Asignación de aulas de clase Uninorte

Este proyecto tiene como objetivo desarrollar un modelo avanzado para mejorar la asignación de salones de clases en la Universidad del Norte, abordando las inconformidades de los estudiantes respecto a los inconvenientes para llegar a tiempo a sus clases los cuales afectan el inicio de actividades y...

Full description

Autores:
Aldana, Miguel
Estrada, Allison
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2024
Institución:
Universidad del Norte
Repositorio:
Repositorio Uninorte
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/12195
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/10584/12195
Palabra clave:
Asignacion
Algoritmo Genetico
Salones
Genetic algorithm
Classroom
Scheduling
Rights
License
Universidad del Norte
Description
Summary:Este proyecto tiene como objetivo desarrollar un modelo avanzado para mejorar la asignación de salones de clases en la Universidad del Norte, abordando las inconformidades de los estudiantes respecto a los inconvenientes para llegar a tiempo a sus clases los cuales afectan el inicio de actividades y evaluaciones. Para abordar estos problemas, se utiliza un enfoque de ingeniería basado en métodos como metaheurística (Algoritmos Genéticos) y Match Analytics. El proyecto implementado en la Universidad del Norte constituye un modelo innovador en la gestión académica, mejorando la asignación de aulas y disminuyendo los tiempos de desplazamiento de los estudiantes entre clases. Este avance se traduce en una mejora significativa en la experiencia académica, reduciendo las molestias y conflictos relacionados con los tiempos de traslado. Gracias al Algoritmo Genético, se analizó un amplio rango de soluciones potenciales y de esta manera se automatizó la asignación de salones teniendo en cuenta las múltiples restricciones y el eficiente manejo de los datos. Se realizaron múltiples iteraciones, priorizando aquellas soluciones que se acercan al óptimo buscado. El desarrollo y despliegue del método Match Analytics surgió como una solución a las ineficiencias detectadas en la gestión de horarios y aulas, abordando la problemática de la distribución actual de salones. La elección de herramientas avanzadas de programación y análisis de datos permitió un enfoque integral que facilitó la iteración rápida y el ajuste de las soluciones a los requerimientos específicos de la universidad. La implementación de estas tecnologías ha permitido la automatización y mejoramiento de procesos clave, contribuyendo a la eficiencia en el procesamiento de los datos. La mejor alternativa de solución resultó ser la herramienta Match Analytics, que presentó los mejores resultados en la reducción de tiempos de desplazamiento y la asignación eficiente de salones.