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Desarrollo de una Plataforma Móvil para la Gestión de Citas de un Hospital Usando la Tecnología de Bluetooth Low Energy con Dispositivos Externos - Beacons
(LACCEI Inc., 2018-09) Castro Gutierrez, Eveling; Cáceres Zea, Harold
Actualmente, reservar una cita en el hospital es una tarea muy complicada para los pacientes. A lo largo de los años, la demanda de una cita seguirá creciendo y la incomodidad y la insatisfacción de los pacientes también crecerá, por esta razón, este trabajo propone el desarrollo de una plataforma móvil para reservar citas en un hospital utilizando Bluetooth Low Energy para la conexión con dispositivos - Beacons que pueden mejorar la satisfacción de los pacientes al reservar una cita y que permite satisfacer la gran demanda que existirá en unos pocos años. %La tecnología móvil está revolucionando la forma de comprar, de trabajar y de mantenerse informado. Dada la expansión y la gran cantidad de dispositivos con Android, nos inclinamos por su elección como plataforma de desarrollo. %Desarrollar aplicaciones móviles toma un enfoque diferente al desarrollo de aplicaciones de escritorio, los desarrolladores deben considerar ciertas restricciones. En este trabajo, la aplicación hará uso de la conexión bluetooth que tiene todos los teléfonos inteligentes incorporados para detectar los paquetes de datos enviados por los beacons, una vez que la aplicación detecta los anuncios de los beacons, lanzará la funcionalidad asociada con dicho anuncio. El consumo de energía del dispositivo móvil estará condicionado al manejo de los estados de aplicación y el período de actividad del bluetooth. Se implementó una base de datos distribuida para permitir manipular los datos de otra aplicación en el futuro.
Performance Evaluation of Recurrent Neural Network on Large-Scale Translated Dataset for Question Generation in NLP for Educational Purposes
(LACCEI, Inc., 2019-07) Mamani Maquera, Fidel; Paz Valderrama, Alfredo; Castro Gutierrez, Eveling
In recent years, neural networks have been used widely to solve many NLP tasks that involve large-scale datasets. Recently, Question Generation (QG) has called great attention since it is a subtask of Question Answering (QA) that has many applications in the real world, mainly for educational purposes. The importance of it could be seen on many recently released large-scale datasets prepared exclusively for this task, most the data used in NLP are available in the English language, but it is not the case for the rest of the languages, like Spanish, which is the third most used language in the world. This research is focused on analyzing the performance of current state-of-the-art neural network models used in QG using translated Spanish large-scale dataset from English. To know the accuracy of the translated Spanish data from English, it has been used state-of-the-art OpenNMT machine translator and Google Translation API, then the results have been analyzed with the corresponding automatic metrics - BLEU, METEOR, ROUGE - and human evaluations such as fluency and adequacy, later, it has been trained a state-of-the-art question generation (QG) neural network model using Spanish translated data to generate automatic questions in Spanish language. Surprisingly, the results outperform the original English results in average 37% on all automatic evaluation metrics. To the best of our knowledge, this work is the first one using large-scale Spanish translated data for QG task using recurrent neural networks for educational purposes.
Sistema de Recomendación de Matrículas en Asignaturas Basados en Perfiles de Docentes, Alumnos y Asignaturas en la Escuela Profesional de Ingeniería de Sistemas de la Universidad Nacional de San Agustín
(LACCEI Inc., 2018-09) Herrera Rivera, Jerson Erick; Castro Gutierrez, Eveling
Uno de los principales problemas que enfrentan los estudiantes universitarios (en específico el caso de la Escuela Profesional de Ingeniería de Sistemas de la Universidad Nacional de San Agustín) es tomar la decisión correcta en relación a las asignaturas a matricularse basado en información disponible (asignaturas, sílabus, horarios, contenido de la asignatura, docente, y demás), situación que puede generalizarse en todas las universidades. Bajo estas circunstancias, el presente trabajo de investigación busca desarrollar un Sistema de Recomendación basados en técnicas de minería que dé soporte a los estudiantes a elegir en qué asignaturas deberían matricularse y obtener mejores resultados en el ámbito académico. La recomendación dada estará basada en la experiencia previa obtenida de cada matrícula de estudiantes. Con la información obtenida se crea un perfil de estudiante, un perfil de asignatura y en lo posible, un perfil de docente. Para alcanzar el objetivo se ha analizado data de los estudiantes de la escuela mencionada, entre los años 2011 y 2016. Los resultados obtenidos indican que las técnicas de minería de datos (algoritmos basados en reglas y algoritmos basados en árboles) no representan adecuadamente los atributos de docentes ni los de asignaturas, a diferencia de los modelos de los sistemas de recomendación (modelos colaborativos y modelos basados en contenido).
Validacion de las Habilidades Blandas en los cursos de la Currícula de la Escuela Profesional de Ingeniería de Sistemas-UNSA
(LACCEI Inc., 2018-09) Baluarte Araya, César; Vidal Duarte, Elizabeth; Castro Gutierrez, Eveling
La investigación formativa es componente esencial en la formación profesional del estudiante; permite el desarrollo, manejo, generación de información y conocimiento con el objetivo de lograr habilidades y destrezas pertinentes. El presente trabajo consiste en la validación de estrategias desarrolladas en el curso de RAII y los estudiantes logran desarrollarlas al escribir un artículo de investigación con estándares internacionales y la evaluación de los pares externos-internos para validarlas.