Factors of the technological acceptance model that influence the use of Facebook and Twitter by parents of students at the Regular Basic Education level

Las redes sociales constituyen un soporte tecnológico invalorable, muchos colegios apuestan por desarrollar sus perfiles en Facebook y Twitter, a fin de comunicarse con su público objetivo. Existe interés por evaluar el uso de las plataformas. El objetivo es determinar los factores que influyen en el uso de la red social Facebook y Twitter por parte de los padres de familia del nivel de Educación Básica Regular. Respecto a la metodología, se ha realizado utilizando la técnica del muestreo aleatorio simple con la finalidad de determinar la validez del modelo. Asimismo, se emplea el Modelo de Ecuaciones Estructurales que nos permitirá el efecto y las relaciones múltiples entre las variables propuestas. Finalmente, el modelo valido 17 preguntas de la encuesta. Quedando demostrado que la utilidad percibida si influye en la intención de uso de la red social Facebook y Twitter, por otro lado, la facilidad de uso influye en un porcentaje bajo en la intención de uso, en ese sentido, el estudio también detalla un dato muy significativo que la facilidad de uso influye en la utilidad percibida. Por último, la intención de uso resulta el punto neurálgico que define el desarrollo de la facilidad y la utilidad percibida.Social networks are an invaluable technological support, many schools are committed to developing their profiles on Facebook and Twitter, in order to communicate with their target audience. There is interest in evaluating the use of the platforms. The objective is to determine the factors that influence the use of the social network Facebook and Twitter by parents of the Regular Basic Education level. Regarding the methodology, it has been carried out using the simple random sampling technique in order to determine the validity of the model. Likewise, the Structural Equations Model is used, which will allow us the effect and multiple relationships between the proposed variables. Finally, the model validated 17 survey questions. Being shown that the perceived utility does influence the intention to use the social network Facebook and Twitter, on the other hand, ease of use influences a low percentage of the intention to use, in that sense, the study also details a data Very significant that ease of use influences perceived usefulness. Finally, the intention of use is the nerve center that defines the development of ease and perceived utility.Facultad de Informátic

Factors of the technological acceptance model that influence the use of Facebook and Twitter by parents of students at the Regular Basic Education level

Las redes sociales constituyen un soporte tecnológico invalorable, muchos colegios apuestan por desarrollar sus perfiles en Facebook y Twitter, a fin de comunicarse con su público objetivo. Existe interés por evaluar el uso de las plataformas. El objetivo es determinar los factores que influyen en el uso de la red social Facebook y Twitter por parte de los padres de familia del nivel de Educación Básica Regular. Respecto a la metodología, se ha realizado utilizando la técnica del muestreo aleatorio simple con la finalidad de determinar la validez del modelo. Asimismo, se emplea el Modelo de Ecuaciones Estructurales que nos permitirá el efecto y las relaciones múltiples entre las variables propuestas. Finalmente, el modelo valido 17 preguntas de la encuesta. Quedando demostrado que la utilidad percibida si influye en la intención de uso de la red social Facebook y Twitter, por otro lado, la facilidad de uso influye en un porcentaje bajo en la intención de uso, en ese sentido, el estudio también detalla un dato muy significativo que la facilidad de uso influye en la utilidad percibida. Por último, la intención de uso resulta el punto neurálgico que define el desarrollo de la facilidad y la utilidad percibida.Social networks are an invaluable technological support, many schools are committed to developing their profiles on Facebook and Twitter, in order to communicate with their target audience. There is interest in evaluating the use of the platforms. The objective is to determine the factors that influence the use of the social network Facebook and Twitter by parents of the Regular Basic Education level. Regarding the methodology, it has been carried out using the simple random sampling technique in order to determine the validity of the model. Likewise, the Structural Equations Model is used, which will allow us the effect and multiple relationships between the proposed variables. Finally, the model validated 17 survey questions. Being shown that the perceived utility does influence the intention to use the social network Facebook and Twitter, on the other hand, ease of use influences a low percentage of the intention to use, in that sense, the study also details a data Very significant that ease of use influences perceived usefulness. Finally, the intention of use is the nerve center that defines the development of ease and perceived utility.Facultad de Informátic

Simulation of suicide tendency by using machine learning

El texto completo de este trabajo no está disponible en el Repositorio Académico UPC por restricciones de la casa editorial donde ha sido publicado.Suicide is one of the most distinguished causes of death on the news worldwide. There are several factors and variables that can lead a person to commit this act, for example, stress, self-esteem, depression, among others. The causes and profiles of suicide cases are not revealed in detail by the competent institutions. We propose a simulation with a systematically generated dataset; such data reflect the adolescent population with suicidal tendency in Peru. We will evaluate three algorithms of supervised machine learning as a result of the algorithm C4.5 which is based on the trees to classify in a better way the suicidal tendency of adolescents. We finally propose a desktop tool that determines the suicidal tendency level of the adolescent.Revisión por pare

Convolutional Neural Networks on Assembling Classification Models to Detect Melanoma Skin Cancer

In 2020, there were more than 1.2 million new skin cancer diagnoses, and melanoma was the most recurrent type of cancer. On the other hand, melanoma is the least common but most serious form of skin cancer affecting both men and women. This work aims to assemble classification models to detect a case of melanoma with high accuracy based on a Convolutional Neural Networks system. The methodology considers training 21 models for image classification, with the best assembly performance of  EfficientNet and VGG-19 architectures,  the data augmentation technique was used to the images to improve its performance. The results show 92.85% of accuracy, 71.50% of sensitivity, and 94.89% of specificity, with an improvement of 0.06% in accuracy and specificity. The assembly of the classification models achieved higher accuracy in melanoma skin cancer image classification

Modelado de la Satisfacción Laboral de Docentes Peruanos de Educación Básica utilizando técnicas de aprendizaje automático

Teacher job satisfaction is an important aspect of academic performance, student retention, and teacher retention. We propose to determine the predictive model of job satisfaction of basic education teachers using machine learning techniques. The original data set consisted of 15,087 instances and 942 attributes from the national survey of teachers from public and private educational institutions of regular basic education (ENDO-2018) carried out by the Ministry of Education of Peru. We used the ANOVA F-test filter and the Chi-Square filter as feature selection techniques. In the modeling phase, the logistic regression algorithms, Gradient Boosting, Random Forest, XGBoost and Decision Trees-CART were used. Among the algorithms evaluated, XGBoost and Random Forest stand out, obtaining similar results in 4 of the 8 metrics evaluated, these are: balanced accuracy of 74%, sensitivity of 74%, F1-Score of 0.48 and negative predictive value of 0.94. However, in terms of the area under the ROC curve, XGBoost scores 0.83, while Random Forest scores 0.82. These algorithms also obtain the highest true-positive values (479 instances) and lowest false-negative values (168 instances) in the confusion matrix. Economic income, satisfaction with life, self-esteem, teaching activity, relationship with the director, perception of living conditions, family relationships; health problems related to depression and satisfaction with the relationship with colleagues turned out to be the most important predictors of job satisfaction in basic education teachers.La satisfacción laboral de los maestros es un aspecto importante del rendimiento académico, la retención de estudiantes y la retención de maestros. Proponemos determinar el modelo predictivo de satisfacción laboral de docentes de educación básica utilizando técnicas de aprendizaje automático. El conjunto de datos original constaba de 15.087 instancias y 942 atributos de la encuesta nacional a docentes de instituciones educativas públicas y privadas de educación básica regular (ENDO-2018) realizada por el Ministerio de Educación de Perú. Utilizamos el filtro ANOVA F-test y el filtro Chi-Square como técnicas de selección de características. En la fase de modelado se utilizaron los algoritmos de regresión logística, Gradient Boosting, Random Forest, XGBoost y Decision Trees-CART. Entre los algoritmos evaluados se destacan XGBoost y Random Forest, obteniendo resultados similares en 4 de las 8 métricas evaluadas, estas son: precisión equilibrada del 74 %, sensibilidad del 74 %, F1-Score de 0,48 y valor predictivo negativo de 0,94. Sin embargo, en términos del área bajo la curva ROC, XGBoost obtiene una puntuación de 0,83, mientras que Random Forest obtiene una puntuación de 0,82. Estos algoritmos también obtienen los valores positivos verdaderos más altos (479 instancias) y los valores negativos falsos más bajos (168 instancias) en la matriz de confusión. Ingresos económicos, satisfacción con la vida, autoestima, actividad docente, relación con el director, percepción de las condiciones de vida, relaciones familiares; los problemas de salud relacionados con la depresión y la satisfacción con la relación con los compañeros resultaron ser los predictores más importantes de la satisfacción laboral en los docentes de educación básica