Escuela Profesional de Ingeniería Informática y Sistemas

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https://hdl.handle.net/20.500.14195/38

Tesis y trabajos académicos en el área de la informática, los sistemas y sus aplicaciones.

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Implementation of a Digital Educational Tool in the Quechua Language for Learning Mathematics among Quechua-Speaking Children
(Universidad Nacional Micaela Bastidas de Apurímac, 2025-10-24) Saldivar Contreras, Luis Alberto; Rojas Enríquez, Hesmeralda; Yanqui Diaz, Franklin
This study investigated the impact of a digital educational tool developed in the Quechua language on the mathematical learning of second-grade Quechua-speaking children in Apurímac, Peru. Employing a quasi-experimental design, the research compared the performance of an Experimental Group (EG) using the Quechua-language tool with a Control Group (CG) receiving traditional instruction. The tool was designed to address linguistic, pedagogical, technological, and evaluative dimensions of learning. Pre- and post-test results revealed significant improvements in the EG across all dimensions (p < 0.05), with post-test scores in the EG (M = 32.13) substantially higher than those in the CG (M = 19.47). The study underscores the efficacy of digital tools in fostering active and contextualized learning, particularly in linguistically diverse settings. However, challenges such as insufficient teacher training and lack of culturally adapted materials persist, highlighting the need for comprehensive strategies to support bilingual education. The results advocate the integration of native language-based digital tools in educational curricula to promote equity, cultural preservation, and academic success among Indigenous populations. This research contributes to the growing body of evidence supporting Intercultural Bilingual Education as a means to address linguistic and cultural disparities in educational outcomes and can be replicated in other contexts.
Modelo de Redes Neuronales Convolucionales para detectar enfermedades en las hojas del cultivo de Quinua (Chenopodium quinoa) en el Centro Agronómico K’ayra, San Jerónimo, Cusco 2023
(Universidad Nacional Micaela Bastidas de Apurímac, 2025-09-19) Oscco Ccuiro, Smit; Huashuayo Miranda, Elias; Aquino Cruz, Mario
En el mundo, las enfermedades de los cultivos son la principal causa de reducción en la calidad de la producción.Estas enfermedades afectan los cultivos de quinua y cada año se producen grandes pérdidas económicas .Es fundamental identificar estas enfermedades en una etapa temprana para aumentar la producción .La inspección visual es el método más común para identificar enfermedades, estos errores son comunes a través de la inspección visual .El tiempo es un factor clave en la detección de enfermedades y requiere experiencia .Este estudio muestra cómo se puede utilizar el reconocimiento de imágenes para la detección de enfermedades .Este trabajo consistió en recolectar un conjunto de datos de imágenes para mancha foliar 1,120 imágenes, para mancha bacteriana 850 imágenes, para mildiu velloso 896 imágenes y 1,090 imágenes sanas para un total de 3,956 imágenes de hojas de quinua del centro agronómico K'ayra en el sector de Leticia, San Jerónimo, Cusco, Perú, de las cuales el 70% fueron consideradas para entrenamiento, el 20% para validación y el 10% para pruebas .El modelo propuesto funcionó correctamente con una precisión del 89,498%, lo cual permitirá a los agricultores de la quinua detectar tempranamente las enfermedades, esperando que conduzca a un aumento de la producción de la quinua en todo el mundo.
Detection of Malaria Infections Using Convolutional Neural Networks
(Universidad Nacional Micaela Bastidas de Apurímac, 2025-09-03) Ñahui Vargas, Luis Edison; Aquino Cruz, Mario
Malaria persists as a serious global public health threat, particularly in resource-limited regions where timely and accurate diagnosis is a challenge due to poor medical infrastructure. This study presents a comparative evaluation of three pre-trained convolutional neural network (CNN) architectures—EfficientNetB0, InceptionV3, and ResNet50—for automated detection of Plasmodium-infected blood cells using the Malaria Cell Images Dataset. The models were implemented in Python with TensorFlow and trained in Google Colab Pro with GPU A100 acceleration. Among the models evaluated, ResNet50 proved to be the most balanced, achieving 97% accuracy, a low false positive rate (1.8%) and the shortest training time (2.9 hours), making it a suitable choice for implementation in real-time clinical settings. InceptionV3 obtained the highest sensitivity (98% recall), although with a higher false positive rate (4.0%) and a higher computational demand (6.5 hours). EfficientNetB0 was the fastest model (3.2 hours), showed validation and a higher false negative rate (6.2%). Standard metrics—accuracy, loss, recall, F1- score and confusion matrix—were applied under a non- experimental cross-sectional design, along with regularization and data augmentation techniques to improve generalization and mitigate overfitting. As a main contribution, this research provides reproducible empirical evidence to guide the selection of CNN architectures for malaria diagnosis, especially in resource- limited settings. This systematic comparison between state-of-the- art models, under a single protocol and homogeneous metrics, represents a significant novelty in the literature, guiding the selection of the most appropriate architecture. In addition, a lightweight graphical user interface (GUI) was developed that allows real-time visual testing, reinforcing its application in clinical and educational settings. The findings also suggest that these models, in particular ResNet50, could be adapted for the diagnosis of other parasitic diseases with similar cell morphology, such as leishmaniasis or babesiosis.
Desarrollo de software para calificación de exámenes de admisión de la UNAMBA con calidad ISO/IEC 25000
(Universidad Nacional Micaela Bastidas de Apurímac, 2025-06-24) Rojas Gallegos, Celia; Velasquez Aranibar, Rafael; Mamani Vilca, Ecler; Gómez Aiquipa, Ebert
El objetivo de la investigación fue desarrollar el software EXAMIA (Exámenes de Admisión Inteligentes Aplicados) para optimizar la calificación de exámenes de admisión en la Universidad Nacional Micaela Bastidas de Apurímac (UNAMBA). La investigación fue de tipo aplicada y de nivel descriptivo. El sistema anterior, basado en Visual FoxPro 6.0, presentaba limitaciones de accesibilidad y dependía de pocos operadores. El nuevo software fue desarrollado utilizando la metodología XP (Programación Extrema) en 5 fases y 12 iteraciones, empleando tecnologías como Visual Studio, SQL Server, Crystal Reports y ADO.NET. El software demostró consistencia en los datos (MSE = 0) y una excelente usabilidad (puntuación SUS de 85.2), cumpliendo con las normas ISO/IEC 25000. Además, se garantizó la sostenibilidad del sistema con una capacidad de almacenamiento proyectada hasta el año 2050. La implementación incluyó capacitaciones, un manual de usuario y un video tutorial, asegurando su adopción exitosa.
Machine Learning para la detección de plagas en las hojas del tomate Abancay 2022
(Universidad Nacional Micaela Bastidas de Apurímac, 2025-06-05) Huamán Cáceres, Bryanne Robert Junior; Ibarra Cabrera, Manuel Jesús
El cultivo de tomates es esencial para la alimentación y la economía de los agricultores. Sin embargo, plagas como la "Mosca Blanca" y el "Minador de las Hojas" representan una amenaza significativa para estos cultivos. Por ello, la detección temprana de dichas plagas en las hojas de tomate es crucial para mitigar su impacto económico. La presente investigación tuvo como objetivo “Comprobar la técnica de Machine Learning más eficiente para detectar las plagas en las hojas de los tomates en los cultivos de Abancay, Apurímac, 2022.” Para ello, se recopilaron imágenes utilizando una cámara fotográfica, que se usaron para entrenar dos modelos de Machine Learning: YOLOv4 y Faster R-CNN, los cuales se encargaron de identificar el tipo de plaga presente en las hojas de tomate. En total, se capturaron 1160 imágenes de hojas de tomate en Abancay, Apurímac, tanto afectadas por plagas como sanas. Estas imágenes se distribuyeron aleatoriamente en: 90.26% para entrenamiento con etiquetado de plagas, 5.43% para validación y 4.31% para pruebas. El proceso de etiquetado se realizó mediante LabelImg y Roboflow, mientras que Google Colab con Python se utilizó para el entrenamiento y la validación de los modelos, así como para el proceso de pruebas. Al comparar YOLOv4 y Faster R-CNN en la detección de plagas, Faster R-CNN se destaca en la identificación de la Mosca Blanca, con una precisión del 92% y un F1-Score de 0.96, superando ligeramente a YOLOv4, que obtuvo una precisión del 89% y un F1-Score de 0.94. No obstante, en la detección del Minador de Hojas, YOLOv4 muestra mejor desempeño, con una precisión del 83% y un F1-Score de 0.86, frente a la precisión del 81% y un F1-Score de 0.83 de Faster R-CNN. A nivel global, considerando la media armónica del F1-Score para ambas plagas, YOLOv4 alcanza un valor de 0.90, superando el 0.89 de Faster R-CNN, lo que demuestra un rendimiento más equilibrado en la detección de ambas plagas.Por tanto, se concluye que YOLOv4 es el modelo más eficiente para la detección de plagas en hojas de tomate en el contexto general de esta investigación, gracias a su balance óptimo entre precisión y exhaustividad en ambas clases de plagas, lo que lo posiciona como la opción preferida para un desempeño global robusto. No obstante, Faster R-CNN sigue siendo una opción destacada cuando se prioriza la máxima precisión y la minimización de errores.
Detección de enfermedades en el cultivo de papa mediante el uso de Machine Learning en Abancay, 2022
(Universidad Nacional Micaela Bastidas de Apurímac, 2025-06-05) Alvarez Vargas, Nelida Alicia; Ibarra Cabrera, Manuel Jesús
El Perú es un país con una gran diversidad de tipos de papa y es, uno de los principales cultivos agrícolas que sustenta la alimentación de las personas, enfrenta pérdidas en la producción de este cultivo clave debido a enfermedades como el tizón tardío y el pie negro entre otras; lo cual genera una gran pérdida en su producción y, conlleva a un déficit económico para el agricultor. La presente investigación se desarrolló con el objetivo de lograr la detección temprana de enfermedades de pudrición blanda y tizón tardío en el cultivo de la papa, a través del uso de técnicas de Machine Learning y para determinar la eficiencia de la clasificación se utilizaron los modelos de Faster R- CNN y YOLO V4. El procedimiento para esta investigación consistió en recolectar un total de 1011 imágenes de hojas de papa, tanto sanas como enfermas, en la localidad de Abancay, Apurímac. Estas imágenes se dividieron aleatoriamente para realizar el entrenamiento, la validación y las pruebas. Luego, se llevó a cabo el etiquetado de las imágenes utilizando la herramienta LabelImg y Roboflow. Posteriormente, se empleó la herramienta Google Colab con lenguaje de programación Python para realizar el entrenamiento, con cada uno de los modelos, seguido de las validaciones y, finalmente, realizar las pruebas. Los resultados obtenidos revelan que, Faster R-CNN demostró un rendimiento sólido en la detección de Pie Negro, alcanzando una precision, recall, F-value y accuracy del 100%. En el caso de la detección de Rancha, aunque los valores fueron ligeramente más bajos, aún mostró una precision del 98%, un recall del 79%, un F-value del 87% y un accuracy del 78%. Por otro lado, YOLO V4 también sobresalió en la detección de Pie Negro, logrando una precision, recall, F-value y accuracy del 100%. En cuanto a la detección de Rancha, los valores experimentaron una variación mínima, obteniendo un precision del 97%, un recall del 90%, un F-value del 93% y un accuracy del 87%. Finalmente podemos concluir que YOLO V4 destaca en la detección de ambas enfermedades en hojas de papa en la región de Abancay, Apurímac.
Videojuego educativo para mejorar el aprendizaje de procesos históricos en los alumnos de segundo de secundaria de la Institución Educativa Miguel Grau de Abancay, 2023
(Universidad Nacional Micaela Bastidas de Apurímac, 2025-06-04) Huamani Aiquipa, Cielo; Ibarra Cabrera, Manuel Jesús
La presente investigación, se realizó con el objetivo de mejorar el aprendizaje en procesos históricos en los estudiantes de segundo de secundaria de una institución, mediante el uso de un videojuego educativo diseñado con Unity para plataformas móviles Android y de escritorio, el cual fue implementado en sesiones de clase. Esta iniciativa surge en respuesta a la problemática observada con respecto a las bajas calificaciones obtenidas en Ciencias Sociales en la Evaluación Nacional de Logros de Aprendizaje 2019, así como también al desafío que presentan los docentes de Historia Geografía y Economía, para captar la atención de sus estudiantes, quienes perciben la asignatura como la memorización de datos y acontecimientos históricos, lo que disminuye su interés y participación activa. El desarrollo de este proyecto de investigación, se inició con la recopilación de contenido educativo y la creación de la temática narrativa del videojuego, la cual está centrada en la Leyenda de los Hermanos Ayar y el Origen del Imperio Inca. Se trabajó con una población de 198 estudiantes de las secciones A, B, C, D, E y F. La muestra estuvo conformada por 75 estudiantes de las secciones A, C y E que pertenecían al grupo experimental y 72 estudiantes de las secciones B, D y F pertenecientes al grupo de control. El tipo de investigación es aplicada, con un nivel de investigación explicativo y diseño cuasiexperimental. El videojuego educativo se implementó en las sesiones de clase y dispositivos móviles de los estudiantes. Los resultados obtenidos mostraron una mejora significativa en las capacidades de comprensión del tiempo histórico y de elaboración de explicaciones sobre hechos históricos en los estudiantes del grupo experimental. La cantidad de estudiantes en el rango más alto (AD) aumentó de 6 a 36 en la primera capacidad y de 16 a 47 en la segunda, mientras que en los rangos más bajos (B y C) disminuyeron considerablemente. En contraste, el grupo de control mostró avances más moderados, con un aumento de 8 a 16 estudiantes en el rango AD en la primera capacidad y de 16 a 19 en la segunda, mientras que la reducción en los rangos B y C fue menor. De esta manera, se concluye que el videojuego educativo Inca Play contribuyó a mejorar el aprendizaje de los estudiantes, despertando su interés en la historia y facilitando la comprensión de procesos históricos a través de una experiencia interactiva y entretenida.
Propuesta de un plan de adecuación de calidad según el modelo de acreditación SINEACE para la Escuela Académico Profesional de Ingeniería Informática y Sistemas de la UNAMBA, 2023
(Universidad Nacional Micaela Bastidas de Apurímac, 2025-04-08) Ferrari Arroyo, Antonio Anselmo; Gallegos Muñoz, Katherine; Luque Ochoa, Evelyn Naida
La calidad educativa es un pilar fundamental para el desarrollo de la educación en todos sus niveles, siendo especialmente relevante en instituciones como la Escuela Académico Profesional de Ingeniería Informática y Sistemas (EAPIIS) de la Universidad Nacional Micaela Bastidas de Apurímac (UNAMBA). Esta investigación identifica y analiza las principales brechas en la calidad educativa de la EAPIIS, abordando áreas críticas como la gestión estratégica, la formación integral, el soporte institucional y los resultados. Para ello, se adopta el modelo de acreditación del Sistema Nacional de Evaluación, Acreditación y Certificación de la Calidad Educativa (SINEACE), que establece estándares específicos para garantizar una educación de excelencia. El objetivo principal de la investigación fue diagnosticar el estado actual de la calidad educativa en la EAPIIS, mientras que los objetivos específicos se centraron en evaluar el cumplimiento de los estándares del modelo SINEACE y diseñar un plan de adecuación que permita cerrar las brechas identificadas. La metodología empleada fue de diseño no experimental y corte transversal, basada en encuestas dirigidas a 22 docentes y 418 estudiantes. Los resultados reflejaron deficiencias significativas en infraestructura, recursos tecnológicos, movilidad académica, investigación y percepción del perfil de egreso. Estas áreas críticas afectan la capacidad de la EAPIIS para cumplir con los estándares de calidad exigidos. En respuesta, se propone un plan de adecuación enfocado a fortalecer la planificación estratégica y el sistema de gestión de calidad, modernizar la infraestructura y los recursos tecnológicos, desarrollar programas de capacitación docente, y fomentar la investigación, la innovación y la movilidad académica. Como conclusión, el diagnóstico de calidad educativa de la EAPIIS de la UNAMBA 2023, basado en el modelo SINEACE, identificó áreas críticas de mejora en las dimensiones de gestión estratégica, formación integral, soporte institucional y resultados. Los principales hallazgos incluyen la falta de comprensión de la misión y visión institucional, deficiencias en - 3 de 261 - infraestructura y servicios de soporte como internet, baja participación en actividades de investigación y desarrollo (I+D+i), y la ausencia de sistemas efectivos de reconocimiento de logros académicos. Además, se revelaron índices generales de insatisfacción tanto en docentes (61%) como en estudiantes (64.05%), evidenciando la necesidad de acciones correctivas. El plan tiene como propósito principal orientar los esfuerzos hacia el cumplimiento de los estándares del modelo SINEACE, con el objetivo que la EAPIIS alcance la acreditación y consolide su posición como un referente de calidad en la región de Apurímac. De implementarse, contribuirá a la mejora continua de la formación profesional, elevando el prestigio de la institución y promoviendo un impacto positivo en el desarrollo regional y Nacional.
Estudio comparativo entre técnicas estadísticas multivariadas y redes neuronales artificiales para el análisis de la calidad de agua para consumo humano en la red de salud Abancay, 2022
(Universidad Nacional Micaela Bastidas de Apurímac, 2025-03-19) Zuloaga Estacio, Frank Michael; Aquino Cruz, Mario
Actualmente, en la mayoría de instituciones, incluyendo la red de salud Abancay, se utiliza estadística tradicional con el fin de determinar tendencias sobre un conjunto de datos que se centra en una sola variable. Es complicado aplicar este tipo de análisis a conjunto de datos multivariados, que son los que usualmente se obtienen en los programas de control de calidad de agua y, que excluye diferencias entre las variables analizadas y sus relaciones. El objetivo del estudio fue realizar una comparación entre las diferentes técnicas estadísticas multivariables y redes neuronales artificiales, con la finalidad de relacionar y clasificar las variables. Para realizar esto, se eligió dos técnicas de estadística multivariada, análisis de componentes principales (ACP) y análisis discriminante (AD) y dos tipos de redes neuronales artificiales, de aprendizaje no supervisado, hebbiano (RNAH), y de aprendizaje supervisado, perceptrón multicapa (RNAPM). El tipo de investigación que se utiliza en el estudio es investigación aplicada de enfoque cuantitativo, con un nivel de investigación explicativo y con un diseño transversal. Dada la comparación entre el análisis de componentes principales y la red neuronal artificial de tipo Hebbiano, se obtuvo que la red neuronal pudo asociar mejor las variables que el análisis de componentes principales. En la segunda comparación entre el análisis discriminante y la red neuronal artificial perceptrón multicapa, los resultados fueron buenos para el análisis discriminante, debido a que obtuvo un 93.3% de clasificación correcta de la calidad de agua, mientras que la red neuronal artificial obtuvo un 99.4% de clasificación correcta de calidad de agua, ya que una de las variables estudiadas, la variable cloro, fue muy determinante para conseguir un porcentaje tan alto. Por lo que se infiere, el mejor método de clasificación es la red neuronal artificial perceptrón multicapa.
Automatización de riego tecnificado por goteo, con el desarrollo e implementación de un software con tecnología arduino, 2021
(Universidad Nacional Micaela Bastidas de Apurímac, 2025-02-03) Oscco Soto, Hidania Grimaldina; Peralta Ascue, Marleny; Huamán Fuentes, Yhon
La investigación se realizó con el objetivo de automatizar el riego tecnificado por goteo mediante el desarrollo e implementación de un software con tecnología Arduino, con la finalidad de mejorar la eficiencia del riego. En este proyecto se desarrolló un sistema de riego tecnificado por goteo utilizando Arduino como plataforma de programación para controlar las válvulas de agua. Estas válvulas desempeñan un papel importante en el diseño hidráulico, al regular el flujo de agua de manera precisa. Además, se integraron sensores de humedad y temperatura para controlar las condiciones del suelo, cantidad y duración del riego en función de las necesidades de las plantas. Estos datos permitieron abrir o cerrar las válvulas de agua de manera automatizada. Para determinar los requerimientos hídricos del cultivo, se realizó un análisis agronómico del tipo de siembra, en este caso, de betarraga (también conocida como remolacha). Se utilizaron herramientas como el programa CLIMWAT y CROPWAT, junto con los estándares de la FAO, para calcular las necesidades de agua del cultivo. El diseño hidráulico se llevó a cabo en un área aproximada de 7m de ancho por 11m de largo, lo que resultó en un área total de 77m2. Se instalaron 19 goteros en cada fila, con un total de 11 filas y un espaciado de 50 cm entre ellas. Los resultados mostraron una mejora en la eficiencia del riego tecnificado por goteo. Se observó una desviación estándar de 16.15s en el sistema de riego automatizado, en comparación con 14.69s sin el sistema. Además, los tiempos de llegada al primer y último gotero fueron de 35.0s y 81.0s, respectivamente. En cuanto al uso adecuado del agua, se encontró una correlación de r=0.208 entre el control de agua con el sistema y sin el sistema, lo que indica que existe una mejora en el control. La media de la cantidad de agua utilizada fue de 0.3800m³ con la aplicación del riego tecnificado, mientras que sin él fue de 0.65m³, lo que representa una diferencia de 0.27m³ por segundo. En relación al control de la humedad del suelo, se observó que, con el sistema de riego tecnificado, se obtuvo un promedio de humedad del suelo de 27.0, mientras que, sin el sistema, el promedio fue de 11.6. Esto demuestra que el control y manejo preciso de la cantidad de agua aplicada contribuye significativamente a regular la humedad del suelo de manera eficiente.
Diseño e implementación de una aplicación web basada en PECS para mejorar la comunicación en niños con capacidades especiales en el colegio CEBE – 11 La Salle de Abancay 2023
(Universidad Nacional Micaela Bastidas de Apurímac, 2025-01-10) Gonzales Tinco, David; Ibarra Cabrera, Manuel Jesús
El estudio fue realizado con el objetivo de mejorar la comunicación de los estudiantes con necesidades especiales que generalmente son niños que presentan problemas de trastornos en el habla y con poca capacidad verbal. Para cumplir con los objetivos planteados, se desarrolló una aplicación web que implementa el sistema PECS (Picture Exchange Communication System), que reemplaza a la forma tradicional de comunicación de los niños utilizando fichas impresas, las cuales presentan dificultades como: desgaste y pérdida de material, dificultad para transportarlos, dificultad para personalizar y actualizarlo, etc. Este proyecto buscó abordar los desafíos que enfrentan los estudiantes en su comunicación y su aprendizaje, pasando del método de las fichas a un software que funciona en computadoras, para ello se creó una aplicación web usando imágenes y símbolos, que pueden ayudar en la comunicación y que permite una interacción más fácil con los alumnos que no pueden pronunciar adecuadamente las palabras. Los experimentos se realizaron con alumnos con necesidades especiales del colegio CEBE – 11 La Salle de la ciudad de Abancay en el departamento de Apurímac. Los resultados obtenidos indicaron una mejora en la comunicación y el aprendizaje en los estudiantes, una señal de que la aplicación web basada en PECS cumple con el propósito. El tiempo de comunicación disminuyó de 83.33 segundos a 44,17 segundos; por otro lado, en tiempo empleado para el aprendizaje disminuyó de 131,5 segundos a 97.17 segundos, lo que genera un impacto positivo de acuerdo a la percepción de los docentes de aula. Asimismo, se aplicó una encuesta de satisfacción a los docentes, cuyos resultados mostraron una buena calificación a la aplicación web, en su usabilidad fácil operación, claridad en la presentación de la información y diseño de interfaz. Finalmente, los resultados de la investigación mostraron que el uso de la aplicación web basado en PECS, mejoró en la comunicación y el aprendizaje en los estudiantes con necesidades especiales.
Sistema automatizado para mejorar el control de temperatura en el cultivo de tomate con hidroponía en Abancay, 2023
(Universidad Nacional Micaela Bastidas de Apurímac, 2024-12-06) Estrada Torres, Irwin; Ibarra Cabrera, Manuel Jesús
El estudio desarrollado, se realizó con el objetivo de mejorar el control de temperatura en el cultivo de tomate con hidroponía en un invernadero, la cual fue implementada y desplegado en la aplicación web (https://temphum.com.pe/), en la google play store (TempHum) y en telegram bot (TempHum). Debido al problema que existía respecto a que gran parte de los invernaderos son operados manualmente, no tienen ningún sistema de control que este verificando los parámetros climáticos, tampoco se cuenta con un sistema de monitoreo y recopilación de datos, los cuales nos ayudarían a mejorar el crecimiento y desarrollo de los cultivos en los invernaderos. Para este proyecto de investigación se inició con la siembra de semillas de tomate, el cual tiene las siguientes etapas, almacigo, post almacigo y trasplante final al sistema hidropónico.Teniendo una población de 50 plantas de tomate y una muestra de 44 plantas de tomate, asimismo, el tipo de investigación es aplicada, con un nivel de investigación explicativa y un diseño de investigación cuasiexperimental. Una vez implementado y puesto en marcha el uso del sistema automatizado de control de temperatura, se concluye que, se logró mejorar el control de temperatura en el cultivo de tomate, se logró reducir la cantidad de veces que la temperatura sale del rango óptimo de un total de 137 a 22, es decir se redujo en un 83.94%, también, se logró disminuir la cantidad de veces que el agricultor tiene que ir a medir la temperatura de un total de 8 a 1, es decir se redujo en un 87.50%. De esta manera se logró demostrar que el estudio alcanzó los resultados esperados.
Aplicación de un sistema web Help Desk basado en ITIL para el registro y control de requerimientos e incidencias al personal de la Corte Superior de Justicia de Apurímac, año 2020 - 2023
(Universidad Nacional Micaela Bastidas de Apurímac, 2024-12-04) Soel Juarez, Marco Antonio; Rojas Enríquez, Hesmeralda
La investigación tuvo como objetivo principal determinar en qué medida la aplicación de un sistema web Help Desk basado en ITIL mejora el registro y control de requerimientos e incidencias para el personal de la Corte Superior de Justicia de Apurímac. La aplicación del sistema web Help Desk se basó en el software libre denominado GLPI V.10 en base a la metodología ITIL, del cual se realizaron diversas mejoras y configuraciones, permitiendo que se mejore el registro y control en los requerimientos e incidencias que reportaban los usuarios administrativos y jurisdiccionales, obteniendo así reportes en tiempo real. El estudio es de tipo aplicado con un diseño pre experimental y un enfoque cuantitativo, además, se evaluó la satisfacción de la interfaz de usuario con el cuestionario QUIS y se utilizó como técnica la encuesta; en cuanto al registro y control de requerimientos e incidencias, se usó la técnica fichaje con los instrumentos de fichas de registro con pre test y pos test. Se obtuvo como resultado de la contrastación de hipótesis, que la aplicación de un sistema web Help Desk basado en ITIL mejoró el registro y control de requerimientos e incidencias en la Corte Superior de Justicia de Apurímac, donde mejoró el promedio de registro por mes de atenciones solucionadas de requerimientos e incidencias de 25 aumentó a 72 registros, además, mejoró el tiempo promedio de resolución de atenciones de requerimientos e incidencias de 62 minutos disminuyó a 15 minutos.
Sistema de información con tecnología RFID para mejorar la gestión de la biblioteca especializada de la Escuela Profesional de Ingeniería Informática y Sistemas, 2023
(Universidad Nacional Micaela Bastidas de Apurímac, 2024-11-13) Arone Huarcaya, Nancy; Echegaray Peña, Nora Gladys
En la Biblioteca Especializada de la Escuela Académico Profesional de Ingeniería Informática y Sistemas, se identificaron problemas relacionados con la gestión bibliotecaria, como el no tener en tiempo real la existencia del material bibliográfico, así mismo el tiempo que se demora en el proceso de circulación de libros. El objetivo principal de este trabajo de investigación fue mejorar la gestión bibliotecaria, mediante el uso del sistema de información con tecnología RFID. El tipo de investigación es Aplicada Tecnológica, El nivel es explicativo y el diseño es pre experimental. Para la primera hipótesis, se obtuvo un p - valor = 0.000 es < = que α = 0.05, entonces existe suficiente evidencia para rechazar la hipótesis nula y aceptar la hipótesis alternativa, demostrando con ello que se optimizó el tiempo de la verificación de la existencia del material bibliográfico, obteniendo los siguientes resultados, sin sistema 221.95 segundos y, con sistema 43.37 segundos. Para la segunda hipótesis, se afirma p - valor = 0.000 es < = que α = 0.05 por lo que se rechaza la hipótesis nula y se acepta la hipótesis alterna, demostrando que se optimizo el tiempo de proceso de circulación de libros, obteniendo los siguientes resultados, sin sistema 397.29 segundos y, con sistema 96.53 segundos. Por lo tanto, concluimos que el sistema de información con tecnología RFID, si mejoró la gestión bibliotecaria. Se recomienda ampliar la base de datos, y obtener más etiquetas de RFID para todos los libros de la biblioteca especializada de la EAPIIS, para prestar mejor servicio a los usuarios.
Determinación del mejor algoritmo de reconocimiento de imágenes de camélidos sudamericanos mediante machine learning, Apurímac, 2023
(Universidad Nacional Micaela Bastidas de Apurímac, 2024-05-15) Carrasco Sauñe, Filio; Ibarra Cabrera, Manuel Jesús
Las alpacas y las vicuñas pertenecen a la familia de los camélidos sudamericanos, la alpaca es un animal doméstico, mientras que, la vicuña es un animal silvestre que generalmente vive en alturas superiores a los 3000 m.s.n.m. El problema es que en el caso de las vicuñas es difícil realizar el reconocimiento y conteo y porque por su naturaleza de ser animal silvestre huyen de las personas y de cualquier otro objeto extraño que no es de su entorno; el otro problema es que no se tiene una base de datos de imágenes o fotos de vicuñas para hacer un estudio de reconocimiento de imágenes. Este trabajo consistió en recolectar 146 imágenes de vicuña, de los cuales 95, fueron consideradas para el entrenamiento 41 para la validación y 10 para las pruebas; las imágenes fueron recolectadas en el distrito de Cotaruse, provincia de Aymaraes en la región Apurímac de Perú. Para el caso de las alpacas, las imágenes se obtuvieron del repositorio de Kaggle y se trabajó con 142 imágenes de las cuales 102 fueron consideradas para el entrenamiento, 30 para la validación y 10 para las pruebas. Los resultados muestran que el algoritmo o modelo Mask R-CNN obtiene valor para accuracy de 1,0 para las vicuñas y de 1,0 para las alpacas; estos valores son los más eficientes en relación con los encontrados por Yolo V8 y SSMD.
Determinación de la mejor Arquitectura de Redes Neuronales Convolucionales: VGG16, ResNet50 ó MobileNet para detección de la Neumonía 2023
(Universidad Nacional Micaela Bastidas de Apurímac, 2024-05-15) Enciso Ortiz, Sergio Elías; Mamani Vilca, Ecler; Ordoñez Ramos, Erech
Las Redes Neuronales Convolucionales (CNN) se utilizan para el reconocimiento de imágenes de radiografías y otras aplicaciones. Actualmente, existen trabajos que comparan la eficacia de las arquitecturas CNN, como VGG16, ResNet50 y MobileNet con parámetros de entradas diferentes en sus entrenamientos, creando incertidumbre entre los desarrolladores de aplicaciones de clasificación de imágenes, nosotros sí aplicamos entradas iguales para el entrenamiento de las CNN en estudio. Para abordar esta falta de información, se utilizó una base de datos de Kaggle que consta de 5856 imágenes. De esa base de datos, se seleccionó una muestra sistemática de 746 imágenes de radiografías de pulmones sanos y con Neumonía. Para asegurar la normalización de las imágenes, se utilizaron las herramientas iloveimg y ReNamer. Además, se utilizó Python con Google Colab y diversas librerías, como tensorflow, matplotlib, numpy, os, cv2 y random, para ejecutar las diferentes arquitecturas. El diseño metodológico se basó en un enfoque cuantitativo, empleando tablas de comparación y las imágenes adquiridas de la base de datos de Kaggle. Los resultados obtenidos indicaron que el porcentaje de exactitud (Accuracy) fue de 80.83% para VGG16, 91.82% para ResNet50 y 78.28% para MobileNet, concluyéndose que ResNet50 es la arquitectura más precisa en este contexto.
Implementación de un sistema para el proceso de elaboración de inventarios viales Apurímac, 2021
(Universidad Nacional Micaela Bastidas de Apurímac, 2024-02-05) Olivera Contreras, Jesús; Aquino Cruz, Mario
La presente investigación se desarrolló con el objetivo de implementar un sistema para contribuir el proceso de elaboración de inventarios viales, los cuales tienen una importancia para la toma de decisiones dentro de la gestión vial. Según, (MANUAL DE INVENTARIOS VIALES 2015) el inventario vial es el insumo principal para el análisis de la infraestructura y para el proceso de priorización de las intervenciones en las carreteras. Así mismo para implementar este sistema se considera tres etapas: Etapa de taller de planeamiento vial, etapa de levantamiento de campo y finalmente el procesamiento de información. El desarrollo de todo el procedimiento del inventario vial se centró en registrar toda aquella información que se consigna en la red vial, así como el ancho de la vía, tipo de superficie, estado de la vía, señalización, puentes, centros poblados, instituciones y otra información que se considere relevante. El registro de esta data se optimizo en tiempos y recursos al contar con una plataforma de registro y reporte de los formatos que exige el Ministerio de Transportes y Comunicaciones (MTC) en su manual de inventarios viales. La implementación de este sistema permitirá describir el estado situacional para cada carretera, así como identificar algunos problemas que ayuden a mejorar el servicio del transporte vehicular. Así mismo al realizar la contrastación de las hipótesis especificas finalmente podemos afirmar la implementación del sistema contribuye de manera significativa al proceso de elaboración de inventarios viales, como resultado del análisis de procesamiento de información al aplicar los instrumentos nos dio como resultado que el 95% de los profesionales afirman que el trabajo de procesamiento de información de campo haciendo uso del sistema es muy buena, mientras que el otro 5% afirma que es buena al realizar el procesamiento con el sistema
Aplicación web para mejorar el control de créditos en la Agroveterinaria Santa Ana - Guatemala - 2022
(Universidad Nacional Micaela Bastidas de Apurímac, 2023-11-18) Quispe Huamán, Lizeth; Ibarra Cabrera, Manuel Jesús; Arias Figueroa, Kevin Arnold
El estudio desarrollado, se realizó con el objetivo de mejorar el control de créditos en la Agroveterinaria Santa Ana - Guatemala - 2022. Debido al problema que existía respecto a la pérdida de datos de los créditos emitidos por la empresa, hacia sus clientes, ya que su registro era llevado de manera manual, existiendo muchas veces inconsistencia en el manejo de sus datos antes de la implementación del aplicativo web. Una vez implementado y puesto en marcha el uso de la aplicación web, se logró mejorar el control de créditos, se pudo reducir la cantidad de errores de pago, también se cerró la brecha de la pérdida de información de un total de 58 a 0, es decir se redujo en un 100%, luego se logró reducir el tiempo de búsqueda de información de créditos de un total de 244 minutos a 26.75 segundos, se redujo la pérdida de cheques de pago de ventas de un total de 32 a 4 y por último se alcanzó a disminuir la pérdida de información del registro de ventas de un total de 76 a 0, es decir en este punto también se redujo en un 100%. De esta manera se logró demostrar que el estudio alcanzó los resultados esperados.
Desarrollo de aplicación móvil de reconocimiento facial para detectar el estado anímico de los conductores de vehículos en la Empresa Figueroa Ingenieros EIRL, Abancay 2020
(Universidad Nacional Micaela Bastidas de Apurímac, 2023-05-29) Medrano Carrasco, Dimas; Mamani Vilca, Ecler
El propósito de esta investigación, es describir el desarrollo de una aplicación móvil de reconocimiento facial usando la técnica holística para detectar el estado anímico en conductores. la empresa quien hace uso de esta aplicación pueda tomar medidas correctivas sobre el estado emocional negativas del personal mediante el área seguridad y salud ocupacional durante el traslado en vehículos y la ejecución de sus labores de alto riesgo, previniendo cualquier tipo de accidente. Es una investigación aplicada, de tipo descriptivo,ejecutada con la metodología de desarrollo de software ágil Mobile-D, basada en la planificación constante, integraciones continuas, retroalimentación de procesos y centrada en el usuario, consta cinco fases: exploración, inicialización, producto, estabilización y de pruebas.Evaluada mediante la norma estándar ISO/IEC 9126 en sus Ítems de funcionalidad, usabilidad y mantenibilidad. Logrando los objetivos, como resultado una APP de reconocimiento facial,integrado con el servicio cognitivo Face API de Microsoft Azure, el cual detecto el estado emocional, se utilizó: SQL DataBase, lenguaje de programación Dart, Flutter como SDK, C# para configuración de servicios, API REST para establecer comunicación entre backend y el Frontend, DDD, ORM, Entity Framework, React JS biblioteca para creación de interfaces interactivas, Axios, Material UI, siguiendo la arquitectura de software Modelo-Vista- Controlador, el control de versiones TFS de Visual Studio, Github, publicada en Google Play Store, la aplicación web y los servicios publicada y alojado en máquina virtual de Windows Azure. Las emociones detectas fueron del 78% a través de gestos facial obtenidos de la fotografía.
Aplicación móvil con técnica de gamificación para la mejora del conocimiento en el Museo Arqueológico y Antropológico de Apurímac, 2022
(Universidad Nacional Micaela Bastidas de Apurímac, 2023-05-16) Barrios Gonzales, Widman Yoel; Rojas Enríquez, Hesmeralda; Contreras Salas, Lintol
La investigación desarrollada se realizó con el objetivo de incrementar el conocimiento del patrimonio cultural a través de la aplicación móvil con técnica de gamificación en los visitantes del Museo Arqueológico y Antropológico de Apurímac, 2022. A partir del problema donde existía falta de conocimiento cultural en la región, falta de interés en la población en visitar lugares culturales y la falta de una buena experiencia a partir de la visita al museo, una forma de avivar la atención del público es mediante la participación interactiva. Por tal motivo, los recursos digitales, a los que adultos, jóvenes y adolescentes están acostumbrados, pueden ser de gran ayuda. Los elementos como celulares, tablets o pantallas interactivas ayudan a realizar actividades dinámicas que pueden ser aplicadas al ámbito de los museos mediante la gamificación, que son un conjunto de técnicas propias de los juegos con el fin de potenciar el aprendizaje, la motivación y el interés. Después de aplicar la investigación se determinó el logro en el incremento de conocimiento del patrimonio cultural a través de la aplicación móvil con técnica de gamificación en los visitantes del Museo Arqueológico y Antropológico de Apurímac, 2022; con un promedio de 12.36 sobre 9.10 puntos, incrementando el conocimiento en 15.98%. Además, se incrementó el aprendizaje con un promedio de 16.34 de puntaje sobre 12.10 (21.2% de incremento). También se logró mejorar el interés cultural, obteniendo un promedio de 9.75 sobre 8.7 puntos sin uso de aplicativo (7.5% de incremento) y en la experiencia de visita se logró mejorar con un promedio de 10.98 sobre 6.5 puntos sin uso de aplicativo (19.24% de mejora). De esta forma se logró demostrar que la presente investigación alcanzó los resultados esperados.

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