http://dspace.unach.edu.ec/handle/51000/9170 Fri, 05 Jun 2026 01:33:18 GMT 2026-06-05T01:33:18Z 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. Thu, 04 Jun 2026 00:00:00 GMT http://dspace.unach.edu.ec/handle/51000/16854 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. Thu, 28 May 2026 00:00:00 GMT http://dspace.unach.edu.ec/handle/51000/16802 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. Thu, 29 Jan 2026 00:00:00 GMT http://dspace.unach.edu.ec/handle/51000/16478 2026-01-29T00:00:00Z http://dspace.unach.edu.ec/handle/51000/16423 Título : Aplicación web y móvil para gestionar planillas de costos e informes de avance en proyectos de construcción y mantenimiento vial. Autor : Salazar Avilez, Jeremy Leonidas Resumen : El objetivo de esta investigación fue desarrollar una aplicación web y móvil denominada PlanVial, orientada a optimizar la gestión de planillas de costos e informes de avance en proyectos de construcción y mantenimiento vial. La empresa constructora “Archidona” enfrentaba dificultades operativas debido a la falta de una herramienta tecnológica que permitiera automatizar procesos, registrar información en tiempo real y generar reportes precisos. Por tal motivo, se propuso una solución tecnológica que integrara la gestión de datos, la trazabilidad de la información y el análisis del rendimiento para mejorar la productividad y el control administrativo de los proyectos viales. La presente investigación fue aplicada y adoptó un enfoque mixto. El componente aplicado permitió desarrollar una aplicación web y móvil para la gestión de planillas de costos e informes de avance en la empresa “Archidona” mediante un esquema de prototipado evolutivo que permitió construir versiones operativas desde etapas iniciales y validarlas continuamente con los usuarios finales. En el desarrollo se utilizó el framework Flutter, por su capacidad de generar aplicaciones multiplataforma a partir de una sola base de código, y la plataforma Firebase, que ofreció almacenamiento en la nube y sincronización en tiempo real. El enfoque cualitativo se basó en entrevistas semiestructuradas para indagar necesidades operativas, mientras que el cuantitativo evaluó la eficiencia de desempeño (tiempo de respuesta, uso de recursos y capacidad) con los criterios de la norma ISO/IEC 25010. Los resultados evidenciaron que la aplicación PlanVial cumplió con los criterios de eficiencia establecidos por la norma ISO/IEC 25010, alcanzando tiempos de respuesta promedio menores a tres segundos, un consumo de CPU del 66 % y un uso de memoria de 278 MB. Las pruebas realizadas con Apache JMeter y Firebase Performance Monitoring demostraron un comportamiento estable, sin errores de ejecución ni degradación del rendimiento en escenarios con múltiples usuarios simultáneos. Estos resultados confirmaron la eficiencia de desempeño del sistema y por ende su capacidad para operar en condiciones reales de carga. Concluyendo que el uso combinado de Flutter y Firebase, junto con la metodología de Prototipado Evolutivo, permitió desarrollar una aplicación que optimizó la gestión de costos y avances en obras viales, fortaleciendo la eficiencia operativa. Descripción : The objective of this research was to develop a web and mobile application called PlanVial, aimed at optimizing the management of cost sheets and progress reports in road construction and maintenance projects. The construction company “Archidona” faced operational difficulties due to the lack of a technological tool that would allow automating processes, recording information in real time, and generating accurate reports. For this reason, a technological solution was proposed that integrated data management, information traceability, and performance analysis to improve productivity and administrative control in road projects. This research was applied in nature and adopted a mixed-methods approach. The applied component made it possible to develop a web and mobile application for managing cost sheets and progress reports in the company “Archidona” through an evolutionary prototyping scheme that allowed constructing operational versions from early stages and continuously validating them with end users. The development used the Flutter framework, due to its ability to generate multiplatform applications from a single codebase, and the Firebase platform, which offered cloud storage and real-time synchronization. The qualitative approach was based on semi-structured interviews to investigate operational needs, while the quantitative approach evaluated performance efficiency (response time, resource usage, and capacity) using the criteria of the ISO/IEC 25010 standard. The results showed that the PlanVial application met the efficiency criteria established by the ISO/IEC 25010 standard, achieving average response times of less than three seconds, 66% CPU consumption, and 278 MB of memory usage. The tests carried out with Apache JMeter and Firebase Performance Monitoring demonstrated stable behavior, without execution errors or performance degradation in scenarios with multiple simultaneous users. These results confirmed the performance efficiency of the system and, therefore, its ability to operate under real load conditions. It is concluded that the combined use of Flutter and Firebase, together with the Evolutionary Prototyping methodology, made it possible to develop an application that optimized the management of costs and progress in road construction projects, strengthening operational efficiency. Thu, 22 Jan 2026 00:00:00 GMT http://dspace.unach.edu.ec/handle/51000/16423 2026-01-22T00:00:00Z