Repositorio Institucional UNSCH
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- ARTÍCULOS CIENTÍFICOS DE DOCENTES INVESTIGADORES
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Recent Submissions
Evaluación de la usabilidad de un sistema web de gestión de cursos en línea aplicando la norma ISO/IEC 25066 en la empresa CIAFP, Ayacucho 2024
(Universidad Nacional de San Cristóbal de Huamanga, 2025) Ichaccaya Berna, Jhon Deybis; Carrillo Riveros, Elinar
La presente investigación tuvo como objetivo evaluar la usabilidad del sistema web de gestión de cursos en línea implementado en el Centro Integral de Actualización y Formación Profesional (CIAFP) de Ayacucho, aplicando los criterios y métricas establecidos en la norma internacional ISO/IEC 25066:2016. El estudio se fundamentó en la necesidad de garantizar que las plataformas e-learning institucionales cumplan con estándares de calidad que faciliten el proceso de enseñanza-aprendizaje en entornos virtuales. La metodología empleada fue de tipo aplicada, con enfoque cuantitativo y diseño no experimental de corte transversal. La población estuvo conformada por usuarios del sistema web del CIAFP, seleccionándose una muestra representativa de 17 usuarios (5 administradores y 12 vendedores). La evaluación se centró en dos procesos críticos: "Registro de Curso" para administradores y "Registro de Venta" para vendedores, analizando tres dimensiones fundamentales de la usabilidad según la ISO/IEC 25066: efectividad, eficiencia y satisfacción. Para la dimensión de efectividad, se midieron tres métricas: Tasa de Tareas Completadas con Éxito (TTCE), Tasa de Errores por Tarea (TE) y Tasa de Corrección de Errores (TCE). En la dimensión de eficiencia, se evaluaron: Eficiencia Temporal (ET), Eficiencia de Interacción (EI) y Precisión de Ejecución (PE). La satisfacción se midió mediante los cuestionarios estandarizados System Usability Scale (SUS) y Computer System Usability Questionnaire (CSUQ). Los resultados demuestran que el sistema alcanzó un nivel de usabilidad del 84.53%, con una efectividad del 90.80%, eficiencia del 79.97% y satisfacción del 82.82%, superando el umbral establecido del 70%. La investigación aporta un modelo metodológico replicable para la evaluación de sistemas e-learning basado en estándares internacionales, contribuyendo a la mejora continua de la calidad en plataformas educativas virtuales en el contexto latinoamericano.
Modelo machine learning para predecir las ventas de una empresa RETAIL, 2025
(Universidad Nacional de San Cristóbal de Huamanga, 2025) Serna Berrocal, Keyla Elyneth; Carrillo Riveros, Elinar
La tesis titulada: “Modelo machine learning para predecir las ventas de una empresa RETAIL, 2025” aborda el problema de la baja precisión en la estimación de ventas en una tienda virtual de una empresa retail peruana. La investigación partió de la necesidad de determinar qué modelo de machine learning, entre Prophet y LSTM, permite una mejor predicción de ventas, considerando que actualmente la empresa fija metas únicamente con base en datos históricos sin métodos de predicción formales. Para resolver este problema, se desarrolló un estudio de tipo aplicado, con nivel predictivo y diseño no experimental, utilizando datos secundarios. La investigación empleó análisis documental como técnica principal y se analizaron 152,735 registros de ventas históricas comprendidos entre los años 2022 y 2024. Se implementaron y entrenaron ambos modelos (Prophet y LSTM) en Python, utilizando métricas como RMSE, MAE y MAPE para evaluar su desempeño, y se aplicó validación cruzada temporal en el caso del modelo LSTM. Los resultados mostraron que el modelo LSTM presentó un menor error absoluto y porcentual, con un RMSE de 28,019, MAE de 15,604 y MAPE de 123.35%, frente a Prophet, que alcanzó un RMSE de 33,802.85, MAE de 22,133.22 y MAPE de 182.99%. De esta manera, se concluyó que el modelo LSTM mostró una mejor capacidad para predecir las ventas en el contexto analizado en comparación con Prophet. También, se comprobó que el uso de las variables históricas influye de manera significativa en la precisión del modelo, además, el tipo de algoritmo tiene un impacto directo en el nivel del error, ya que este caso Prophet menos preciso que el LSTM. El estudio aporta evidencia de que los modelos de machine learning pueden mejorar notablemente las estimaciones de ventas en el canal virtual de una empresa retail. Asimismo, se recomienda a la empresa considerar la aplicación de este tipo de soluciones y, en el futuro, incluir otras variables como promociones o estacionalidades para perfeccionar el modelo. Sin embargo, una limitación importante fue que se usaron datos de una sola tienda virtual, lo que dificulta extrapolar los resultados a otros canales o empresas del sector retail. Asimismo, no se consideraron variables externas que podrían influir en la demanda, como campañas promocionales, estacionalidad o comportamiento del consumidor. Finalmente, la comparación se centró solo en dos modelos de machine learning, lo que deja abierta la posibilidad de explorar otros enfoques predictivos en futuras investigaciones.
Estiércol procesado de gallinaza y bioestimulante en el rendimiento de betarraga (Beta vulgaris L.), Ayacucho - 2023.
(Universidad Nacional de San Cristóbal de Huamanga, 2025) Alanya Cordova, Joel; Álvarez Aquise, Fortunato
El uso de gallinaza y bioestimulante combina la nutrición orgánica con la optimización fisiológica de la planta. El primero aporta nutrientes y mejora la estructura del suelo, mientras que el bioestimulante potencia la absorción de nutrientes, el desarrollo radicular y la resistencia al estrés, incrementando así la productividad y sostenibilidad. La investigación se desarrolló en el Centro Experimental Canaán de la Universidad Nacional de San Cristóbal de Huamanga, con el objetivo de evaluar la influencia de diferentes niveles de estiércol procesado de gallinaza y dosis del bioestimulante Aminofish sobre el rendimiento del cultivo de betarraga. El estudio se condujo bajo un Diseño de Bloques Completos al Azar con arreglo factorial, evaluando cinco niveles de gallinaza (0, 1.5, 3.0, 4.5 y 6.0 t ha?¹) y dos dosis de bioestimulante (1.0 y 2.0 L ha?¹), generando diez tratamientos con tres repeticiones. Se analizaron variables fenológicas (precocidad) y de rendimiento como altura de planta, número de hojas, longitud y diámetro de raíz, peso de raíz y rendimiento por hectárea. Los resultados evidenciaron que la aplicación del bioestimulante Aminofish a dosis de 1.0 L ha?¹ promovió una ligera precocidad del cultivo, permitiendo la cosecha entre 88 y 96 días después del trasplante. Asimismo, la combinación de 6.0 t ha?¹ de gallinaza con 1.0 L ha?¹ de bioestimulante generó los mejores resultados agronómicos, alcanzando plantas con mayor altura (35.33 cm), mayor número de hojas (35.39), raíces de mayor tamaño (7.07 cm de longitud y 8.12 cm de diámetro), mayor peso (243.30 g) y un rendimiento de 33,129.42 kg ha?¹. Se concluye que la fertilización orgánica con estiércol procesado de gallinaza, complementada con bioestimulantes, mejora significativamente el crecimiento, desarrollo y productividad del cultivo de betarraga, constituyéndose en una alternativa sostenible para optimizar la fertilidad del suelo y aumentar la rentabilidad agrícola en condiciones edafoclimáticas de Ayacucho.
Gestión administrativa y satisfacción del personal asistencial del Hospital de Apoyo Huanta, Ayacucho 2020.
(Universidad Nacional de San Cristóbal de Huamanga, 2026) Amaru Canales, Maria Carolina; Ramírez Roca, Emilio Germán
Existe la necesidad de comprender el impacto del desempeño de la gestión sanitaria en el nivel de satisfacción del personal de salud, con el fin de mejorar la calidad de los servicios ofrecidos. Objetivo: Establecer la relación entre la gestión administrativa y la satisfacción del personal asistencial del Hospital de Apoyo Huanta, Ayacucho, en el año 2020. Métodos: El estudio corresponde a un diseño no experimental, correlacional de corte transversal. La muestra estuvo conformada por 101 trabajadores asistenciales seleccionados mediante muestreo aleatorio simple. La técnica utilizada para la recolección de datos fue el cuestionario autoinformado. Como instrumentos, se emplearon el cuestionario de Meliá y Peiró para medir la satisfacción laboral, y otro cuestionario diseñado para evaluar la gestión administrativa. Resultados: El 48,5 % de los encuestados calificó el desempeño de la gestión administrativa como regular, mientras que el 43,6% lo consideró deficiente o muy deficiente. Solo el 22,8% se mostró satisfecho o muy satisfecho con la gestión administrativa. La dimensión de la gestión con mayor percepción de deficiencia fue la de dirección (49,5%), seguida de la de control (39,5%). En general, predominó un nivel de satisfacción laboral regular en todas sus dimensiones. Se observó que la dimensión de planificación de la gestión administrativa mostró una relación moderada con el nivel de satisfacción laboral (Ro = 0,413). Conclusión: A medida que disminuye el desempeño de la gestión administrativa, también lo hace el nivel de satisfacción laboral.
La distribución del ingreso y su incidencia en el bienestar económico en el Perú, periodo 2000 al 2021
(Universidad Nacional de San Cristóbal de Huamanga, 2024) Nuñez Mamani, Lizbet; Romani Nuñez, Ketty Virginia; Arredondo Lezama, Liz Marivel
En el contexto de un creciente interés por comprender las dinámicas socioeconómicas, esta investigación se centra en explorar la relación entre la distribución de ingresos y el bienestar económico de las familias peruanas en el periodo comprendido entre 2000 y 2021. El objetivo es analizar de manera integral cómo la equidad en la asignación de recursos económicos impacta en el bienestar general de la población, considerando factores clave como el coeficiente de Gini, remuneraciones, impuestos indirectos e ingresos de explotación. El enfoque metodológico utiliza el Método de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) para proporcionar una visión detallada de las relaciones identificadas. Los resultados revelan de manera significativa que la distribución del ingreso impacta positivamente en el bienestar económico, según lo reflejado en el coeficiente de Gini. Además, se identificó que factores específicos como remuneraciones, impuestos indirectos e ingresos de explotación influyen en el modelo, subrayando su relevancia en la relación entre distribución de ingresos y bienestar económico. Se sugiere que las políticas públicas se enfoquen en fortalecer la equidad en la distribución de ingresos, implementando medidas específicas para mejorar remuneraciones, reducir la carga de impuestos indirectos y fomentar el crecimiento de los ingresos de explotación, colaborando entre el Ministerio de Economía y Finanzas (MEF) y el Ministerio de Trabajo y Promoción del Empleo para abordar integralmente estos aspectos. Este estudio proporciona valiosos insights para informar futuras políticas destinadas a mejorar la calidad de vida de las familias peruanas.
