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Título: Wawasimi: Clasificación de nivel de desarrollo de lenguaje e identificación de procesos fonológicos en niños de 3 a 5 años
Otros títulos: WawaSimi: Classification of the level of language development and identification of phonological processes in children from 3 to 5 years old
Asesor(es): Ugarte Rojas, Willy Gustavo
Campo OCDE: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.00.00
Fecha de publicación: 22-mar-2024
Institución: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)
Resumen: Los trastornos del lenguaje y habla dificultan el desarrollo de los niños en diferentes aspectos: educativos, sociales, emocionales, entre otros. Estas dificultades empeoran y son más difíciles de solucionar si el niño recibe un tratamiento tardío. Este es el motivo por el cual llevamos a cabo un estudio para desarrollar una aplicación móvil, capaz de predecir el nivel de desarrollo del lenguaje e identificar procesos fonológicos en el habla de niños de 3 a 5 años, con la finalidad de evitar detecciones tardías de trastornos; ya que estos pueden considerarse indicadores de la presencia de algún tipo de trastorno. Para el desarrollo de la aplicación, empleamos métodos y técnicas de aprendizaje automático como árboles de decisión, redes neuronales, conversión de voz; también, empleamos métodos tradicionales como la guía Portage y el test de palabras objetivos. Los resultados que obtuvimos muestran que es posible emplear el aplicativo para predecir el nivel de desarrollo de lenguaje e identificar procesos fonológicos.

Language and speech disorders hinder the development of children in different aspects: educational, social, emotional, among others. These difficulties get worse and are more difficult to solve if the child receives late treatment. This is the reason why we carried out a study to develop a mobile application capable of predicting the level of language development and identifying phonological processes in the speech of children aged 3 to 5 years in order to avoid late detections of disorders, since these can be considered indicators of the presence of some type of disorder. For the development of the application, we use Machine Learning methods and techniques such as decision trees, neural networks and speech conversion; also, we employ traditional methods such as the Portage guide and the target words test. The results we obtained show that it is possible to use the application to predict the level of language development and identify phonological processes.
Enlace al repositorio: http://hdl.handle.net/10757/673976
Disciplina académico-profesional: Ciencias de la Computación
Institución que otorga el grado o título: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC). Facultad de Ingeniería
Grado o título: Licenciado en Ciencias de la Computación
Jurado: Reyes Silva Patricia Daniela; Diaz Suarez Jorge Eduardo; Canaval Sanchez Luis Martin
Fecha de registro: 17-jul-2024



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