Examinando por Autor "Quispe Huacarpuma, Miguel Angel"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Modelo de un sistema web para mejorar el proceso de afiliación de un programa social, Lima 2024
    (Universidad Privada Norbert Wiener, 2025-06-27) Quispe Huacarpuma, Miguel Angel; Córdova Forero, Julio Alfredo Martin
    Esta investigación tiene la finalidad de mejorar el proceso de afiliación del programa estatal Juntos, el cual pertenece al Ministerio de Desarrollo e Inclusión Social. Por ello, a través de esta investigación se busca incrementar la productividad en la captación oportuna de beneficiarios al tener una mayor efectividad, mejorar la accesibilidad de beneficiarios al programa al ampliar la cobertura de acceso a los ciudadanos y mejorar la confiabilidad en la selección de beneficiarios en el proceso de afiliación al tener una correcta integridad de información y evitar la incorrecta selección de beneficiarios. Esta investigación empleo la ficha de observación como instrumento para la recolección de datos, con la finalidad de procesar la información y tener un resultado de esta investigación realizada. Asimismo, se realizó la validez del instrumento con el apoyo de 3 profesionales expertos en el tema. Esta tesis se realizó bajo un enfoque cuantitativo, adoptando un tipo de investigación aplicada y un diseño experimental. Al finalizar esta investigación, se concluyó que hubo una mejora significativa en la productividad de afiliación de beneficiarios, al evidenciar un incremento del 33.37%. Esto se obtuvo al comparar el resultado del pretest, en donde se obtuvo un 43.63%, con los del Post Test, en donde se obtuvo un 77.00%. Adicionalmente, se concluyó una mejora significativa en la accesibilidad de beneficiarios al programa, al evidenciar un incremento del 24.13%. Esto se obtuvo al comparar el resultado del pretest, en donde se obtuvo un 43.37%, con los del Post Test, en donde se obtuvo un 67.50%. Finalmente, se concluyó una mejora significativa en la confiabilidad de selección de beneficiarios, al evidenciar una mejora del 7.57%. Esto se obtuvo al comparar el resultado del pretest, en donde se obtuvo un 43.37%, con los del Post Test, en donde se obtuvo un 100.00%