MODELO MARKOVIANO PARA EL ESTUDIO DE LA EVOLUCION DE COHORTES DE ESTUDIANTES DE LA CARRERA DE INGENIERIA INDUSTRIAL DE LA FACULTAD DE CIENCIAS Y TECNOLOGIA DE LA UNIVERSIDAD MAYOR DE SAN SIMON
| Tutor | Semestre | Modalidad | Categoria | |
|---|---|---|---|---|
| DR. RAFAEL TERRAZAS PASTOR | I-2018 | celsoherbas@gmail.com | TESIS DE GRADO | INVESTIGACION OPERATIVA |
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Resumen
La carrera de Ingeniería Industrial, actualmente acreditada al sistema ARCU-SUR con una vigencia hasta la gestión 2018, requiere de herramientas que contribuyan a la planificación de la gestión académica y al cumplimiento del plan de desarrollo académico, como lo exigido en la dimensión contexto institucional del sistema de acreditación ARCU-SUR.La presente tesis propone el modelamiento matemático markoviano, fundamentado en la teoría de las Cadenas de Markov, para el estudio de los cohortes de los estudiantes de la carrera de Ingeniería Industrial de la Facultad de Ciencias y Tecnología (FCyT) de la UMSS, mismos que siguen con un comportamiento probabilístico mediante las diferentes materias y líneas. Se plantea una alternativa a la actual debilidad de los mecanismos de evaluación de tipo descriptivo y determinístico.Para el modelamiento se identificaron 32 líneas de materias correspondientes a las 56 materias de la malla curricular vigente hasta la gestión II/2009, que representan el número de Cadenas de Markov; cada una de las materias corresponde a uno de los estados, con la característica de que la última materia de cada línea corresponde a un estado absorbente.El diseño y desarrollo del modelo markoviano, en los que se realizaron estimaciones de los tiempos promedio en cada una de las materias y líneas medidos en semestres(s), se complementó con el cálculo del coeficiente de fricción que coadyuva en la identificación de las líneas con mayor criticidad y complementa la interpretación del estudio de cohortes. La estimación de las probabilidades se realizó mediante la aplicación de la regla de Laplace. La validación del modelo se efectuó con datos del Cohorte I/2002, sobre la base del número de estudiantes inscritos y aprobados, proporcionado por el Centro de Procesamiento de Datos (CPD) de la FCyT.Los resultados de la aplicación del modelo identifican a la línea 32 (Química General), 25 (Computación I, Dibujo Técnico Computarizado), 28 (Física Básica I, Física Básica II, Física Básica III, Electrotecnia Industrial, Control y Automatización Industrial) y 12 (Álgebra I, Estadística I, Estadística II, Investigación Operativa I, Planificación y Control de la Producción I, Planificación y Control de la Producción II, Taller de Tesis I, Taller de Tesis II) con coeficientes de fricción de 3.78, 3.54 y 1.12 como las líneas con mayor coeficiente de fricción, es decir, como las líneas más críticas con la absorción de tiempo más alto por unidad de materia en la línea.Por otro lado, las materias con tiempos promedio más altos, antes de la absorción, son: Computación I, Taller de Tesis II, Física Básica I y Química General con tiempos promedio en semestre de 7.92, 6.00, 5.31 y 4.78.La implementación del modelo en la carrera de Ingeniería Industrial se puede realizar en 25 semanas, siguiendo las siguientes actividades críticas.Según la evaluación económica realizada, la implementación del modelo es factible, debido a que el Índice de Costo Eficiencia (ICE) de 5.10 dólares/estudiante se encuentra por debajo del límite inferior del rango de 17.5 a 64.62 Dólares/Beneficiario establecidos por el Vice Ministerio de Inversión Pública y Financiamiento Externo del Estado Plurinacional de Bolivia para proyectos de ésta tipología.Los argumentos demostrados y expuestos en el presente documento, evidencian que el modelamiento, mediante las Cadenas de Markov Absorbentes para el estudio de cohortes de estudiantes de la carrera de Ingeniería Industrial, es técnicamente aplicable y generalizable. Permite modelar el flujo de los estudiantes en términos de tiempos promedio e identificar las líneas y materias con mayor criticidad.
Palabras clave
CADENAS DE MARKOV, COHORTE, ESTUDIANTES, PROBABILIDAD, PROCESO ESTOCASTICO, INGENIERIA INDUSTRIAL
Metricas del proyecto de grado
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