“Estrés estudiantil universitario basado en redes neuronales profundas, en pandemia covid-19, 2021”
Loading...
Date
2022
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Universidad Nacional de San Cristóbal de Huamanga
Abstract
En marzo del 2020 en el Perú, el gobierno declaro una cuarentena para evitar el incremento de contagios de COVID-19, esto generó diversas medidas, una de estas fue la interrupción indefinida de clases presenciales a todos los niveles, por lo que se implementaron en las diferentes instituciones educativas las clases virtuales; esta situación ocasionó cambios en las rutinas de las personas, así como en los estudiantes universitarios que al adaptarse a la enseñanza virtual en un contexto de aislamiento social se vieron afectados y algunos podrían haber desarrollado estrés, que si no son detectados y tratados a tiempo, en un futuro se verían reflejados en diferentes trastornos crónicos. El principal objetivo de esta investigación es utilizar redes neuronales profundas y con ayuda de estas, determinar el estrés estudiantil universitario, en pandemia covid-19, en el Perú mediante técnicas e instrumentos, usando la metodología ASUM-DM, métodos interpretativos, algoritmos de aprendizaje, arquitectura de redes neuronales y análisis exploratorio de datos, para así generar nueva información y automatizar este proceso. Los datos de la investigación están basados en la encuesta realizada a diversos alumnos de pregrado, durante el último semestre del año 2021. En la presente investigación se utilizará métodos interpretativos que con el modelado estadístico nos permitirá reconocer patrones de clasificación y de predicción, que ayudara a describir como la cuarentena y los cambios de habito en los estudiantes universitarios generan diversos niveles de estrés, esto según la información obtenida.
Description
Keywords
Estudiante universitario, Educación virtual, Estrés, COVID - 19, Pandemia, Redes neuronales profundas
