http://dspace.unach.edu.ec/handle/51000/9171 2026-06-11T07:51:20Z http://dspace.unach.edu.ec/handle/51000/16861 Título : Sistema web para el seguimiento, control y evaluación de prácticas preprofesionales en la Universidad Nacional de Chimborazo Autor : Orozco Centeno, Pablo Andres; Pacheco Jara, Angel Patricio Resumen : Resumen: Embargo Descripción : Abstract: Embargo 2026-06-05T00:00:00Z http://dspace.unach.edu.ec/handle/51000/16854 Título : Aplicación multiplataforma con IA para traducción bidireccional de señas, texto y voz en tiempo real, facilitando inclusión comunicacional. Autor : Machado Parra, Anthony Steven Resumen : El presente trabajo tuvo como objetivo desarrollar una aplicación multiplataforma capaz de traducir el lenguaje de señas ecuatoriano a texto y voz en tiempo real mediante el uso de modelos basados en Transformers. Para ello, se adoptó una metodología de tipo cuasiexperimental con un enfoque aplicado, complementada con un desarrollo ágil basado en el marco de Extreme Programming. El sistema fue desarrollado mediante el uso de Flutter, una API implementada en Flask, una base de datos PostgreSQL y técnicas de visión por computadora orientadas al reconocimiento de gestos. La evaluación se llevó a cabo con la participación de 15 usuarios voluntarios, quienes interactuaron con la aplicación, permitiendo medir su desempeño a través de métricas como accuracy, precision, recall y F1-score. Los resultados obtenidos evidenciaron un funcionamiento satisfactorio del sistema, alcanzando valores globales de 87% en accuracy, 90% en precision, 87% en recall y 88% en F1-score. Asimismo, se determinó que factores como las condiciones de iluminación y la adecuada ejecución de las señas inciden directamente en el rendimiento del modelo. Por otro lado, las encuestas aplicadas reflejaron niveles de aceptación superiores al 80% en términos de usabilidad y satisfacción del usuario. En conclusión, el sistema desarrollado demostró ser una alternativa viable para la traducción automática del lenguaje de señas en tiempo real, cumpliendo de manera efectiva con los objetivos propuestos. Asimismo, se evidenció su potencial como herramienta tecnológica orientada a mejorar la comunicación entre personas sordas y oyentes, contribuyendo a la inclusión social. Descripción : This study aimed to develop a cross-platform application that translates Ecuadorian Sign Language into text and speech in real time using Transformer-based models. To this end, a quasi-experimental methodology with an applied approach was adopted, complemented by agile development based on the Extreme Programming framework. The system was developed using Flutter, a Flask-based API, a PostgreSQL database, and computer vision techniques focused on gesture recognition. The evaluation was conducted with the participation of 15 volunteer users who interacted with the application, enabling performance to be measured using metrics such as accuracy, precision, recall, and F1-score. The results obtained demonstrated satisfactory system performance, achieving overall values of 87% for accuracy, 90% for precision, 87% for recall, and 88% for F1-score. Furthermore, it was determined that factors such as lighting conditions and proper sign placement directly affect the model’s performance. On the other hand, the surveys conducted showed acceptance levels exceeding 80% for usability and user satisfaction. In conclusion, the system developed proved to be a viable alternative for real-time machine translation of sign language, effectively meeting the proposed objectives. Furthermore, it demonstrated its potential as a technological tool designed to improve communication between deaf and hearing people, thereby contributing to social inclusion. 2026-06-04T00:00:00Z http://dspace.unach.edu.ec/handle/51000/16802 Título : Analítica de datos para el seguimiento del proceso de tutorías académicas en la Universidad Nacional de Chimborazo. Autor : Castro Buitron, Andrés Sebastián; Shagñay Ruiz, Luis Sebastian Resumen : La presente investigación tuvo como objetivo aplicar técnicas de analítica de datos para el seguimiento del proceso de tutorías académicas en la Universidad Nacional de Chimborazo, con el fin de fortalecer la gestión de la información y mejorar la toma de decisiones relacionadas con el acompañamiento estudiantil. El estudio se centró en analizar cómo el uso de herramientas analíticas contribuyó a optimizar el control, monitoreo y evaluación de las tutorías académicas. La metodología aplicada correspondió a una investigación de tipo aplicada, con un enfoque mixto. Se utilizó un diseño de estudio de caso, apoyado en técnicas de análisis documental, minería de datos y procesamiento de registros académicos históricos. Para el desarrollo de la solución tecnológica se empleó la metodología ágil Scrum, lo que permitió implementar de forma incremental un sistema basado en analítica de datos, integrando modelos de regresión, técnicas de clustering y un cuadro de mando integral para la visualización de indicadores clave. Asimismo, se evaluó la calidad de los datos procesados conforme a los criterios establecidos por la norma ISO/IEC 25012. Los resultados obtenidos evidenciaron una mejora significativa en la organización, consistencia y accesibilidad de los datos del proceso de tutorías académicas. El sistema desarrollado permitió identificar patrones de comportamiento estudiantil, predecir niveles de riesgo académico y generar indicadores estratégicos en tiempo real, facilitando una gestión tutorial más eficiente y oportuna. En conclusión, la aplicación de técnicas de analítica de datos fortaleció el proceso de seguimiento de las tutorías académicas en la Universidad Nacional de Chimborazo, contribuyendo a una mejor calidad de los datos, a la optimización del acompañamiento estudiantil y al apoyo efectivo en la toma de decisiones institucionales. Descripción : This research aimed to apply data analytics techniques to monitor the academic tutoring process at the National University of Chimborazo, with the goal of strengthening information management and enhancing institutional decision-making. The study specifically analysed how analytical tools optimize the control, monitoring, and evaluation of student support services. Employing a mixed-method case study design, the methodology integrated document analysis, data mining, and the processing of historical academic records. The system was developed using the Agile Scrum methodology, facilitating the incremental implementation of a data analytics platform. This solution incorporates regression models, clustering techniques, and a balanced scorecard for the real-time visualization of key performance indicators (KPIs). To ensure the integrity of the results, the quality of the processed data was rigorously evaluated against the ISO/IEC 25012 standard. The findings demonstrate a significant improvement in the organization, consistency, and accessibility of tutoring data. Specifically, the system enabled the identification of student behaviour patterns and the prediction of academic risk levels, allowing for more efficient and proactive tutorial management. In conclusion, the integration of data analytics has robustly strengthened the monitoring of academic tutoring, fostering higher data quality, optimized student support, and more effective strategic oversight. 2026-05-28T00:00:00Z http://dspace.unach.edu.ec/handle/51000/16478 Título : Aplicación web para predicción del mercado laboral de los profesionales de la Carrera de Tecnologías de la Información utilizando IA. Autor : Reascos Velastegui, Josue Gabriel Resumen : Este proyecto tuvo el propósito de desarrollar una aplicación web orientada en la predicción del mercado laboral para profesionales de la carrera de Tecnologías de la información, utilizando tanto técnicas de inteligencia laboral como web scraping, Como resultado, se implementó una herramienta capaz de extraer información de CVs y comparar las habilidades de cada usuario con las necesitadas en el mercado laboral permitiendo generar predicciones relacionadas con los roles y habilidades demandadas en el mercado laboral actual de TIC. Se desarrollo utilizando la metodología CPMAI (Cognitive Project Management for Artificial Intelligence), la cual permitió organizar todo el proceso de forma progresiva, permitió organizar por etapas clave como recolección, preparación de datos utilizando minería de datos, diseño de la aplicación, entrenar el modelo de predicción para generar un aprendizaje automático y comprobar la validación y funcionalidad del sistema por medio de la norma ISO/IEC 25010. Se desarrollo utilizando tecnologías actuales como Node.js y React para el backend y fronted respectivamente, además se incorporó módulos de funciones que permitieron el análisis de currículos por medio de NLP, completar el perfil, la generación de recomendaciones basadas en los datos obtenidos y en la demanda actual del mercado laboral y la descarga del informe con las predicciones y recomendaciones generadas en PDF. En la fase de evaluación se aplicó la norma ISO/IEC 25010 buscando medir la adecuación funcional del sistema y los resultados obtenidos evidenciaron que todas las funcionalidades previstas operaron de manera correcta, los procesos como registrar usuarios, subir y analizar los currículos, completar el perfil con la ayuda del usuarios y generar las predicciones y recomendaciones siendo estas útiles para el usuarios, además que el flujo de navegación sea estable y consistente durante el uso de la web. Los resultados alcanzados permitieron concluir que se logró implementar la aplicación web siendo esta funcional y confiable, capaz de apoyar la predicción y recomendación de tendencias del mercado laboral y que estas sean personalizadas a profesionales de Tecnologías de la Información. El uso de la metodología CPMAI contribuyó a mantener una alineación entre los objetivos y los requerimientos del mercado laboral, dando así una herramienta tecnológica con potencial para apoyar la toma de decisiones profesionales. Descripción : This project aimed to develop a web application to predict labor market trends for professionals in Information Technology, using artificial intelligence techniques and web scraping. As a result, a functional tool was implemented that extracts information from résumés (CVs) and compares users’ skills with those required by the current labor market, enabling predictions of the roles and skills in demand in the ICT sector. The development followed the CPMAI (Cognitive Project Management for Artificial Intelligence) methodology, which organized the process into key stages, including data collection, data preparation using data mining techniques, application design, training the predictive model using machine learning, and system validation. The evaluation of the system’s functionality was conducted in accordance with the ISO/IEC 25010 quality standard. Modern technologies were used for the implementation, including Node.js for the backend and React for the frontend. Additionally, functional modules were integrated to support résumé analysis using Natural Language Processing (NLP), profile completion, generation of personalized recommendations based on labor market demand, and the generation of downloadable PDF reports containing predictions and recommendations. During the evaluation phase, the ISO/IEC 25010 standard was applied to assess the system's functional suitability. The results demonstrated that all planned functionalities operated correctly, including user registration, résumé upload and analysis, profile completion, and the generation of useful predictions and recommendations. Furthermore, the system maintained a stable and consistent navigation flow throughout its use. The results obtained allowed concluding that the web application was successfully implemented as a functional and reliable technological solution capable of supporting the prediction and personal recommendations of labor market trends for Information Technology professionals. The use of the CPMAI methodology helped maintain alignment between system objectives and labor market requirements, providing a valuable tool for professional decision-making. 2026-01-29T00:00:00Z