilidad” de la “Banca por Internet Empresas”; donde se evalúa el “Tiempo”, el “Número de Personas”, y el “Costo” generado en la “Toma de Decisiones”. Dicha solución fue desarrollada aplicando una nueva Metodología llamada “ESCALA-BI”. Se plantea el desarrollo de una solución “Business Intelligence” aplicando la Metodología “ESCALA-BI” para la optimización de la “Toma de Decisiones” en el análisis de la “Usabilidad” de la “Banca por Internet Empresas” del Banco “BBVA Continental”, el cual utilizará dicha solución para consultar los reportes de “Contratación” y “Transaccionalidad” de los clientes de la “Banca por Internet Empresas”. La finalidad de implementar la solución de “Business Intelligence” para analizar la “Usabilidad” de la “Banca por Internet Empresas” del Banco “BBVA Continental”, es contar con una herramienta que permita la consulta de los reportes de “Contratación” y “Transaccionalidad” de la “Banca por Internet Empresas” en la menor cantidad de “Tiempo”, utilizando menos “Personas”, y disminuyendo el “Costo” de la Toma de Decisiones.