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Janampa Patilla, Hubner
De la Cruz Oriundo, Kelly Patricia
2023-04-27T15:18:40Z
2023-04-27T15:18:40Z
2022
TESIS SIS106_Del
http://repositorio.unsch.edu.pe/handle/UNSCH/5191
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. (es_PE)
Tesis (es_PE)
application/pdf
spa (es_PE)
Universidad Nacional de San Cristóbal de Huamanga (es_PE)
info:eu-repo/semantics/openAccess (en_US)
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ (*)
Universidad Nacional de San Cristóbal de Huamanga (es_PE)
Repositorio Institucional - UNSCH (es_PE)
Estudiante universitario (es_PE)
Educación virtual (es_PE)
Estrés (es_PE)
COVID - 19 (es_PE)
Pandemia (es_PE)
Redes neuronales profundas (es_PE)
“Estrés estudiantil universitario basado en redes neuronales profundas, en pandemia covid-19, 2021” (es_PE)
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis (en_US)
Universidad Nacional de San Cristóbal de Huamanga. Facultad de Ingeniería de Minas, Geología y Civil
Ingeniería de Sistemas
Título profesional
Ingeniera de Sistemas
PE
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00
https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional
42112898
https://orcid.org/0000-0003-3110-194X
47231597
612076
Porras Flores, Efraín Elías
Martínez Córdova, Celia Edith
Lagos Barzola, Manuel Avelino
Janampa Patilla, Hubner
https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
Pública



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