Repositorio Universidad Estatal Península de Santa Elena
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Recent Submissions
Evaluación comparativa del costo estructural de pabellones universitarios construidos con bloques estándares y bloques alivianados elaborados con espumante proteico animal RV- PA2024
(La Libertad: Universidad Estatal Península de Santa Elena, 2026, 2026-01-15) Defaz Vera, Jhon Alexander; Calderón Galdea, Axel Andrés; Véliz Aguayo, Alejandro Crisostomo
La incorporación de nuevos materiales en el área de la construcción ha llevado a la realización de nuevas metodologías y el desarrollo de sistemas constructivos diferentes, tal como la aplicación de hormigón celular para la ejecución de obras civiles. El objetivo del presente proyecto tuvo como finalidad, realizar la comparación del presupuesto de construcción de pabellones universitarios utilizando dos tipos de bloques: los convencionales y los bloques alivianados. Para ello, se efectuó la recopilación de información de artículos, tesis y revistas que fueron obtenidas de diversas bases de datos bibliográficas, tales como Scopus, y Scielo, para luego realizar los respectivos procesos experimentales. Los resultados del proceso de investigación y de experimentación indicaron un eficiente diseño de mezcla de hormigón celular realizada con agente espumante de origen animal, dando así un componente altamente resistente y eficaz para su utilización en la fabricación de bloques alivianados, sin embargo, en el proceso de análisis de costos se evidenció un incremento considerable con respecto a la fabricación de bloques de hormigón tradicional, por lo que será importante incluir el peso de los bloques alivianados desde el diseño estructural de la edificación para poder optimizar el dimensionamiento final de los elementos estructurales.
Desarrollo de un auditor de tráfico para dispositivos IoT basado en técnicas de machine learning para la detección de tráfico malicioso en redes domésticas
(La Libertad: Universidad Estatal Península de Santa Elena, 2026, 2026-01-15) Garcia Peña, Danny Ruben; Haz López, Lídice Victoria
El presente proyecto presenta el diseño un sistema de auditoría de tráfico para dispositivos IoT en redes domésticas basado en técnicas de Aprendizaje Automático, con la finalidad de detectar identificar anomalías y amenazas en la red. El sistema implementa algoritmos de Random Forest para clasificación de intrusiones, Isolation Forest para la detección de anomalías, y clustering para identificación de patrones coordinados de botnet. La metodología combina investigación experimental y análisis cuantitativo, utilizando datasets estandarizados NSL-KDD con 100,000 muestras de tráfico de red para entrenamiento de modelos.
La arquitectura modular del sistema integra siete componentes principales: Network Scanner, Attack Detector, Traffic Analyzer, Security AlertSystem, Botnet Analyzer, MLDetection Engine e IoT Database, proporcionando capacidades de escaneo de red, detección de ataques en tiempo real, análisis de tráfico mediante Aprendizaje Automático.
Desarrollo de un sistema web en Python para la predicción de ventas en datasets utilizando técnicas de minería de datos
(La Libertad: Universidad Estatal Península de Santa Elena, 2026, 2026-01-15) Lavayen Chávez, Carlos Josué; Tumbaco Reyes, Alfredo Ramón
El presente proyecto desarrolla un Sistema Web en Python para la predicción de ventas utilizando técnicas de minería de datos, diseñado para una microempresa dedicada a la venta de componentes tecnológicos, el sistema tiene como propósito principal apoyar la planificación comercial mediante la generación de análisis visuales y predicción de ventas trimestrales. El desarrollo se realizó con el framework Streamlit, usando librerías de Python como Pandas, Scikit-Learn, Keras/TensorFlow y Plotly, integrando funciones de autenticación de usuarios, carga y preprocesamiento de datos, dashboard de ventas, predicciones de venta trimestrales, sistema de auditoría y generación de reportes en PDF aplicando la metodología CRISP-DM que organizó el desarrollo en seis fases: comprensión del negocio, comprensión de los datos, preparación, modelado, evaluación y despliegue. En la parte predictiva se entrenaron tres modelos de machine learning: Regresión Lineal, Random Forest y Redes Neuronales, siendo Redes Neuronales el más preciso usando un dataset que posee 272 datos de ventas correspondientes al periodo T1-2023 hasta T1-2025, con R² de 0.9752 junto un nivel de confianza del entreno con 97.5%, proyectando para el T2-2025 un total de 44 unidades vendidas, que representa un crecimiento del +41.9%.
Implementación de un sistema interactivo para la evaluación de la calidad del servicio de TI en plataformas de aulas virtuales en los estudiantes de educación superior basado en el modelo SERVQUAL
(La Libertad: Universidad Estatal Península de Santa Elena, 2026, 2026-01-15) Soriano Morales, Anghelo German; Pilco García, Kleber Adrián
El presente proyecto busca crear un sistema web para computar la satisfacción de los servicios de Tecnologías de la Información en las aulas virtuales de la Universidad Estatal Península de Santa Elena, el inconveniente detallado fue la falta de un instrumento normalizado para medir de manera conveniente y personal la opinión de los estudiantes sobre la eficacia del servicio, esta propuesta se fundamentó en el modelo SERVQUAL y sus cinco extensiones: tangibilidad, fiabilidad, capacidad de respuesta, seguridad y empatía. La investigación es de tipo aplicada, con alcance descriptivo y diseño no experimental de corte transversal, manejando como técnica fundamental la encuesta con escala tipo Likert aplicada a estudiantes de diferentes carreras de la institución.
El sistema desarrolla módulos para gestionar encuestas, preguntas, respuestas, códigos QR y un panel interactivo que refuerza indicadores por carrera, área y dimensión de servicio, con exportación de informes en PDF y Excel. Los resultados indican que la herramienta es capaz de recopilar y analizar la información de manera efectiva, proporcionando a las autoridades académicas una visión de los niveles de satisfacción y principales brechas identificadas por los usuarios. Se determina que el sistema representa un soporte en la toma de decisiones para la mejora continua de los servicios TI en la universidad.
Aplicación de geolocalización para gestión de entregas y monitoreo en la empresa Rapidex
(La Libertad: Universidad Estatal Península de Santa Elena, 2026, 2026-01-15) Cedeño Alarcón, Xavier Antonio; Orozco Ignuasnia, Jaime
Rapidex Delivery es una microempresa de servicios dedicada a las entregas a domicilio, que opera junto con motorizados y locales comerciales. Fue fundada durante la pandemia y, con el paso del tiempo y el avance de las tecnologías, surgió la necesidad de optimizar el proceso de gestión de ventas y pedidos, el cual se realizaba de forma manual mediante un centro de mensajería. Ante esta problemática, se desarrolló una aplicación webdiseñada para aumentar la eficiencia operativa y la experiencia del cliente. La plataforma permite a los clientes realizar compras en línea, registrar direcciones de entrega, seleccionar métodos de pago (efectivo o transferencia), y consultar el estado e historial de sus pedidos. A los locales les permite registrar productos, subir imágenes, actualizar escripciones y precios, agregar cuentas bancarias, visualizar estadísticas de ventas y gestionar la entrega mediante la aceptación de pedidos y asignación de motorizados. Los motorizados, por su parte, pueden recibir notificaciones, visualizar ubicaciones de retiro y entrega, verificar el tipo de pago, aceptar o rechazar pedidos, y consultar pedidos completados junto con estadísticas de sus ganancias. Para el proceso de investigación se utilizó la metodología de estudio exploratorio, con el objetivo de ampliar el conocimiento sobre la problemática y orientar el desarrollo de la solución. En cuanto a las herramientas tecnológicas, se empleó software libre: Laravel como framework para el backend, Vue.js para el frontend y SQL Server como sistema gestor de base de datos.