Modelos matemáticos para la gestión curricular

dc.contributor.authorDuarte, Oscar
dc.contributor.authorSarmiento, Carolina
dc.contributor.authorBarrera, Marla
dc.contributor.authorMárquez, Cristian
dc.contributor.authorCulma, Joé Eduin
dc.contributor.authorRamirez, John Jairo
dc.contributor.corporatenameUniversidad Nacional de Colombiaspa
dc.contributor.corporatenameEditorial Universidad Nacional de Colombiaspa
dc.date.accessioned2023-02-08T16:09:42Z
dc.date.available2023-02-08T16:09:42Z
dc.date.issued2022-10
dc.descriptionilustraciones, fotografías, graficasspa
dc.description.abstractGestionar uno o más programas curriculares implica tomar decisiones que impactan sobre el aprendizaje de los estudiantes. Es frecuente que sea necesario tomarlas aun cuando se carezca de información confiable sobre el estado real del programa, las causas de sus problemas y el potencial impacto de los cambios que se efectúen. Este libro ayuda a subsanar esa dificultad. No es una bolita de cristal que supla dicha carencia de información. Es una colección de ejemplos sobre cómo construir modelos matemáticos y de software que ayuden a responder preguntas sobre el flujo y número de estudiantes, los tiempos de graduación, los recursos de docencia, la evolución de una facultad, las autoevaluaciones, el perfil profesional, los objetivos de formación, las rutas de aprendizaje y las relaciones entre conceptos. Nos hemos apoyado en conceptos de sistemas discretos, aritmética difusa, ontologías, operadores de agregación, algoritmos genéticos, entre otros, para construir los modelos. Cada área del conocimiento tiene sus especificidades. No pretendemos que los modelos aquí presentados sean extrapolables a todo programa curricular. El principal aporte de cada modelo es su estructura, y la forma en que se ha adaptado para representar una situación en particular. De fondo, está el propósito de explorar nuevos caminos que ayuden a entender mejor los programas curriculares y sus necesidades. (Texto tomado de la fuente)spa
dc.description.editionPrimera edición, octubre de 2022spa
dc.description.tableofcontentsTránsito de los estudiantes a través del plan de estudios -- Introducción -- El modelo matemático -- Modelo reducido -- Validación del modelo -- Información primaria -- Obtención de los parámetros y variables de entrada -- Análisis del modelo reducido -- Evolución del número de estudiantes -- Número esperado de estudiantes -- Efecto de los parámetros sobre el número esperado de estudiantes -- Tiempos de graduación -- Efecto de los parámetros sobre los tiempos de graduación -- Análisis del incremento de estudiantes de la Facultad de Ingeniería -- Conclusionesspa
dc.description.tableofcontentsCapacidades y necesidades de docencia -- Introducción y contexto -- Metodología para estimar las capacidades de docencia -- Capacidad de docencia -- Ocupación de la capacidad -- Metodología para estimar las necesidades de docencia -- Modelo de los planes de estudio -- Docencia de asignaturas obligatorias -- Docencia de asignaturas de libre elección y optativas -- Docencia de dirección de trabajos -- Datos de entrada -- Validación y ajuste -- Resultados -- Capacidades de docencia -- Necesidades de docencia -- Contraste entre capacidades y necesidades -- Conclusionesspa
dc.description.tableofcontentsEvolución de indicadores -- Introducción -- Información primaria -- Número de docentes de planta -- Número de programas curriculares -- Número de estudiantes y graduados -- Número de asignaturas, cursos y notas -- Docencia en relación con la planta docente -- Conclusionesspa
dc.description.tableofcontentsAutoevaluación difusa en procesos de acreditación -- El modelo del CNA -- Fundamentos de aritmética difusa -- Números difusos -- Variables lingüísticas -- Sistemas de computación con palabras -- Fuzzynet -- Caso de estudio -- Autoevaluación difusa -- Conclusionesspa
dc.description.tableofcontentsCuantificación de perfiles profesionales -- Modelo cuantitativo de un objetivo de aprendizaje -- Agregación de objetivos de aprendizaje -- Modelo cuantitativo de un perfil -- Cuantificación de un perfil ideal -- Cuantificación de un perfil personal -- Satisfacción de perfiles -- Satisfacción de un objetivo de aprendizaje -- Satisfacción de un perfil -- Discusión y aplicaciones potencialesspa
dc.description.tableofcontentsAnálisis y definición de objetivos de formación -- Metodología de análisis -- Árbol de conocimientos en metrología -- Una herramienta de software -- Modelo de datos -- Interfaz de edición -- Interfaz de análisisspa
dc.description.tableofcontentsConstrucción de rutas de aprendizaje sugeridas -- Formalización del problema -- Modelo del plan de estudios -- Modelo de una ruta de aprendizaje -- Función objetivo -- Implementación en software -- Uso del programa de optimización -- Archivo de configuración -- Archivos de resultados -- Pruebasspa
dc.description.tableofcontentsRepresentación del contenido curricular mediante ontologías -- Ontologías -- El proceso constructivo de la ontología -- Procedimiento ad hoc -- UNTutorspa
dc.description.tableofcontentsDemostraciones del modelo de tránsito de estudiantes -- Demostraciones -- Obtención del modelo detallado -- Obtención del modelo reducido -- Función de transferencia del número total de estudiantes -- Valor de estado estacionario ante un escalón en el modelo mínimo .-- Respuesta al impulso de la graduación en el modelo reducido -- Referenciasspa
dc.format.extent204 páginasspa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.instnameUniversidad Nacional de Colombiaspa
dc.identifier.isbn9789585051119spa
dc.identifier.reponameRepositorio Institucional Universidad Nacional de Colombiaspa
dc.identifier.repourlhttps://repositorio.unal.edu.co/spa
dc.identifier.urihttps://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/83381
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad Nacional de Colombia, Facultad de Ingenieríaspa
dc.publisher.departmentSede Bogotáspa
dc.publisher.placeBogotá, Colombiaspa
dc.relation.citationeditionPrimera edición, octubre 2022spa
dc.relation.ispartofseriesCódice Abierto;
dc.relation.referencesF. Jurado, M. Llamas, E. Tovar, F. Arcega, F. Mur, J. Sanchez y M. Castro, “A review of the accreditation bodies and processes in europe. A vision from the engineering”, en 35th ASEE/IEEE Frontiers in Education Conference, pp. F2D-F2D, 2005.spa
dc.relation.referencesL. Zadeh, “Outline of a new approach to the analysis of complex systems and decision processes”, IEEE Transactions on Systems Man and Cybernetics, vol. SMC-3, n.◦ 1, pp. 28-44, 1973.spa
dc.relation.referencesS. Parsons, “Current approaches to handling imperfect information in data and knowledge bases”, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, vol. 8, n.◦ 3, 1996.spa
dc.relation.referencesN. C. Gómez, Fundamentos teóricos y lineamientos metodológicos para la incorporación del concepto de incertidumbre en la Evaluación de Impacto Ambiental (EIA), tesis de maestría, Instituto de Estudios Ambientales, Universidad Nacional de Colombia, 2016spa
dc.relation.referencesJ. J. Toro,O.G. Duarte, I. Requena yM. Zamorano, “Determining vulnerability importance in environmental impact assessment: The case of colombia”, Environmental Impact Assessment Review, vol. 32, n.◦ 1, pp. 107-117, 2012.spa
dc.relation.referencesO. Duarte, I. Requena y Y. Rosario, “Fuzzy techniques for environmental impact assessment in the mineral deposit of Punta Gorda (Moa, Cuba)”, Environmental Technology, vol. 28, pp. 659-669, jun. 2007.spa
dc.relation.referencesConsejo Nacional de Acreditación, Indicadores para la autevaluación con fines de acreditación institucional. Bogotá: ASCUN, 2006.spa
dc.relation.referencesDriankov, Hellendorn y Reinfrank, An Introduction to Fuzzy Control. Berlín/Heidelberg: Springer, 1996.spa
dc.relation.referencesG. J. Klir y B. Yuan, Fuzzy Sets and Fuzzy Logic: Theory and Applications. New Jersey: Prentice Hall, 1995.spa
dc.relation.referencesB. Bouchon-Meunier, O. Kosheleva, V. Kreinovich y H. Nguyen, “Fuzzy numbers are the only fuzzy sets that keep invertible operations invertible”, Fuzzy sets and systems, vol. 91, pp. 155-163, oct. 1997.spa
dc.relation.referencesM. Delgado, O. Duarte y I. Requena, “An arithmetic approach for the computing with words paradigm”, International Journal of Intelligent Systems, vol. 21, pp. 121-142, feb. 2006spa
dc.relation.referencesL. Zadeh, ComputingWithWords in Information/Intelligent Systems 1, cap. Fuzzy Logic = Computing withWords, pp. 3-23. Heidelberg: Physica-Verlag, 1999.spa
dc.relation.referencesO. G. Duarte, Técnicas difusas en la evaluación de impacto ambiental, tesis doctoral, Universidad de Granada, Granada, España, 2000.spa
dc.relation.referencesO. G. Duarte, “Avoiding rule explotion and making approximate inverse reasoning in computing with words applications”, en Proceedings of the European Modeling and Simulation Symposium EMSS 2017, 2017.spa
dc.relation.referencesM. C. Barrera, Metodología para la definición de perfiles de egresados de un programa curricular, basado en ontologías y el historial académico de sus egresados, tesis de maestría, Facultad de Ingeniería, Universidad Nacional de Colombia, 2014.spa
dc.relation.referencesA. Hernández Díaz, “Perfil profesional”, Revista pedagógica universitaria, vol. 9, n.◦ 2, pp. 69-98, 2004.spa
dc.relation.referencesA. Tello, E. Reynosa, Z. Tello, R. E. Bravo y J. C. Callejas, “Relevance of soft skills to graduate performance: A systematic review”, PalArch’s Journal of Archaeology of Egypt/ Egyptology, vol. 17, n.◦ 6, pp. 5627-5639, 2020.spa
dc.relation.referencesD. R. Krathwohl, “A revision of Bloom’s taxonomy: An overview”, Theory into practice, vol. 41, n.◦ 4, pp. 212-218, 2002.spa
dc.relation.referencesP. K. Agarwal, “Retrieval practice & Bloom’s taxonomy: Do students need fact knowledge before higher order learning?”, Journal of Educational Psychology, vol. 111, n.◦ 2, p. 189, 2019.spa
dc.relation.referencesK.-F. Berggren, D. Brodeur, E. F. Crawley, I. Ingemarsson, W. T. Litant, J. Malmqvist y S. Östlund, “CDIO: An international initiative for reforming engineering education”, World Transactions on Engineering and Technology Education, vol. 2, pp. 49-52, 2003.spa
dc.relation.referencesE. F. Crawley, J. Malmqvist, W. A. Lucas y D. R. Brodeur, “The CDIO syllabus v2.0. an updated statement of goals for engineering education”, en Proceedings of the 7 International CDIO Conference, 2011.spa
dc.relation.referencesM. Detyniecki, Fundamentals on Aggregation Operators. Berkeley: Computer Science division, University of California, 2001.spa
dc.relation.referencesM. Akram y A. Bashir, “Complex fuzzy ordered weighted quadratic averaging operators”, Granular Computing, vol. 6, n.◦ 3, pp. 523-538, 2021.spa
dc.relation.referencesO. Duarte y S. Téllez, “A family of OWA operators based on Faulhaber’s formulas”. https://arxiv.org/abs/1801.10545, 2018.spa
dc.relation.referencesY. Shi, A deep study of fuzzy implications, tesis doctoral, Ghent University, Gante, Bélgica, 2009.spa
dc.relation.referencesM. Baczyński y B. Jayaram, “Fuzzy implications”, en Studies in Fuzziness and Soft Computing, vol. 231, Springer Heidelberg, 2008.spa
dc.relation.referencesM. Mas, M. Monserrat, J. Torrens y E. Trillas, “A survey on fuzzy implication functions”, IEEE Transactions on Fuzzy Systems, vol. 15, pp. 1107-1121, dic. 2007.spa
dc.relation.referencesM. Baczyński, G. Beliakov, H. B. Sola y A. Pradera, “Advances in fuzzy implication functions”, en Studies in Fuzziness and Soft Computing, vol. 300, Springer Heidelberg, 2013spa
dc.relation.referencesJ. E. Culma, Análisis de la articulación del diseño curricular del programa de Ingeniería Electrónica, en relación con los objetivos de aprendizaje asociados a metrología, tesis de maestría, Facultad de Ingeniería, Universidad Nacional de Colombia, 2018.spa
dc.relation.referencesC. Sarmiento, Tutor académico automatizado basado en ontologías, para la selección de rutas de aprendizaje personalizadas en un programa curricular, tesis doctoral, Facultad de Ingeniería, Universidad Nacional de Colombia, 2016.spa
dc.relation.referencesO. Duarte, “UNGenético 1.0: Una librería en C++ de algoritmos genéticos con codificación híbrida”, Universidad Nacional de Colombia, reporte técnico, 2002.spa
dc.relation.referencesA. Delgadillo, J. S. Madrid y J. M. Vélez, Ampliación de UNGenético: una Librería en C++ de Algoritmos genéticos con codificación híbrida, tesis de maestría, Facultad de Ingeniería, Universidad Nacional de Colombia, 2004.spa
dc.relation.referencesC. Sarmiento, Representación del programa curricular de pregrado de Ingeniería Eléctrica de la Universidad Nacional mediante ontologías, tesis de maestría, Facultad de Ingeniería, Universidad Nacional de Colombia, 2010.spa
dc.relation.referencesR. Soto, Representación del área de electrotecnia y sistemas de potencia del programa curricular de pregrado de Ingeniería Eléctrica, mediante ontologías, tesis de maestría, Facultad de Ingeniería, Universidad Nacional de Colombia, 2012.spa
dc.relation.referencesA. Ghisays, Representación del programa curricular de pregrado de Ingeniería Eléctrica de la Universidad Nacional en el área de circuitos, señales y sistemas mediante ontologías, tesis de maestría, Facultad de Ingeniería, Universidad Nacional de Colombia, 2013.spa
dc.relation.referencesM. Fernández, A. Gómez-Pérez y N. Juristo, “Methontology: from ontological art towards ontological engineering”, Universidad Politécnica de Madrid, reporte técnico, 1997.spa
dc.relation.referencesM. C. Suárez-Figueroa, A. Gómez-Pérez y M. Fernández-López, Ontology Engineering in a NetworkedWorld, cap. The NeOn methodology for Ontology Engineering, pp. 9- 34. Berlin, Heidelberg: Berlín/Heidelberg: Springer, 2012.spa
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