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Echaiz Rodas, Carlos Augusto
Aguilar David, Iván
2022-11-04T06:38:14Z
2022-11-04T06:38:14Z
2022
https://hdl.handle.net/20.500.12727/10922
El objetivo principal de este estudio fue determinar la relación existente entre inteligencia artificial y la retención de estudiantes de cursos virtuales del Instituto San Ignacio de Loyola en el año 2021. La metodología de esta investigación es tipo básica, el diseño no experimental, de corte transversal, con un nivel descriptivo correlacional y enfoque de estudio cuantitativo. La población la conformaron 2,311 estudiantes matriculados en los cursos de modalidad virtual en el periodo 2021-1 y de dicha población se seleccionó una muestra correspondiente a 330 estudiantes. Los instrumentos utilizados para la recolección de datos fueron una ficha de registro para la variable inteligencia artificial y un cuestionario conformado por trece ítems para la variable retención de estudiantes. Para la contrastación de la hipótesis general, se consideró un margen de error del 5%, se aplicó una prueba de hipótesis con el coeficiente de correlación Rho de Spearman obteniendo un resultado de 0.789, es decir 90.9% y una significancia bilateral de 0.000, lo cual permite afirmar que la inteligencia artificial se relaciona de manera significativa y positiva con la retención de estudiantes en dicha institución. (es_PE)
application/pdf (es_PE)
109 p. (es_PE)
spa (es_PE)
Universidad de San Martín de Porres (es_PE)
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http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ (es_PE)
Repositorio Académico USMP (es_PE)
Universidad San Martín de Porres - USMP (es_PE)
Inteligencia artificial (es_PE)
Retención estudiantil (es_PE)
Modelo predictivo (es_PE)
Relación entre inteligencia artificial y retención de estudiantes de cursos virtuales del Instituto San Ignacio de Loyola, Año 2021 (es_PE)
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis (es_PE)
Universidad de San Martín de Porres. Instituto para la Calidad de la Educación. Unidad de Posgrado (es_PE)
Doctorado en Educación (es_PE)
Doctor en Educación (es_PE)
PE (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.03.00 (es_PE)
http://purl.org/pe-repo/renati/level#doctor (es_PE)
07945099
https://orcid.org/0000-0003-4262-0227 (es_PE)
25725389
199018 (es_PE)
Silva Neyra, Oscar Rubén
Romero Díaz, Alejandra Dulvina
Guillén Aparicio, Patricia Edith
http://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis (es_PE)
Privada asociativa
info:eu-repo/semantics/publishedVersion (es_PE)



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