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dc.contributor.advisorPesantes Calderon, Gilberthes_PE
dc.contributor.authorSalvo Collantes, Karol Stephanies_PE
dc.contributor.authorRamos Garcia, Josmery Giselaes_PE
dc.date.accessioned2026-09-14T15:34:04Z
dc.date.available2026-09-14T15:34:04Z
dc.date.issued2026-07-21
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.14067/14129
dc.description.abstractEl estudio tuvo como propósito principal establecer la correlación de la Inteligencia y el Rendimiento Académico de los estudiantes de la Facultad de Ciencias de la Universidad Nacional José Faustino Sánchez Carrión de la ciudad de Huacho. El estudio fue de tipo básico con nivel relacional, diseño no-experimental, transversal, orientación cuantitativa y significación correlacional. Siendo la muestra de 176 estudiantes que pertenecen a la Facultad de Ciencias - UNJFSC. Se utilizó como herramienta el cuestionario con 24 preguntas para la variable de Inteligencia Artificial y 16 preguntas para el Rendimiento Académico haciendo un total de 40 preguntas haciendo uso de la escala valorativa tipo Likert. El resultado de la investigación entre la variable Inteligencia Artificial y el Rendimiento Académico es una correlación positiva muy alta de acuerdo al Rho de Spearman con un valor de r = 0.991 y con un P - valor = 0.000, estableciéndose la correlación significativa para las variables investigadas.es_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional José Faustino Sánchez Carriónes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/es_PE
dc.subjectInteligencia artificiales_PE
dc.subjectRendimiento académicoes_PE
dc.subjectAprendizaje personalizadoes_PE
dc.titleInteligencia artificial y el rendimiento académico de los estudiantes de la facultad de ciencias - UNJFSC, Huacho 2025es_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.disciplineEstadística e Informáticaes_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional José Faustino Sánchez Carrión. Facultad de Cienciases_PE
thesis.degree.nameLicenciada en Estadística e Informáticaes_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03es_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersiones_PE
renati.advisor.dni18163042
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-3933-2737es_PE
renati.author.dni74133541
renati.author.dni72384512
renati.discipline111106es_PE
renati.jurorAguilar Luna Victoria, Miguel Angeles_PE
renati.jurorRomero Zuloeta, Rocío del Carmenes_PE
renati.jurorRavines Miranda, Santiago Pedroes_PE
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE


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