Examinando por Autor "Sucasaire Monroy, Wildo"

Mostrando 1 - 3 de 3

info:eu-repo/semantics/masterThesis
Análisis de usabilidad usando la técnica de Nielsen en los portales web del sector hotelero de la ciudad de Puno - 2012
Sucasaire Monroy, Wildo; Tumi Figueroa, Ernesto Nayer , 2013 - (Universidad Nacional del Altiplano. Repositorio Institucional - UNAP)
La presente investigación tuvo como principal objetivo Analizar la usabilidad de las Portales Web del Sector Hotelero de la ciudad de Puno. Esta investigación es aplicada, de tipo descriptivo y se complementa con investigación de tipo exploratorio, comparativo y su naturaleza es cualitativa. A efectos de esta investigación se utilizaron los métodos de inspección (expertos) y de indagación (usuarios). La metodología que se uso indica que los parámetros que obtienen puntuaciones iguales o superiores a 2, 7 califican como excelentes; los que obtengan rangos entre 2,4 y 2,7 están valorados como correctos; califican como suficiente los parámetros cuyos valores oscilen entre 2,1 y 2,4; mientras las otras puntuaciones que aquellos que obtengan puntuaciones por debajo de 2,1 son considerados como insuficiente. La puntuación global se obtuvo promediando los resultados de cada uno de los parámetros de usabilidad definidos en la evaluación de usuarios y expertos, analizando la convergencia de los datos para alcanzar una visión integral de la usabilidad de las Portales Web del sector Hotelero de la ciudad de Puno. Los resultados obtenidos a través del análisis de usabilidad de las Portales Web se tabulan de acuerdo a los parámetros e indicadores especificados para tal fin. "La usabilidad en las Portales Web del Sector Hotelero como son Sillustani, Libertador, Qelqatani, Sol Plaza Hotel, Taypikala es en realidad de gran ayuda. Empresas Hoteleras que cuentan con una Portal Web poco usable la conviertan en Portales Web con una buena usabilidad, así entonces atraerán a los clientes y al turismo que está creciendo cada día más en la ciudad de Puno. Como lo vimos en el capítulo de resultados las páginas más usables fueron aquellas páginas las cuales pertenecen a hoteles de cadena internacional, así que sería muy importante renovar las páginas de inicio de los hoteles de la ciudad de Puno para que obtengan así una mayor usabilidad.
Thesis
Automatización con visión artificial para la caracterización automática de fotografías de carnets de postgrado según normativas SUNEDU en la Universidad Nacional del Altiplano, 2025
Puraca Calapuja, Carlos Virgilio; Ayala Polloyqueri, Juan Carlos; Sucasaire Monroy, Wildo , 2025-11-06 - (Universidad Nacional del Altiplano. Repositorio Institucional - UNAP)
La transformación La transformación digital en las instituciones de educación superior exige automatizar procesos administrativos aún manejados manualmente. En la Universidad Nacional del Altiplano (UNA), la validación de fotografías para carnets de posgrado genera retrasos, subjetividad y sobrecarga operativa. La presente investigación tuvo como objetivo diseñar, implementar y evaluar un sistema automatizado basado en visión artificial para validar dichas fotografías conforme a la normativa SUNEDU. El estudio utilizó un enfoque cuantitativo con diseño pre–experimental. Se construyó un dataset de 2,600 fotografías curadas mediante un protocolo de doble ciego, obteniendo un coeficiente Kappa de 0.87. El sistema integra verificación determinista de metadatos (formato, dimensiones y 300 DPI) y modelos de aprendizaje profundo. U²-Net se empleó para segmentación y MobileNetV2, con transfer learning, para la clasificación de conformidad. Los resultados demuestran una mejora significativa frente al proceso manual. El sistema alcanzó una exactitud del 95.40% y un F1-Score del 96.50% en el conjunto de prueba. Asimismo, redujo el tiempo promedio de validación de 28.6 segundos (revisión manual) a 0.40 segundos por imagen, logrando una mejora del 98.60% en eficiencia operativa. La prueba de McNemar (p < 0.001) confirmó diferencias estadísticamente significativas a favor del sistema automatizado. Finalmente, una encuesta aplicada a usuarios administrativos evidenció un nivel de satisfacción del 91%. Se concluye que la solución desarrollada es técnicamente viable, mejora sustancialmente el proceso institucional y constituye un modelo replicable para otras universidades peruanas que buscan modernizar sus procedimientos de validación documental.
info:eu-repo/semantics/masterThesis
Predicción del rendimiento laboral en la Municipalidad Provincial de Puno mediante algoritmos de Machine Learning y técnicas de clustering
Bolivar Bolivar, Jose Humberto; Sucasaire Monroy, Wildo , 2024-12-13 - (Universidad Nacional del Altiplano. Repositorio Institucional - UNAP)
El rendimiento laboral representa el cumplimiento eficiente de funciones asignadas dentro de una organización, mientras que su evaluación permite conocer el nivel de aporte del trabajador a los objetivos institucionales. En el ámbito público, como en la Municipalidad Provincial de Puno, los métodos de evaluación son mayormente subjetivos, lo cual dificulta la toma de decisiones basadas en evidencias. Por ello, esta investigación estableció como objetivo aplicar algoritmos de Machine Learning y técnicas de agrupamiento para predecir el rendimiento laboral de los trabajadores. El estudio se enmarcó en un enfoque cuantitativo, de tipo predictivo, y empleó como metodología el modelo CRISP-DM para el análisis de datos. La muestra estuvo conformada por 126 trabajadores CAS registrados durante el año 2024. Se aplicaron los algoritmos K-means y clustering jerárquico para segmentar a los trabajadores según sus niveles de desempeño. Los resultados mostraron que el modelo K-means obtuvo un Silhouette Score promedio de 0,348 y explicó el 20,63% de la variabilidad del rendimiento, superando al modelo de clustering jerárquico, que alcanzó un R² de 4,07%. Estas métricas reflejaron una mejor capacidad del modelo K-means para identificar patrones consistentes en los datos de desempeño. Se concluyó que el modelo predictivo propuesto permitió clasificar de forma más objetiva a los trabajadores según su rendimiento laboral, constituyéndose en una herramienta útil para la gestión estratégica del talento humano y la toma de decisiones basada en datos dentro de la administración pública.