Examinando por Materia "Aplicativo WEB"

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  • PublicaciónRestringido
    Aplicativo web con reservas en línea para el CEAE
    (Fundación Universitaria Panamericana, 2016) Guillen Naranjo, Jorge Edison; Gamba Díaz, Jorge Andrés; Castaño Salazar, Norbey; Pinzón Mendieta, Jaime Augusto; Ingeniería de Sistemas GIIS
    En la actualidad la Fundación Universitaria Panamericana en su sede en Bogotá Avenida (Calle) 32 No. 17 – 30 cuenta con un área especializada para la atención al estudiante conocida como CEAE donde se atienden y se gestionan trámites como Registro y Control, Icetex, Asesoría Financiera entre otras. Desde el 2007 la universidad entró a ser parte de la Caja de Compensación Familiar Compensar, lo que potenció el crecimiento institucional y aumentó el número de estudiantes que querían ser parte de una formación educativa integral, pues dentro de este modelo educativo se permite que el estudiante tenga la posibilidad de convertirse en técnico, tecnólogo y profesional durante la carrera. Debido a esta situación el CEAE ha venido trabajando para poder atender a todos los estudiantes de manera organizada y rápida, sin embargo, el sistema de turnos que tienen en la actualidad no abarca por completo estas necesidades, dado que el estudiante en temporadas altas como Agosto y Diciembre tienen que esperar un tiempo de 45 a 50 minutos para ser atendido, lo cual genera congestión en la sala de espera y molestias por parte del estudiantado. Por este motivo se desarrollará un aplicativo web donde los estudiantes puedan reservar una cita indicando la hora de atención y por medio de mensajes de texto vía móvil se le notificará el tiempo aproximado para ser llamado a uno de los módulos, esto ayudará al líder de servicio del CEAE y a la Universidad a contar con un número apropiado de asesores en relación a la cantidad de estudiantes a atender, descongestionando la sala de espera y generando que el estudiante pueda utilizar su tiempo en otras actividades sin el riesgo de perder el turno.
  • PublicaciónAcceso abierto
    Modelo basado en inteligencia artificial conformado a partir de datos capturados a través de un aplicativo WEB para la predicción de escenarios de riesgo relacionados con el bajo peso al nacer.
    (Fundación Universitaria Compensar:, 2023) Urrego Casas, Nathaly; Loaiza Araba, Jhon Diego; Cárdenas Lancheros, Esteban Alejandro; GIIS
    Este proyecto se enfoca en la problemática del bajo peso al nacer (BPN), considerado un grave problema de salud que tiene importantes implicaciones tanto para la salud del recién nacido como para su desarrollo a largo plazo. Por ende, se genera la necesidad de desarrollar un modelo de inteligencia artificial que permita predecir el bajo peso al nacer, brindando beneficios significativos tanto para el bebé como para la madre y la familia en general. Este modelo se aplicará en diversas áreas, incluyendo tecnología, investigaciones en inteligencia artificial, entornos de salud y en comunidades con una alta tasa de BPN. Utilizando datos ingresados, el modelo analizará patrones a través de algoritmos de aprendizaje, en este caso, FastTreeRegression, un componente esencial dentro de la biblioteca de aprendizaje automático de código abierto conocida como ML.NET. Esta técnica ha demostrado una efectividad del 9.841% en el proyecto, para problemas de regresión al predecir valores numéricos de manera eficaz. Además, tiene la capacidad de manejar diversos tipos de datos y adaptarse a diferentes escenarios, considerando una serie de factores definidos, el modelo permitirá prever si el bebé está en riesgo de presentar bajo peso durante la etapa de gestación. Esto, a su vez, facilitará intervenciones tempranas para garantizar un cuidado óptimo durante el embarazo. Al prevenir casos de bajo peso al nacer, se espera reducir la cifra de nacimientos con esta condición y mejorar la salud y el bienestar de los recién nacidos y sus familias