Sistema para la planificación y programación de exámenes de una universidad multicampus basado en algoritmos genéticos

Descripción del Articulo

Uno de los principales retos de la educación superior a nivel de gestión es la asignación de horarios, según el Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI, 2015) la población universitaria creció aproximadamente 7% entre los años 2000 y 2014. Esto implica que la planificación académica de...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Cieza Arteaga, Jesús Antonio, Delgado Guerrero, Rodolfo Enrique
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2024
Institución:Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
Repositorio:UPC-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/673044
Enlace del recurso:http://hdl.handle.net/10757/673044
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Planificación horaria
Algoritmos genéticos
Optimización
Calendario de exámenes
Time planning
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Optimization
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description Uno de los principales retos de la educación superior a nivel de gestión es la asignación de horarios, según el Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI, 2015) la población universitaria creció aproximadamente 7% entre los años 2000 y 2014. Esto implica que la planificación académica de las universidades debe considerar diversos factores en términos académicos, financieros y logísticos. Dentro de esta planificación académica, la asignación de horarios para los exámenes parciales y finales es uno de los puntos más importantes que se deben tener en cuenta, pues es un proceso sumamente crítico desde el punto de vista académico e involucra todo el sistema logístico para; por ejemplo, abrir una sede, habilitar ambientes para las evaluaciones dependiendo de su naturaleza, identificar posibles cruces de horarios, contemplar disponibilidad de supervisores y estudiantes, etc. Esta planificación debe incluir las diferentes reglas de negocio y restricciones obligatorias; así como, la mayor cantidad de reglas deseables, por lo que el desarrollo de un modelo de optimización se torna más complejo. Por ello, es muy importante conocer e identificar eficientemente todos los recursos que se tienen dentro de una institución para poder planificar y lograr abordar el problema descrito a través del uso de nuevas tecnologías. Finalmente, de acuerdo con lo descrito, contemplamos que muchos recursos tanto humanos como financieros y de infraestructura no se utilizan adecuadamente dentro de este proceso de asignación, lo que genera que se deban hacer constantes revisiones luego de su finalización.
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Dentro de esta planificación académica, la asignación de horarios para los exámenes parciales y finales es uno de los puntos más importantes que se deben tener en cuenta, pues es un proceso sumamente crítico desde el punto de vista académico e involucra todo el sistema logístico para; por ejemplo, abrir una sede, habilitar ambientes para las evaluaciones dependiendo de su naturaleza, identificar posibles cruces de horarios, contemplar disponibilidad de supervisores y estudiantes, etc. Esta planificación debe incluir las diferentes reglas de negocio y restricciones obligatorias; así como, la mayor cantidad de reglas deseables, por lo que el desarrollo de un modelo de optimización se torna más complejo. Por ello, es muy importante conocer e identificar eficientemente todos los recursos que se tienen dentro de una institución para poder planificar y lograr abordar el problema descrito a través del uso de nuevas tecnologías. Finalmente, de acuerdo con lo descrito, contemplamos que muchos recursos tanto humanos como financieros y de infraestructura no se utilizan adecuadamente dentro de este proceso de asignación, lo que genera que se deban hacer constantes revisiones luego de su finalización.One of the main challenges in higher education management is schedule allocation, according to the National Institute of Statistics and Informatics (INEI, 2015). The university population grew by approximately 7% between the years 2000 and 2014. This implies that the academic planning of universities must consider various factors in academic, financial, and logistical terms. The present work focuses on analyzing the problem of the allocation of schedules for midterm and final exams of a university, in which the different restrictions and rules make it complex to deal with, then there are many scenarios that must be considered to achieve a highly efficient planning and programming. Several technologies allow us to get a solution considering all the point of view of these activities in order to optimize time and costs procedures. Furthermore, an alternative solution will be contemplated, under the agile framework, to speed up deliveries of value products, likewise cutting-edge technologies have been analyzed, such as: Cloud computing, Machine Learning and Genetic Algorithms. These constitute many alternatives to tackle a problem as complex as the one described. Finally, we support the use of these tools to carry out planning and scheduling in order to optimize the use of technological, infrastructure and personnel resources which will allow us not only to automate the procedures of the Academic Registry Department, but also make them more efficient.TesisODS 3: Salud y bienestarODS 9: Industria, innovación e infraestructuraODS 11: Ciudades y comunidades sosteniblesapplication/pdfapplication/epubapplication/mswordspaUniversidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PEhttps://audio.com/raupc/audio/10533<div style="height: 228px; width: 600px;"><iframe src="https://audio.com/embed/audio/1803579563095695?theme=image" style="display:block; border-radius: 6px; border: none; height: 204px; width: 600px;"></iframe><a href='https://audio.com/raupc' style="text-align: center; display: block; color: #A4ABB6; font-size: 12px; font-family: sans-serif; line-height: 16px; margin-top: 8px; overflow: hidden; white-space: nowrap; text-overflow: ellipsis;">@raupc</a></div>SUNEDUAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 Internationalinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)Repositorio Académico - UPCreponame:UPC-Institucionalinstname:Universidad Peruana de Ciencias Aplicadasinstacron:UPCPlanificación horariaAlgoritmos genéticosOptimizaciónCalendario de exámenesTime planningGenetic algorithmsOptimizationExamination timetablinghttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00Sistema para la planificación y programación de exámenes de una universidad multicampus basado en algoritmos genéticosinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fUniversidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC). 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