Facultad de Ingeniería
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Browsing Facultad de Ingeniería by Author "Calderón Niquín, Marks"
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Item Open Access Desarrollo de videojuego para el aprendizaje de vocabulario del idioma inglés(Universidad ESAN, 2018) Flórez Ponce, Fernando LeoncioEl presente estudio consistió en desarrollar un videojuego con el propósito de afrontar el problema de la educación en relación a la falta de conocimiento del idioma inglés en temas de vocabulario. La efectividad de la aplicación de los videojuegos en la educación en otros países del primer mundo resultó en una mejoría del índice de aprendizaje de los alumnos involucrados. El trabajo consistió en crear un videojuego con capacidad de actuar como una herramienta para los profesores de inglés para que puedan ser capaces de mejorar el nivel de atención y rendimiento de sus alumnos por medio de la aplicación de redes neuronales, con el propósito de que los alumnos de sector primaria y secundaria puedan asimilar mejor los conocimientos lingüísticos para su educación en general, debido a la necesidad actual del idioma para competir a nivel mundial. El trabajo en sí consistió darle más contenido al videojuego en cuestión por medio de la aplicación de técnicas de ciencias de la computación actual para mejorar la experiencia del alumno para optimizar el aprendizaje, tomando en consideración los avances actuales tanto en la tecnología como en el entretenimiento. Entre los resultados más importantes se encontraron que los beneficios de utilizar los videojuegos para la enseñanza incluyeron la facilidad de aprendizaje y una mejor asimilación de conocimientos. Se encontraron que los videojuegos son mejores herramientas debido a la facilidad de entender y experimentar, al no generar tanta resistencia como el aprendizaje común, al mostrarse una 80% de aceptación encontrada al probar la hipótesis.Item Open Access Predicción del estado de financiamiento de proyectos de tecnología en sitio web de crowdfunding Kickstarter mediante modelo de Aprendizaje Profundo Multimodal(Universidad ESAN, 2021) Puente Ríos, Alonso AugustoDesde la aparición del crowdfunding, muchos emprendedores han presentado sus proyectos al público para conseguir su financiamiento. Durante el período 2009-2019, el 37% de proyectos de Kickstarter, una de las plataformas de financiamiento colectivo más populares, alcanzó ser financiado exitosamente. Se han estado utilizando distintas metodologías de Inteligencia Artificial, considerando todas las categorías en esta plataforma para crear modelos predictivos. Sin embargo, este ratio solo alcanza el 20% para Tecnología. El objetivo de esta investigación fue predecir el estado de financiamiento de proyectos de tecnología en Kickstarter mediante un modelo de Aprendizaje Profundo Multimodal. Siguiendo la metodología CRISP-DM, se implementó un modelo ensamblado de otros modelos de Aprendizaje Profundo para 3 modalidades: un Perceptrón Multicapa para la Metainformación, una Red Neuronal Convolucional para la descripción y un modelo LSTM Bidireccional para los comentarios de los patrocinadores. Se utilizó información de más de 27 mil proyectos de tecnología en Kickstarter entre 2009 y 2019. El modelo propuesto superó a los modelos de la base de línea en cada métrica, alcanzando un valor de 93% de AUC, su mejor desempeño. Se logró resolver el problema bajo una nueva perspectiva, además de aportar mayor conocimiento y un prototipo para apoyar a los emprendedores.