1. Pregrado

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Examinando 1. Pregrado por Autor "Aceituno Curo, Sandra Consuelo"

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    info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
    Diseño e implementación de un prototipo de sistema de seguridad geolocalizable en jaulas flotantes para criadero de truchas en el lago Titicaca - Puno
    Aceituno Curo, Sandra Consuelo; Delgado Huayta, Ivan , 2022-01-10 - (Universidad Nacional del Altiplano. Repositorio Institucional - UNAP)
    Los avances tecnológicos nos permiten desarrollar dispositivos que pueden ayudar en distintos ámbitos a las necesidades de las personas. El presente proyecto de tesis se realiza tomando en cuenta la necesidad de los productores dedicados a la acuicultura y el riesgo de robo que trae consigo, pues los peces enjaulados son asequibles a los pescadores furtivos. El diseño e implementación de un prototipo de sistema de seguridad con geolocalización permite mejorar la seguridad de las jaulas flotantes y envía, según la geolocalización, cuál jaula está siendo perpetrada, por ende se aprovecha la solución que ofrecen los sistemas de geolocalización, puesto que la información que brinda determina la localización de la jaula flotante del lugar de aplicación y en un momento determinado, enviando los datos de geolocalización procesados de tal forma que puedan ser directamente accesados en un dispositivo móvil con Google Maps. El sistema muestra un margen de error aceptable en el entorno físico dentro del cual fue aplicado, y alerta al productor de un probable robo en una de las jaulas flotantes para criadero de truchas en el lago Titicaca.
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    info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
    Reconocimiento facial de emociones como herramienta para auxiliar al docente universitario en el desarrollo de su sesión de aprendizaje basado en redes neuronales convolucionales en la UNA-Puno
    Aceituno Curo, Sandra Consuelo; Coyla Idme, Leonel , 2025-06-30 - (Universidad Nacional de Altiplano. Repositorio Institucional)
    En las universidades del Perú, la información que un docente tiene del estado emocional de los estudiantes al inicio de una sesión de clases es inexistente o escasa. Según la literatura consultada el estado emocional de los estudiantes influye significativamente en el desarrollo de la sesión de aprendizaje. El actual desarrollo de las redes neuronales artificiales ha dado lugar a una arquitectura específica: La red neuronal convolucional (CNN), utilizada principalmente para clasificar patrones basados en imágenes, su uso permite procesar y clasificar las imágenes (expresiones faciales) con el propósito de generar la información, antes del desarrollo de la sesión de aprendizaje para el docente. Esta tesis presenta el desarrollo e implementación basada en CNN para la detección y clasificación de emociones faciales, con el propósito de auxiliar a los docentes en la personalización de estrategias pedagógicas. La metodología consiste en el entrenamiento de un modelo de CNN utilizando Python, enfocado en procesar y reconocer patrones emocionales en imágenes faciales. El análisis bibliográfico fundamenta la importancia de las emociones en el aprendizaje y justifica la viabilidad de integrar tecnologías avanzadas en entornos educativos. Los resultados obtenidos indican un desempeño moderado del modelo, con una precisión aproximada del 64.3% con un error del 1.08%. Si bien estos valores no representan una clasificación perfecta, son adecuados como punto de partida para aplicaciones en escenarios reales, permitiendo a los docentes captar patrones emocionales útiles para ajustar sus estrategias de enseñanza. Aunque el modelo presenta limitaciones en su precisión, demuestra el potencial de las CNNs como herramientas accesibles y prácticas para transformar el entorno educativo, abriendo las puertas a futuros desarrollos que optimicen la detección de emociones, promoviendo entornos de aprendizaje efectivos y personalizados.