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Title:	Diseño de un sistema de planificación de recursos para el Curso de Nivelación de Admisiones en una Institución de Educación Superior
Authors:	Alcívar García, María Isabel , Director Granda Rocafuerte, Paula Noemi Idrovo Salazar, Doménica Nathalia
Keywords:	Planificación académica Optimización Nivelación universitaria Rendimiento cognitivo
Issue Date:	2024
Publisher:	ESPOL.FIMCP
Citation:	Granda Rocafuerte, P. N. y Idrovo Salazar, D. N. (2024). Diseño de un sistema de planificación de recursos para el Curso de Nivelación de Admisiones en una Institución de Educación Superior. [Proyecto Integrador]. ESPOL.FIMCP .
Description:	Este estudio aborda el diseño de un sistema de planificación académica para la asignación óptima de recursos en el curso de nivelación de una universidad. Se propone un modelo híbrido que combina Redes Neuronales Artificiales para la predicción de la demanda y Programación Entera para la asignación de horarios, cursos y docentes. El objetivo principal es mejorar la eficiencia en la distribución de recursos académicos, considerando la variabilidad en los datos, la limitada capacidad de respuesta y el impacto del rendimiento cognitivo en la planificación. El modelo fue evaluado bajo distintos escenarios de sensibilidad analizando cambios en la demanda, la disponibilidad de docentes y la asignación de horarios en función del nivel cognitivo requerido. Los resultados muestran que la implementación del sistema permite reducir el tiempo de planificación de 40 a 8 horas, optimizando el uso de recursos y facilitando la toma de decisiones en situaciones imprevistas. Se concluye que este enfoque mejora la eficiencia operativa del proceso de nivelación y contribuye a una gestión académica más ágil y adaptable. Palabras clave: Planificación académica, optimización, nivelación universitaria, rendimiento cognitivo.
metadata.dc.description.abstractenglish:	This study addresses the design of an academic planning system for the optimal allocation of resources in the leveling course of a university. A hybrid model is proposed that combines Artificial Neural Networks for demand prediction and Integer Programming for the assignment of schedules, courses and teachers. The main objective is to improve efficiency in the distribution of academic resources, considering the variability in the data, the limited responsiveness and the impact of cognitive performance on planning. The model was evaluated under different sensitivity scenarios, analyzing changes in demand, teacher availability, and schedule assignment based on the required cognitive level. The results show that the implementation of the system reduces planning time from 40 to 8 hours, optimizing the use of resources and facilitating decision-making in unforeseen situations. It is concluded that this approach improves the operational efficiency of the leveling process and contributes to a more agile and adaptable academic management. Keywords: Academic planning, optimization, university leveling, cognitive performance.
URI:	http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/65639
metadata.dc.identifier.codigoproyectointegrador:	INGE-2776
Appears in Collections:	Tesis de Ingeniería Industrial

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