Aplicación Móvil Multiplataforma Basada En Machine Learning Para Mejorar El Proceso de Evaluación Física En Un Cuartel

La presente investigación aplicada con enfoque cuantitativo y diseño experimental en la modalidad preexperimental, tuvo como objetivo mejorar el proceso de evaluación física a través de la implementación de una aplicación móvil multiplataforma basada en machine learning para mejorar el proceso de evaluación física del Cuartel 32ª Brigada de Infantería de Trujillo – Perú, para lo cual se utilizó fichas de registros, con el fin de medir el tiempo promedio de esclarecimiento de interrogantes de notas en evaluadores, evaluación física, obtención de resultados y para conocer el personal militar óptimo antes y después de la implementación de una aplicación móvil, misma que fue direccionada en base a la metodología Mobile-D, siguiendo las fases: Exploración, Inicialización, Producción, Estabilización y Pruebas, la misma que se ejecutó en un periodo de 5 meses, de agosto a diciembre del 2021, correspondiendo las mediciones antes a los meses junio a julio del 2021 y las mediciones después a los meses de noviembre a diciembre del 2021. Los principales resultados de los indicadores después de la implementación de la aplicación fueron que el tiempo promedio de esclarecimiento de interrogantes de notas en evaluadores disminuyó de 3h 55m 8s a 12m 13s, el tiempo promedio por evaluación física disminuyó de 1h 9m 30s a 1h 9m 13s, el tiempo promedio de obtención de resultados disminuyó de 5d 12h 8m 34s a 3h 49m 54s y el tiempo promedio para conocer el personal militar óptimo disminuyó de 4d 10h 48m 0s a 1d 5h 25m 11s. Con apoyo de la prueba paramétrica T-Student, se concluye que esta implementación influye de manera significativa en los indicadores tiempo promedio de esclarecimiento de interrogantes de notas en evaluadores, obtención de resultados y conocer el personal militar óptimo y es indistinta para el indicador tiempo promedio por evaluación física.