Modelos matemáticos para la gestión curricular

ilustraciones, fotografías, graficas

Autores:
Duarte, Oscar
Sarmiento, Carolina
Barrera, Marla
Márquez, Cristian
Culma, Joé Eduin
Ramirez, John Jairo
Tipo de recurso:
Book
Fecha de publicación:
2022
Institución:
Universidad Nacional de Colombia
Repositorio:
Universidad Nacional de Colombia
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.unal.edu.co:unal/83381
Acceso en línea:
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/83381
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Palabra clave:
370 - Educación::378 - Educación superior (Educación terciaria)
510 - Matemáticas::519 - Probabilidades y matemáticas aplicadas
Educación superior
Modelo matematico
Modelo reducido
Necesidades de docencia
Indicadores
Rutas de aprendizaje
Modelo educacional
Modelo matemático
Modelo de simulación
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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)Tránsito 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 -- ConclusionesCapacidades 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 -- ConclusionesEvolución 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 -- ConclusionesAutoevaluación 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 -- ConclusionesCuantificación 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 potencialesAnálisis 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 análisisConstrucción 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 -- PruebasRepresentación del contenido curricular mediante ontologías -- Ontologías -- El proceso constructivo de la ontología -- Procedimiento ad hoc -- UNTutorDemostraciones 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 -- ReferenciasPrimera edición, octubre de 2022204 páginasapplication/pdfspaUniversidad Nacional de Colombia, Facultad de IngenieríaSede BogotáBogotá, ColombiaCódice Abierto;Primera edición, octubre 2022F. 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.L. 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.S. Parsons, “Current approaches to handling imperfect information in data and knowledge bases”, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, vol. 8, n.◦ 3, 1996.N. 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, 2016J. J. Toro,O.G. Duarte, I. Requena yM. 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The NeOn methodology for Ontology Engineering, pp. 9- 34. Berlin, Heidelberg: Berlín/Heidelberg: Springer, 2012.370 - Educación::378 - Educación superior (Educación terciaria)510 - Matemáticas::519 - Probabilidades y matemáticas aplicadasEducación superiorModelo matematicoModelo reducidoNecesidades de docenciaIndicadoresRutas de aprendizajeModelo educacionalModelo matemáticoModelo de simulaciónEducational modelsMathematical modelsSimulation modelsModelos matemáticos para la gestión curricularLibroinfo:eu-repo/semantics/bookinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_2f33http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Texthttp://purl.org/redcol/resource_type/LIBLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-85879https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/83381/1/license.txteb34b1cf90b7e1103fc9dfd26be24b4aMD517 U.FT.09.006.004 Licencia y autorización para publicación de obras en el repositorio institucional UN v3-firmada (1).pdf7 U.FT.09.006.004 Licencia y autorización para publicación de obras en el repositorio institucional UN v3-firmada (1).pdfapplication/pdf445981https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/83381/3/7%20U.FT.09.006.004%20Licencia%20y%20%20autorizaci%c3%b3n%20para%20publicaci%c3%b3n%20de%20obras%20en%20el%20repositorio%20institucional%20UN%20v3-firmada%20%281%29.pdffdcaecd19a03328dbb2b0161562468e2MD53ORIGINALModelos_matematicos_gestion_curricular_ENE_31.pdfModelos_matematicos_gestion_curricular_ENE_31.pdfLibro completo - Modelos matemáticos para la gestión 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