“Estrés estudiantil universitario basado en redes neuronales profundas, en pandemia covid-19, 2021”

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dc.contributor.advisorJanampa Patilla, Hubner
dc.contributor.authorDe la Cruz Oriundo, Kelly Patricia
dc.date.accessioned2023-04-27T15:18:40Z
dc.date.available2023-04-27T15:18:40Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractEn 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.es_PE
dc.description.uriTesises_PE
dc.formatapplication/pdf
dc.identifier.otherTESIS SIS106_Del
dc.identifier.urihttp://repositorio.unsch.edu.pe/handle/UNSCH/5191
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional de San Cristóbal de Huamangaes_PE
dc.publisher.countryPE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/*
dc.sourceUniversidad Nacional de San Cristóbal de Huamangaes_PE
dc.sourceRepositorio Institucional - UNSCHes_PE
dc.subjectEstudiante universitarioes_PE
dc.subjectEducación virtuales_PE
dc.subjectEstréses_PE
dc.subjectCOVID - 19es_PE
dc.subjectPandemiaes_PE
dc.subjectRedes neuronales profundases_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00
dc.title“Estrés estudiantil universitario basado en redes neuronales profundas, en pandemia covid-19, 2021”es_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisen_US
renati.advisor.dni42112898
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-3110-194X
renati.author.dni47231597
renati.discipline612076
renati.jurorPorras Flores, Efraín Elías
renati.jurorMartínez Córdova, Celia Edith
renati.jurorLagos Barzola, Manuel Avelino
renati.jurorJanampa Patilla, Hubner
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
thesis.degree.disciplineIngeniería de Sistemas
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional de San Cristóbal de Huamanga. Facultad de Ingeniería de Minas, Geología y Civil
thesis.degree.levelTítulo profesional
thesis.degree.nameIngeniera de Sistemas
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ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERÍA DE SISTEMAS