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MODELO DE SISTEMA ADAPTATIVO COMPLEJO DE GESTIÓN
DE LA CALIDAD DE LA ADMINISTRACIÓN DEL PROYECTO
CURRICULAR DE PREGRADO PROTOTIPO DE LA
FACULTAD DE INGENIERÍA DE LA UNIVERSIDAD DISTRITAL
FRANCISCO JOSE DE CALDAS
– INVESTIGACIÓN EXPLORATORIA –
SACFIUD
Lilian Astrid Bejarano Garzón
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Facultad de Ingeniería
Maestría en Ingeniería Industrial
Bogotá, Colombia
2017
MODELO DE SISTEMA ADAPTATIVO COMPLEJO DE GESTIÓN
DE LA CALIDAD DE LA ADMINISTRACIÓN DEL PROYECTO
CURRICULAR DE PREGRADO PROTOTIPO DE LA
FACULTAD DE INGENIERÍA DE LA UNIVERSIDAD DISTRITAL
FRANCISCO JOSE DE CALDAS
– INVESTIGACIÓN EXPLORATORIA –
SACFIUD
Lilian Astrid Bejarano Garzón
Tesis presentada como requisito parcial para optar al título de:
Magister en Ingeniería Industrial
Director:
Ing. Msc. Joaquín Javier Meza Álvarez
Grupo de Investigación Modelación en Ingeniería de Sistemas
MIS
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Facultad de Ingeniería
Maestría en Ingeniería Industrial
Bogotá, Colombia
2017
Dedicatoria
A Jehová Dios.
A mis estudiantes.
A mis hermanos.
A todos aquellos que no se han podido graduar (Si se puede).
Agradecimientos
En general a toda la Comunidad académica de la Maestría en Ingeniería Industrial de la Facultad
de Ingeniería de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas y muy especialmente a:
Msc. Joaquín Javier Meza Álvarez, PhD. Sandro Javier Bolaños Castro, Msc. José Ignacio Rodríguez
Molano y a los Estudiantes del Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas (Periodos 2012-2015).
V
Resumen
Este trabajo pretende generar un modelo de sistema adaptativo complejo de gestión de
la calidad de la administración del proyecto curricular de pregrado prototipo de la facultad
de ingeniería de la Universidad Distrital Francisco Jose de Caldas en su fase exploratoria,
haciendo tres puntos cruciales , que describe su estructura y procesos . Las herramientas
utilizadas para este trabajo son: la teoría general de sistemas (TGS) que apoyaría un modelo
de sistema viable ( MSV ) , además de describir los procesos mediante la realización de un
mapa de procesos y análisis estructural.
Palabras Clave
Modelo, Sistema, Sistema Adaptativo Complejo, Gestión, Administración, Gestión del
Conocimiento, Proyecto Curricular, Organización, Teoría General de Sistemas, Excelencia
Académica.
Abstract
This work intends generate a model complex adaptive quality management system
administration undergraduate curriculum project prototype of the engineering faculty of the university
Distrital Francisco Jose de Caldas in its exploratory phase making three crucial points, describing its
structure and processes. The tools used for this work are: general systems theory (GST) that would
support a viable system model (MVS), in addition describe the processes by carrying out a process
map and structural analysis.
Keywords
Model, System, Complex Adaptive System, Management, Administration, Knowledge
Management, Curricular Project, Organization, General Systems Theory, Academic Excellence.
VI
Tabla de contenido Resumen ............................................................................................................................... V
Abstract ................................................................................................................................ V
Introducción .......................................................................................................................... 1
PARTE I CONTEXTUALIZACIÓN DE LA INVESTIGACIÓN .............................. 3
Capítulo 1 Presentación de la Investigación ..................................................................... 4
Capítulo 2 Descripción de la Investigación ....................................................................... 7
2.1. Planteamiento del Problema ................................................................................................... 7
2.1.1. Formulación del Problema ................................................................................................ 7
2.1.2. Sistematización Del Problema........................................................................................... 8
2.2. Objetivos de la Investigación.................................................................................................... 8
2.2.1. Objetivo General ............................................................................................................... 8
2.2.2. Objetivos Específicos ........................................................................................................ 9
2.3. Justificación De la Investigación .............................................................................................. 9
2.4. Hipótesis De Trabajo .............................................................................................................. 10
2.5. Grupo y Línea de Investigación .............................................................................................. 10
2.6. Marco Referencial .................................................................................................................. 11
2.6.1. Marco Conceptual ........................................................................................................... 11
2.6.2. Marco Teórico ................................................................................................................. 19
2.7. Aspectos Metodológicos ..................................................................................................... 33
2.7.1. Tipo de estudio ................................................................................................................ 33
2.7.2. Método de investigación ................................................................................................ 34
2.7.3. Fuentes y técnicas para la recolección de la información ............................................... 34
2.8. Estudio De Sistemas Previos .................................................................................................. 34
PARTE II DESARROLLO DE LA INVESTIGACIÓN ............................................ 40
Capítulo 3 Análisis Sistémico del Proyecto Curricular ................................................. 41
3.1. Generalidades del Proyecto Curricular .................................................................................. 41
3.2. Sistema del proyecto curricular de pregrado en ingeniería ................................................... 42
3.2.1. Descripción de los Subsistemas del Proyecto Curricular ................................................ 42
3.2.2. Descripción de las Relaciones entre Subsistemas del Proyecto Curricular ..................... 49
3.2.3. Descripción del Entorno del Sistema del Proyecto Curricular de Pregrado .................... 56
Capítulo 4 Modelo de Sistema Viable del Proyecto Curricular en Ingeniería ............ 59
VII
4.1. Sistemas ................................................................................................................................. 59
4.1.1. Sistema 1. Función de Implementación .......................................................................... 59
4.1.2. Sistema 2. Función de coordinación ................................................................................ 61
4.1.3. Sistema 3. Función de control ......................................................................................... 64
4.1.4. Sistema 4. Función de Inteligencia .................................................................................. 65
4.1.5. Sistema 5. Función de Política ........................................................................................ 66
Capítulo 5 Análisis Estructural Proyecto Curricular de Pregrado en Ingeniería ....... 67
5.1 Matriz M0 ................................................................................................................................ 67
5.2 Matriz Estable .......................................................................................................................... 70
5.3 Gráfico de Motricidad Vs Dependencia .................................................................................. 71
5.4 Identificación de las Variables Clave ...................................................................................... 72
Capítulo 6 Mapa de Procesos Proyecto Curricular de Pregrado en Ingeniería ....... 76
6.1 Modelos de Procesos .............................................................................................................. 76
6.1.1. Cadena de Valor –Modelo De Porter .............................................................................. 76
6.1.2. Modelo de Arthur Andersen ............................................................................................ 80
6.1.3. Modelo APQC (American Productivity And Quality) .................................................... 82
6.2 Consolidado de Atehórtua ...................................................................................................... 83
6.3. Caracterización Procesos Proyecto Curricular De Pregrado En Ingeniería ........................... 87
Capítulo 7 Cuadro de Mando del Proyecto Curricular de Ingeniería ........................ 88
Capítulo 8 Dimensiones de la exploración de dificultades mayores y mediatas ........ 96
8.1. Gestión De Salones ................................................................................................................. 96
8.2. Deserción en la Facultad de Ingenieria de la Universidad Distrital ..................................... 108
8.3. Gestión De Apoyo Alimentario ............................................................................................. 137
8.4. Préstamo De Computadores Portátiles ................................................................................ 144
8.5. Inscripción de Asignaturas ................................................................................................... 150
8.6. Servicio de Bienestar Universitario Atención en la Enfermeria ......................................... 159
8.7. Sistema Guía Para Proyecto De Grado ................................................................................ 168
Capítulo 9 Propuesta Base del Modelo de Sistema Adaptativo Complejo para el
Prototipo del Proyecto Curricular de Ingeniería........................................................... 173
9.1. Interacción Funcional del Sistema Adaptativo Complejo .................................................... 174
PARTE III CIERRE DE LA INVESTIGACIÓN ................................................... 177
Capítulo 10 Resultados y Discusión a Futuro .............................................................. 178
Capítulo 11 Conclusiones ............................................................................................... 180
VIII
11.1. Verificación, contraste y evaluación de los objetivos .......................................... 180
11.2. Síntesis del modelo propuesto ................................................................................ 181
11.3. Aportes Originales .................................................................................................. 181
Capítulo 12 Prospectivas del trabajo de grado ............................................................ 182
Referencias Bibliográficas ............................................................................................... 183
Anexos ................................................................................................................................ 187
A.1. Matriz M0 Proyecto Curricular de Pregrado Prototipo en Ingeniería ............... 187
A.2. Matriz M2 Estable Proyecto Curricular de Pregrado Prototipo en Ingeniería.. 187
A.3. Caracterización Procesos Proyecto Curricular de Pregrado en Ingeniería ....... 187
A.4. Diagrama Causa – Efecto entre indicadores .......................................................... 187
1
Introducción
Toda organización se considera un sistema, el cual funciona cumpliendo las
características de este, como su forma jerárquica, ordenada, pero ante todo, con niveles de
complejidad, donde cada subsistema que le compone realiza ciertas tareas con el propósito
de cumplir ciertos objetivos planteados en representación de una dependencia superior, en
este punto cada subsistema que posibilita el funcionamiento de la organización, posee ciertas
características que le hacen fundamental de una u otra forma. Sabiendo esto, la organización
necesita herramientas que le posibiliten modelarse y facilitando la labor de corroborar su
estructura, permitiendo su análisis y finalmente obteniendo mejoras.
El presente trabajo pretende generar un modelo de sistema adaptativo complejo de
gestión de la calidad de la administración del proyecto curricular de pregrado prototipo de la
facultad de ingeniería de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas, realizando tres
puntos cruciales, describiendo su estructura y procesos. Las herramientas a usar para dicha
labor serán: la Teoría General de Sistemas (TGS) que sustentara el Modelo Viable del
Sistema (MSV), además se describirán los procesos por medio de un mapa de procesos
realizando así el análisis estructural.
La gestión de la calidad en la actualidad es una de las herramientas más utilizadas
por las diferentes organizaciones que ofrecen productos o servicios, esta herramienta brinda
un perfeccionamiento en los procesos que desarrolla la institución de tal manera que la
orienta a obtener resultados de alta calidad en las actividades que realiza. Sin embargo
realizar una gestión de calidad que sea de calidad valga la redundancia no es tan sencillo
como parece, un sin número de estándares como los ofrecidos por la ISO 9001 ayudan a
establecer los parámetros para implementar un Sistema de Gestión de Calidad (SGC),
pero si bien se logra ajustar dicho sistema de manera correcta el problema más grande que
deben afrontar las organizaciones son los cambios que pueden sufrir los procesos del SGC
a lo largo de determinados intervalos de tiempo. El propósito de este trabajo es modelar un
sistema que permita controlar los posibles cambios que pueda sufrir un SGC durante un
2
periodo de tiempo, y tomar algunas decisiones respecto a la estructura y procesos del
SGC. Dicha tarea es compleja puesto que estos procesos no son paso a paso, o se ligan a
una secuencia, son un conjunto de circunstancias, transiciones y acciones que pueden
surgir de manera aleatoria, es en este punto donde entra el concepto de sistema adaptativo
complejo. Un Sistema Adaptativo Complejo (SAC) es un sistema que tiene las capacidades
de aprender y modificar sus comportamientos mediante reglas a lo largo del tiempo, es este
tipo de modelo el que se va a diseñar y modelar como ente controlador del SGC.
3
PARTE I
CONTEXTUALIZACIÓN DE LA
INVESTIGACIÓN
4
Capítulo 1 Presentación de la
Investigación
El escenario objeto de investigación es el programa académico de Ingeniería de pregrado,
ofrecido por la Facultad de Ingeniería de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas.
Visto como Proyecto Curricular (P.C.) con todas las miradas que evoca una organización
sistémica, este todo, P.C., denota que su integridad está dada por la fortaleza de las relaciones
e interrelaciones entre sus partes, subsistemas y elementos así como sistema – representación
en el saber de la unidad en estudio – dotará de características y peculiaridades a la
investigación que redundarán en que la propiedad emergente de este sistema, la excelencia
académica, sea Resguardada, Enaltecida Y Regulada (R.E.R) en el tiempo por la comunidad
académica.
En virtud de alcanzar una excelencia académica R.E.R. es perentoria una gestión y
gerencia académica humana y para tal propósito el sujeto Líder debe guiar y direccionar el
Proyecto Curricular como una Entidad Organizacional Sistémica. El grupo de Investigación
Modelación en Ingeniería de Sistemas (MIS) propone una línea de Investigación conducente
a tener un modelo de Proyecto curricular para la formación ingenieril (misión) y avanzar
hacia la estructuración funcional de ingenierías excelentes (visión) que guíe al gestionador
curricular gerencial en primer lugar en el camino del desarrollo del currículo de pregrado de
ingeniería, como unidad plurifacética, flexible y dinámica, en segundo lugar a que todos y
cada uno de los integrantes y comprometidos en la función educativa superior se desarrollen
como Sujetos Autónomos Plenos en el dominio de la vida en general y en el de la Academia
Superior en particular.
Las etapas investigativas que se planean para el desarrollo de la línea de investigación
curricular en ingeniería son:
- Primera Etapa Investigativa
EXPLORACIÓN BÁSICA Y ESTRUCTURADA hacia el prototipo del Proyecto
Curricular de Pregrado de Ingeniería de la Facultad de Ingeniería.
- Segunda Etapa Investigativa
5
MODELACIÓN DEL PROTOTIPO de Proyecto Curricular de Pregrado de
Ingeniería de la Facultad de Ingeniería
- Tercera Etapa Investigativa
MODELO DE GESTIÓN del prototipo de Proyecto Curricular de Pregrado de
Ingeniería de la Facultad de Ingeniería.
- Cuarta Etapa Investigativa
EVALUACIÓN Y PROSPECCIÓN DEL MODELO
- Quinta Etapa Investigativa
CIERRE ESTRUCTURAL Y FUNCIONAL DEL SISTEMA
Figura 1.1 : Etapas de la Línea de Investigación para el Currículo del Programa de
Pregrado de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Distrital.
Fuente: Propia
EXPLORACIÓN
DESCRIPCIÓN BÁSICA Y
ESTRUCTURADA
MODELACIÓN DE
PROTOTIPO
MODELO GESTIÓN
EVALUACIÓN Y PROSPECCIÓN
CIERRE ESTRUCTURAL Y FUNCIONAL
Primera Etapa
Segunda Etapa
Tercera Etapa
Cuarta Etapa
Quinta Etapa
I
IV
V
II
III
6
Figura 1.2: Contextualización particular de la Investigación.
Fuente: Propia
Currículo de
Pregrado
en INGENIERÍA
CPI
SISTEMA
MODELO (CPI)
PROYECTO
CURRICULAR
Entidad
Organizacional
Holística
ORGANIZACIÓN
SISTÉMICA
Se ve
como
Delineada como
Concebido como
Permite el desarrollo de
Vistocomo
OBJETO DE
INVESTIGACIÓN
es el
Visto como
Formalizadocomo
_________
_________
7
Capítulo 2 Descripción de la Investigación
2.1. Planteamiento del Problema
Los proyectos curriculares de Ingeniería se gestionan y dirigen con la interacción de las
unidades administrativa y académica; conformadas por la Coordinación y la asesoría técnica
administrativa en la primera unidad y la segunda unidad conformada por el Consejo
Curricular integrado por docentes de cada área académica, el representante de los estudiantes
y el presidente quien es el coordinador del proyecto curricular.
Al realizar un estudio inicial de la vinculación de las dos unidades mencionadas, se hizo
notoria la ausencia conceptual y pragmática de una organización sistemática y apenas un
asomo pobre de unidad estructural y funcional en torno a los procesos y flujo de información.
Ante la necesidad de cumplir con los planes de mejora en el orden de garantizar alta
calidad se presenta la oportunidad de ejercer control sobre la organicidad de los Proyectos
Curriculares.
2.1.1. Formulación del Problema
Como se dijo en la presentación, para lograr una gestión académica humana excelente se
verá el Proyecto Curricular como una Entidad Organizacional Holística y Sistemática, lo cual
lleva a planear una línea de Investigación cuyo primer estadio de estudio investigativo tendrá
como problema resolver la pregunta ¿Cuál debe ser la estructura del prototipo de
Proyecto Curricular de Pregrado de la Facultad de Ingeniería con miras a la gestión,
desarrollo y permanencia en la excelencia académica?
Un camino para cada vez hacer la cosas mejor es lanzar estrategias de corrección basadas
en una planeación de actividades encaminadas a detectar escenarios de oportunidad de
mejora lo cual es loable y titánico.
8
Otro camino es plantear un estudio, una línea de investigación de carácter prospectivo
que determine un curso de acción tendiente a alcanzar, cambiando el hoy, el propósito
deseado.
El propósito o futurible propuesto es alcanzar con paso firme la excelencia académica,
permanecer en ella y reconocer los fundamentos de la academia excelsa para continuar esa
autopista cognitiva, la de la excelsitud.
La mirada que acompaña esta perspectiva se recrea en concebir el cambio desde sus
fundamentos estructurales y pensando en la perspectiva de la gestión del conocimiento en
una organización vista como un Sistema Adaptativo Complejo.
2.1.2. Sistematización Del Problema
1. ¿Qué puntos críticos observados en el actual funcionamiento de los proyectos
curriculares merecen atención estratégica?
2. ¿Cuál debe ser la categorización ontológica de los obstáculos críticos en la ejecución
del proyecto curricular de Ingeniería?
3. ¿Qué modelos matemáticos estarían asociados a los puntos críticos susceptibles de
mejora?
4. ¿Cuáles son las demandas futuribles a corto, mediano y largo plazo?
5. ¿Qué características imprescindibles debe de garantizar la estructura del Proyecto
Curricular para que su gestión de calidad sea exitosa?
2.2. Objetivos de la Investigación
2.2.1. Objetivo General
Fortalecer la toma de decisiones en el Proyecto Curricular de Pregrado en Ingeniería
Prototipo de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas
(FIUD) en ambiente de la cultura de alta calidad, mediante concebirlo como una
Organización Dinámica Adaptativa, que genere valor y soporte al desarrollo humano para el
desarrollo social.
9
2.2.2. Objetivos Específicos
Diseñar el modelo sistémico del Proyecto Curricular de Pregrado en Ingeniería
Prototipo de la FIUD, mediante la teoría general de sistemas y el análisis sistémico
con miras a conformar el modelo de sistema viable.
Configurar el Proyecto Curricular de Pregrado en Ingeniería Prototipo de la FIUD
como modelo de sistema viable mediante concepción de la asimilación sintáxica que
soporte el análisis estructural.
Diseñar el soporte estructural mediante matriz funcional-operativa que produzca
insumos para la toma de decisiones misionales y visiónales.
Diseñar el visualizador dinámico del estado funcional del Proyecto Curricular de
Pregrado en Ingeniería Prototipo de la FIUD mediante la caracterización y
seguimiento de los procesos con el fin de gestionar exitosamente el Proyecto
Curricular.
2.3. Justificación De la Investigación
La universidad Distrital es una institución distinguida por la calidad de sus egresados,
sus procesos académicos y su cobertura (teniendo en cuenta además que es una universidad
pública).
Por ello es importante analizar y reconocer los diversos factores que le afectan, no solo a
nivel general como Universidad sino a cada uno de sus proyectos, ya sean de pregrado o
postgrado.
El sistema de gestión de calidad de una organización o compañía son una serie de
actividades coordinadas que se encargan de optimizar los procesos de creación de productos
para asegurar la calidad de los mismos, haciendo uso de una buena toma de decisiones, esta
toma de decisiones es un proceso complicado para sistemas que experimentan un continuo
cambio y en donde las entradas no son iguales en cada uno de los tiempos.
Por otra parte los sistemas adaptativos complejos proporcionan una solución a este
problema de cambio continuo, ya que aprenden acerca de las nuevas entradas que puede
llegar a tener un sistema y generan nuevas reglas o modelos para estas en una tasa de cambio
considerablemente rápida.
10
En este punto el presente trabajo se enfoca en definir la estructura, características y
procesos que le definen, aportando posiblemente por medio del análisis de estos, a la mejora
del proyecto.
2.4. Hipótesis De Trabajo
El camino hacia la garantía de éxito, excelencia académica, se asegura con la presencia
de una estructura Tripartita, dinámica flexible del Currículo disciplinar singular con lo
Normativo-administrativo y lo Logístico-implementar, mirada como una unidad holística
y sistémica sobre la cual ha de configurarse una arquitectura de tipo corporativo visionario
particular que facilite y guie el diseño tanto del modelo como del prototipo de Proyecto
Curricular de Pregrado en Ingeniería para su implementación y su posterior gestionar y
gerenciar misional y visional.
La estructura CNL (Curriculum-Normatividad-Logística) permite asimilar y prospectar
acciones académicas que conducen a la excelencia cognitiva.
C Curriculum: Conforma el espectro de las configuraciones mentales sobre las cuales el
saber pensar disciplinar actúa para resolver la situación problémica.
N Normatividad: Normas y leyes le dan garantía de salvaguardar los mínimos de avance
conceptual
L Logística: Conducen a que se ajusten los tiempos con los requisitos y los recursos para
lograr el perfil profesional.
2.5. Grupo y Línea de Investigación
La Presente propuesta se encuentra soportada por el Grupo de Investigación
Modelación en Ingeniería de Sistemas (MIS), con la línea de Investigación Gestión de la
Calidad
11
2.6. Marco Referencial
Para la acuciosidad cognitiva esto es el aprendizaje de una disciplina, la referencia vendrá
dada por el currículo de esta o mejor por la especificidad y particularidad profesional que la
madurez de la carrera haya ido mostrando en su dinámica de desarrollo, así el currículo se
establece como el alma viva de la formación profesional de excelencia y su estructura será
fundamental.
Los marcos normativos actúan de Guía limitante de derechos y deberes bajo los cuales se
encauzan los procederes de las estrategias conducentes al aprovisionamiento, asimilación,
acomodación y prospección de saberes que se concentran en marcos de facilidad y
obligatoriedad mentales y sociales.
La logística académica velará por la resonancia de la alta calidad formativa disciplinar
partiendo del aprovisionamiento y diligente proceso de formación disciplinar en el tiempo y
estructura mental pertinente que involucra la temporalidad y sincronismo de actividades,
tareas, procesos y proyectos pertinentes para la adecuación, movilización de estructuras
mentales que rindan y desplieguen calidad cognitiva de excelencia.
CURRICULUM: Teorías curriculares
NORMATIVIDAD: Eje central de la Norma y mapa de reglas y condiciones.
LOGÍSTICA: Facilidades para que los procesos y proyectos de aprendizaje se den en
la justa medida y aplomo de política académica.
2.6.1. Marco Conceptual
Sistema
“Sistema es un todo integrado, aunque compuesto de estructuras diversas,
interactuantes y especializadas. Cualquier sistema tiene un número de objetivos, y los pesos
asignados a cada uno de ellos pueden variar ampliamente de un sistema a otro. Un sistema
ejecuta una función imposible de realizar por una cualquiera de las partes individuales. La
12
complejidad de la combinación está implícita". (IEEE Standard Dictionary of Electrical and
ElectronicTerms, citado en Barón, 2004)
Subsistema
(Johansen, 1993) menciona que “cada una de las partes que encierra un sistema puede
ser considerada como subsistema, es decir, un conjunto de partes e interrelaciones que se
encuentra estructuralmente y funcionalmente, dentro de un sistema mayor y que posee sus
propias características. Así los subsistemas son sistemas más pequeños dentro de sistemas
mayores.” (p. 56).
Variable
“Una variable es un símbolo que representa un elemento no especificado de un
conjunto dado. Dicho conjunto es llamado conjunto universal de la variable, universo o
dominio de la variable, y cada elemento del conjunto es un valor de la variable”. (Caldera,
2009)
Sistema Adaptativo
(Torres) menciona que “un sistema es adaptativo si mejora su desempeño en el
tiempo, si aprenden. El ser humano tiene estas características. Los sistemas adaptativos son
muy útiles, ya que se emplean para optimizar o encontrar soluciones que son muy complejas
o complicadas: estos sistemas encuentran soluciones ellos mismos”. (p. 28)
Son sistemas que varían sus características en el tiempo, ya sea por variaciones en la
entrada u otra perturbación externa y se auto-ajustan para lograr un objetivo específico.
Se adaptan automáticamente a condiciones y/o requerimientos cambiantes (no-
estacionarias), requieren un proceso de “entrenamiento” y no necesitan un proceso de síntesis
riguroso debido a que se “auto-diseñan”.
Después de entrenarse para un número de señales o patrones acotado, pueden
comportarse en el entorno adaptando exitosamente nuevos patrones. Otra característica es
que pueden repararse a sí mismo, adaptándose por ejemplo a la falla de una de sus partes,
éstos son más complejos de analizar que los sistemas no-adaptativos y luego de un período
de adaptación, y si las señales / patrones de entrada no cambian, se les puede considerar
“sistemas adaptativos lineales”.
13
Sistema Complejo
(Moriello, 2003, Sistemas Complejos), menciona que: Los sistemas complejos se
caracterizan fundamentalmente porque su comportamiento es imprevisible. Sin embargo,
complejidad no es sinónimo de complicación: este vocablo hace referencia a algo
enmarañado, enredado, de difícil comprensión.
Es un sistema visto como una entidad cuyo comportamiento global es más que la
suma de las operaciones de sus partes. Usualmente se le define como una red de muchos
componentes cuyo comportamiento de agregados da lugar a estructuras en varias escalas y
patrones de manifestación, cuya dinámica no es posible de inferir de una descripción
simplificada del sistema. El campo es altamente multidisciplinario, juntando expertos en
varias ramas para su estudio que van desde economía, ciencias sociales, biología, física,
meteorología, etc., Las bases teóricas de los sistemas complejos han sido enfocadas
principalmente en su organización; considerándolos como el conjunto de relaciones que
determinan las clases de interacciones y transformaciones dentro de un sistema y en los
arreglos que contribuyen al desarrollo y persistencia de ciertas características dentro de la
organización. Son las relaciones entre los componentes, más que los componentes y sus
propiedades las que son más significativas, donde al dar un mayor énfasis a la estructura y
relaciones en lugar de su composición es lo que hace que muchos de los diferentes tipos de
sistemas puedan ser caracterizados con herramientas analíticas similares.
Modelo de sistema abierto:
(Johansen, 1993) define un sistema abierto como “aquel sistema que interactúa con su
medio, importando energía, transformando de alguna forma esa energía y finalmente
exportando la energía convertida”. (p. 69)
(Parsegian, 1973, citado en Johansen, 1993) menciona las características de todo sistema
abierto como:
- Existe un intercambio de energía y de información entre el subsistema (sistema) y su
medio o entorno.
- El intercambio es de tal naturaleza que logra mantener alguna forma de equilibrio
continuo (o estado permanente) y
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- Las relaciones con el entorno son tales que admiten cambios y adaptaciones, tales como
el crecimiento en el caso de los organismos biológicos.
Análisis Estructural
Se refiere a un método para la estructuración de las ideas el cual permite la descripción
de un sistema con la ayuda de una matriz que relaciona todos sus elementos es decir, permite
la reflexión colectiva, además considera los factores cualitativos provocando reflexiones
sobre aspectos inesperados del sistema. Posee tres fases: identificación de los factores, luego
pone en relación los factores y finalmente clasifica y analiza los factores o comúnmente
llamados: diseño (ideación y elección), calculo (modelado, procedimiento y herramientas) y
comprobación (consideración normativa, discusión e interpretación). En general permite
establecer las condiciones de idoneidad de una estructura con respecto a la finalidad.
El método o modelo se aplica en el cálculo de estructuras conformadas por elementos
resistentes lineales. Se aplica a estructuras que por sus condiciones no son abordadas por
otros.
Según el Ministerio de Fomento de España (2011), se dice del análisis estructural que:
El análisis estructural proporciona resultados a nivel global (reacciones, desplazamientos) y
a nivel seccional (esfuerzos, curvaturas, elongaciones). Debe servir, también, para determinar
el comportamiento a nivel local (tensiones, deformaciones) de aquellas zonas singulares en
las que las hipótesis clásicas de la resistencia de materiales no sean aplicables: zonas locales
próximas a cargas concentradas, nudos, cambios bruscos de sección, etc. El análisis
estructural debe adoptar, en cada caso, los modelos e hipótesis fundamentales de cálculo
apropiados para aproximar el comportamiento real de las estructuras con la precisión
necesaria para asegurar la no superación del estado límite considerado. (p. 41)
Modelos y Mapeos De Procesos
Es el rastreo, interpretación y modo de ilustración de los procesos llevados a cabo en
la empresa. Se realiza un mapa de procesos enfocándose en las relaciones existentes y
evidentemente mostrando los procesos del sistema, ofreciendo una visión general del sistema
de gestión.
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Sirve como herramienta para iniciativas para la competitividad y mejora continua,
con ayuda de los mapas dados, una empresa puede resolver: Mejoras a los procesos,
diseño/rediseño de procesos y automatización de procesos.
Los modelos de procesos indican la estructura a seguir en cuantos procesos, es una
representación de estos, solo que es una simplificación del modelo real.
Se aplican más que nada en la empresa, debido a la complejidad que puede tener el
sistema (conjuntos de procesos y subprocesos integrados en una organización).
Cuadro de mando integral:
“Podemos describir el cuadro de mando integral como un conjunto cuidadosamente
seleccionado de medidas derivadas de la estrategia de una empresa. Las medidas
seleccionadas para formar el cuadro de mando representan una herramienta que los líderes
pueden usar para comunicar a los empleados y a las partes interesadas externas los resultados
y los impulsores a los que la empresa recurrirá para alcanzar su misión y sus objetos
estratégicos” (Costa, Domínguez, Hernández, Leiva, Verdú, P. 7).
Dashboard De Procesos
Es una herramienta de administración de empresas que muestra continuamente el
momento que una compañía y sus empleados alcanzan los resultados definidos por el plan
estratégico. También es una herramienta que ayuda a la compañía a expresar los objetivos e
iniciativas necesarias para cumplir con la estrategia.
Es un sistema de administración, que va más allá de la perspectiva financiera con la
que los gerentes acostumbran evaluar la marcha de una empresa.
Es también considerado un robusto sistema de aprendizaje para probar, obtener
realimentación y actualizar la estrategia de la organización. Provee el sistema gerencial para
que las compañías inviertan en el largo plazo, en clientes, empleados, etc.
Sus aplicaciones entran en la mejora de toma de decisiones, introduciendo indicadores
de rendimiento (usados en procesos de incidentes, administración de la configuración y
problemas, entre otros), mide los procesos en tiempo real, de forma centralizada y a nivel
gerencial.
16
Organización
Yopo (1970) afirma que la Organización: “Es el arreglo del personal para facilitar el
logro de ciertos propósitos pre-establecidos, a través de una adecuada ubicación de funciones
y de responsabilidades” (p.3).
Coordinación
Stoner, Freeman & Gilbert (1996) afirman que la Coordinación: “Es un proceso que
consiste en integrar las actividades de departamentos independientes a efecto de perseguir
las metas de la organización con eficacia” (p.351).
Investigación
Tamayo (2004) afirma que la Investigación: “Es un proceso que, mediante la
aplicación del método científico, procura obtener información relevante y fidedigna, para
entender, verificar, corregir o aplicar el conocimiento” (p.41).
Universidad
Jaspers (citado por Giustiniani & Carbajal, 2008) afirma: La universidad es la sede
en la cual la sociedad y el Estado permiten el florecimiento de la más clara conciencia de la
época. Allí pueden reunirse los que, en calidad de docentes y alumnos, tienen la única misión
de aprender la verdad. Porque el que en algún lado tenga lugar una incondicional indagación
de la verdad constituye un derecho del ser humano como tal. (p.87)
Proceso
García (1998) afirma: Un proceso se presenta cuando partiendo de un sujeto de
proceso que se encuentra en una situación inicial conocida, se desea llevarlo hasta otra
situación final distinta, también conocida, pero en el camino se interponen una serie de
barreras, obstáculos o impedimentos, que deben ser franqueados mediante la realización de
operaciones. (p.27)
Indicador
Lusthaus, Adrien, Anderson & Carden (2001) afirman que un Indicador: Es un
elemento de medición que permite esclarecer y medir un concepto. Los indicadores hacen
17
más tangible el concepto, le dan a usted algo para medir, y permiten la medición en el tiempo.
Le ayudan a aclarar lo que realmente desea usted saber. (p.41)
Índice
Brull (2007) afirma que: “Un índice es un número abstracto que se construye con
distintos componentes para seguir la evolución de ellos en su conjunto. Dentro de este índice
se pondera la participación de las partes en el mismo según distintos criterios” (p.41).
Herramienta Gerencial
Las herramientas gerenciales, son los recursos u apoyos que se emplean para mejorar el
sistema a nivel administrativo. Se consideran ciertas funciones gerenciales como
herramientas básicas para el trabajo productivo, siendo:
Planificación: Busca la estrategia que la empresa va a seguir en un lapso de tiempo.
Organización: Busca que los equipos de trabajos resulten en un todo que supere el
trabajo de las partes
Integración de personal: El personal es el recurso humano, teniéndose como prioridad
dentro de la empresa.
Dirección: Se refiere al líder como tal, el cual deberá dar orientación al recurso
humano.
Control: Simplemente supervisa y verifica la validez del proceso.
Macrosistema
Lefrancois (2005) afirma: ”Todos los sistemas en interacción –micro, meso y exo-,
que caracterizan la cultura(o subcultura) definen al macro sistema. Los macro sistemas se
describen de acuerdo con las ideas, valores, costumbres, conductas esperadas, roles sociales,
estatus asignados, estilos de vida, religiones, etcétera” (p.54).
Bronfenbrenner (citado por Lefrancois, 2005) afirma: “El macro sistema es un
bosquejo social para una cultura particular, subcultura u otro contexto social extenso” (p.54).
18
Gestión
(Lozano, 2006) entiende la gestión de la siguiente manera: La gestión es
esencialmente algo muy similar a ejecución, a la capacidad de hacer, de sincronizar
aspiraciones y objetivos bajo la premisa del uso eficiente de recursos y capacidades para
lograr beneficios dentro de parámetros aceptables de eficiencia. Asimismo, posee
componentes fundamentales que se refieren a la estrategia, los procesos internos, la cultura,
los productos y el mercado.
Las empresas definen estrategias con el propósito de construir puentes que le permitan
vincularse con su entorno y bajo esa perspectiva, la gestión, puede interpretarse como la base
de esos puentes que les permite afianzarse de cada lado para poder comunicarlos. Si las
estrategias miran hacia fuera, la gestión es fundamentalmente interna; por el contrario, si se
abre un espacio de debate sobre la predominancia del término estrategia frente al de gestión,
nos encontraremos con la eterna discusión de qué es más importante, si los medios o los fines.
(p.11)
Calidad:
ISO 9000-2000 (2000) define calidad como “Grado en que un conjunto de
características inherentes (a un objeto, producto, servicio, etc.) cumple con una necesidad o
expectativa establecida, generalmente implícitas u obligatorias”.
Gestión de la calidad:
ISO 9000-2000 (2000) define la gestión de la calidad como “Actividades coordinadas
para dirigir y controlar una organización en materia de calidad”.
Según ISO 9004-2000 (2000) la gestión de la calidad se basa en ocho principios, que
sirven de pauta para lograr un mejor desempeño de una organización. Son:
Enfoque al cliente.
Liderazgo.
Participación del personal.
Enfoque a los procesos.
Enfoque de sistema para la gestión.
Mejora continua.
19
Toma de decisiones basadas en hechos.
Relaciones mutuamente beneficiosas con el proveedor.
Administración:
Daniel D. Stuhlman (2012) menciona que: La administración es el proceso de
organización que incluye la planificación estratégica, el establecimiento de unos objetivos,
la gestión de recursos, la implementación de los activos humanos y financieros necesarios
para alcanzar los objetivos y resultados de la medición. La administración también incluye
registro y almacenamiento de datos e información para su uso posterior o para otros dentro
de la organización. Las funciones de gestión no se limitan a los gerentes y supervisores. Cada
miembro de la organización tiene algunas funciones de gestión y presentación de informes
como parte de su trabajo.
Matriz De Impacto Cruzado (Mic)
Fernández (2006) afirma que la Matriz de Impacto Cruzado: calcula la probabilidad
de aparición de cada acontecimiento de futuro en el periodo de tiempo especificado, teniendo
además en cuenta el impacto cruzado entre diferentes acontecimientos. Este método se ha
utilizado en el ámbito urbano para prever el impacto de grandes proyectos sobre el medio
ambiente y el tejido socioeconómico. (p.111)
2.6.2. Marco Teórico
Modelo
Moya (1998) afirma que: “Un modelo se define como una representación idealizada
del sistema real estudiado, y puede ser utilizado para predecir el efecto que sobre el
rendimiento del sistema tienen posibles cambios en este” (p.34).
En una sociedad que busca incansablemente los métodos que faciliten los procesos
para producir sus bienes y servicios surge la imperante necesidad de implementar y
desarrollar procesos de transferencia de conocimiento, a través de herramientas que
resulten rápidas, confiables y económicas. Al tratar de aplicar un modelo de gestión de
conocimiento a un sistema complejo, es posible que el modelo adopte las cualidades de
los sistemas complejos y se vuelva también complejo. Además si se toma como base las
características de los sistemas complejos como son emergencia, auto-organización y caos
20
se puede tener un modelo organizado y retroalimentado de manera emergente el cual se
ilustra en la Figura 2.1.
Figura 2.1: Características de Sistemas Complejos.
Fuente: Instituto de Sistemas Complejos de N. Inglaterra
Sistema Adaptativo Complejo
“Un Sistema Adaptativo Complejo, SAC (o CAS, del inglés Complex Adaptive
System), es una red dinámica de muchos agentes actuando en paralelo, constantemente y
reaccionando a lo que otros agentes están haciendo. El resultado total del sistema proviene
de un enorme número de decisiones hechas en algún momento por muchos agentes
individuales.” Los SAC se caracterizan por estar “alejados del equilibrio son sensibles a sus
condiciones iniciales, poseen autoorganización y propiedades emergentes, características
que, desde las leyes del caos, los convierten en autónomos e impredecibles”.
El control de un CAS tiende a ser muy disperso y descentralizado. Si no va a haber
ningún comportamiento coherente en el sistema, tiene que surgir de la competencia y la
cooperación entre los propios agentes. El comportamiento global del sistema es el resultado
de un gran número de decisiones tomadas en cada momento por muchos agentes individuales.
21
Un CAS se comporta / desarrolla de acuerdo a tres principios fundamentales: el orden
es emergente en lugar de predeterminado (véase Redes Neuronales ), sistema de la historia
es irreversible, y el sistema futuro es a menudo impredecible. Los bloques de construcción
básicos de los CAS son agentes. Agentes de exploración de su entorno y desarrollar esquemas
interpretativos que representan y las normas de acción. Estos esquemas están sujetos a
cambio y evolución. Esta definición es una de las más aceptadas realizada por John H.
Holland.
Lo que distingue a un CAS de un Sistema Multi-Agente (MAS) es el enfoque en nivel
superior y propiedades características como la auto-similitud, complejidad, emergencia y
auto organización. Un MAS se define simplemente como un sistema compuesto por la
interacción de múltiples agentes. Los Sistemas Adaptativos Complejos se caracterizan por
un alto grado de capacidad de adaptación, dándoles capacidad de recuperación frente a
la perturbación.
La Autoorganización “Es una propiedad que se refiere a la tendencia espontánea de
la organización continua”
La auto-organización tiene 5 propiedades que son las que la hacen posible, en
palabras de la ingeniera Leyini parra, se definen como:
Interacciones: Son el patrón y la formación de la conducta del sistema debido a
las interacciones internas del mismo donde no hay intervención directa de las
influencias externas, dichas interacciones dependen únicamente de la información
local y no tienen relación con el todo.
Incremento de orden: Un sistema completamente aleatorio o semi-organizado
adquiere un nuevo orden que promueve una función de comportamiento
específica.
Dinámica: La dinámica permite la rápida adaptación o reacción a los cambios. Es
requerida para mantener la estructura y el orden.
Robustez y adaptabilidad: El sistema reacciona por medio de la adaptación a los
cambios sin modificar su organización autónoma. Los cambios en el entorno
pueden influenciar el sistema y generar tareas diferentes sin generar variaciones
en las características comportamentales de las partes que los constituyen.
22
Autonomía: Las decisiones en el sistema son tomadas con base en su propia
organización y su dinámica interna. Esto implica que no hay dirección,
manipulación, interferencia, precisiones o participación externa.
La Emergencia “Está relacionada usualmente con el concepto de creación de
nuevas propiedades en la escala macro sistema”
La emergencia tiene 8 propiedades que son las que la hacen posible, en palabras de
la Ingeniera Leyini Parra, se definen como:
Interacciones: Sin interacciones no emergen dinámicas macro-nivel. Son más
importantes las interacciones que las partes.
Efecto micro-macro: Se refiere a las propiedades, comportamientos, estructuras
o patrones que aparecen en el nivel macro como una salida de la interacion del
nivel macro.
Control descentralizado: Un componente, subconjunto de componentes o
módulo no es suficiente para definir la dinámica macro-nivel. La impredictibilidad
es necesaria para la emergencia.
Robustez y flexibilidad: Un componente individual no es representativo. La falla
de un componente no afecta el macro-nivel (en principio). Daños o errores en las
partes pueden causar disminución en el desempeño, pero no el colapse del sistema.
Pueden reemplazarse componentes sin perder la funcionalidad.
Dinámica: Nuevos “emergentes” (propiedades, comportamientos, estructuras o
patrones) aparecen en ciertos puntos de tiempo.
Novedad: La novedad o nueva propiedad emerge porque el comportamiento
global ni es completamente entendido ni se espera desde el comportamiento de los
componentes individuales.
Coherencia: La emergencia aparece como un todo integrado. Ese todo tiende a
mantener un sentido de identidad. Para ello es fundamental una correlación entre
las partes.
Relaciones bidireccionales: Las relaciones entre el micro y el macro nivel es
bidireccional en un sistema emergente. De lo micro a lo macro y de la interacción
23
de las partes surge el comportamiento global. En la dirección opuesta, el
comportamiento emergente influencia las partes.
Otras propiedades importantes son la adaptación (o la homeostasis) es decir consiste
en su capacidad de mantener una condición interna estable compensando los cambios en su
entorno, la comunicación, la cooperación, la especialización y la organización del espacio
temporal, y por supuesto de la reproducción. La comunicación y la cooperación tienen lugar
en todos los niveles, desde el agente al nivel del sistema. Las fuerzas que impulsan la
cooperación entre los agentes en un sistema pueden analizarse con la teoría de
juegos. Muchas de las cuestiones de la ciencia de la complejidad y nuevas herramientas para
el análisis de la complejidad se están desarrollando en la ciencia de la red.
Los sistemas adaptativos complejos están compuestos por elementos dinámicamente
relacionados implicados en un sin número de procesos como el origen de la vida, la dinámica
de los ecosistemas, el sistema inmunitario de los mamíferos, el aprendizaje y los procesos
mentales de los animales (incluido el hombre) la evolución de las sociedades humanas y el
empleo de programas y/o equipos informáticos diseñados para desarrollar estrategias o hacer
predicciones basadas en observaciones previas, etc.
El sistema adaptativo complejo es un sistema diverso, conformado por muchos
elementos interconectados que tiene la capacidad de cambiar y aprender de la experiencia.
Un Sistema Adaptativo Complejo es una red dinámica de muchos agentes actuando
en paralelo, constantemente y reaccionando a lo que otros agentes están haciendo. El
resultado total del sistema proviene de un enorme número de decisiones realizadas por
muchos agentes individuales.
John H. Holland (1994) menciona que: Un CAS (sistema adaptativo complejo) es una
red dinámica de muchos agentes (los cuales pueden representar células, especies, individuos,
empresas, naciones) actuando en paralelo, constantemente y reaccionando a lo que otros
agentes están haciendo. El control de un CAS tiende a ser altamente disperso y
descentralizado. Si hay un comportamiento coherente en el sistema, este tiene un crecimiento
de competición y cooperación entre los agentes mismos. El resultado total del sistema
proviene de un enorme número de decisiones hechas en algún momento por muchos agentes
individuales.
24
Teoría General De Sistemas
(Johansen, 1993) se refiere a la Teoría General de sistemas así: La Teoría General
de Sistemas a través del análisis de las totalidades y las interacciones internas de éstas
y las externas con su medio, es, ya en la actualidad, una poderosa herramienta que
permite la explicación de los fenómenos que se suceden en la realidad y también hace
posible la predicción de la conducta futura de esa realidad. Es pues, un enfoque que debe
gustar al científico, ya que su papel, a nuestro juicio, es, justamente, el conocimiento
y la explicación de la realidad o de una parte de ella (sistemas) en relación al medio que
la rodea y, sobre la base de esos conocimientos, poder predecir el comportamiento de
esa realidad, dadas ciertas variaciones del medio o entorno en el cual se encuentra.
(p. 14)
Fruto inicialmente de Von Bertalanffy, posteriormente complementada y
perfeccionada por un grupo de pensadores. Básicamente es una forma de representación de
la realidad de manera sistémica, teniendo en cuenta las relaciones y las respectivas redes o
conjuntos que estas conforman.
La TGS es una respuesta a la falta de un enfoque que incluyera ciertos rasgos,
necesarios para describir de manera completa un “conjunto o todo”, así que se puede aplicar
básicamente a todo y en ese caso a diversas disciplinas, pero han surgido algunas que buscan
su aplicación por medio de ciencias aplicadas como:
Cibernética
La teoría de Información
La teoría de Juegos
La teoría de la decisión
La topología o Matemática Racional
El análisis factorial
La ingeniería de Sistemas
La investigación de operaciones
25
Modelo de sistema viable:
(Johansen, 1993) dice “StaffordBeer define a un sistema viable como aquel que es
capaz de adaptarse a las variaciones de un medio en cambio” (p. 79)
(Johansen, 1993) cita a Katz y Kahn. Menciona que: En efecto, ellos distinguen cinco
funciones que debe cumplir todo sistema viable. Ellas son: 1) las funciones (o subsistemas)
de producción, cuya función es la transformación de las corrientes de entrada del sistema en
el bien y/o servicio que caracteriza al sistema y su objetivo es la eficiencia técnica; 2) las
funciones de apoyo, que buscan proveer, desde el medio al subsistema de producción, con
aquellos elementos necesarios para esa transformación; luego son encargadas de la
explotación del bien y/o servicio en el medio con el fin de recuperar o regenerar las corrientes
de entrada, y, finalmente, son las encargadas de lograr que el medio “acepte” o “legalice” la
existencia misma del sistema. En concreto, su objetivo es la manipulación del medio; 3) las
funciones o subsistemas de mantención, encargadas de lograr que las partes del sistema
permanezcan dentro del sistema; 4) los subsistemas de adaptación, que buscan llevar a cabo
los cambios necesarios para sobrevivir en un medio en cambio, y finalmente; 5) el sistema
de dirección encargado de coordinar las actividades de cada uno de los restantes subsistemas
y tomar decisiones en los momentos en que aparece necesaria una elección. (p. 57)
Es un esquema que permite el entendimiento del comportamiento de los sistemas
sociales entendidos como empresas, ciudades, regiones y organizaciones o agrupaciones
específicas de individuos con ciertas características. Creado por Stanford Beer creador de la
cibernética organizacional, con el propósito de diagnosticar la viabilidad de dichas
organizaciones sociales, su estabilidad, su habilidad de reacción a cualquier situación, como
una especie de homeostasis (presente en los sistemas descriptivos de seres vivos como la
habilidad de compensar internamente los estímulos recibidos), además aplique propiamente
la morfogénesis (procesos que colaboren a su crecimiento, aprendizaje y nuevos
mecanismos de adaptación). Maneja los conceptos de sistemas, como la organización donde
hay subniveles encargados de cierto tipo de información, controlados jerárquicamente (los
internos controlados por los más externos). Finalmente este esquema permite entender el
funcionamiento administrativo de manera detallada de una organización o empresa.
26
Al mencionar su objeto de análisis ya se puede ver que el campo de aplicación es a
nivel empresarial, aunque también se concibe en otro aspecto un tanto diferente orientado
hacia la cibernética.
Gestión del Conocimiento
Para poder desarrollar o tratar de aplicar la gestión de conocimiento es necesario
conocer diferentes nociones sobre ella, por ejemplo se puede explicar en términos de
transferencia de conocimiento: La Gestión o Administración del Conocimiento es un
concepto utilizado en las empresas, que pretenden transferir el conocimiento y experiencia
existente en los empleados, de modo tal que pueda ser utilizado como un recurso disponible
para otros en la organización. La Gestión del Conocimiento pretende poner al alcance de
cada empleado la información que necesita en el momento preciso para que su actividad sea
efectiva (lagestióndelconocimiento.com, 2010). También se puede establecer con base en la
satisfacción de necesidades: “El proceso de administrar continuamente conocimiento de todo
tipo para satisfacer necesidades presentes y futuras, para identificar y explotar recursos de
conocimiento tanto existentes como adquiridos y para desarrollar nuevas oportunidades”
(Quintas, 1997).
Otras definiciones se enfocan a partir del capital intelectual: “El conjunto de procesos
y sistemas que permiten que el capital intelectual de una organización aumente de forma
significativa, mediante la gestión de sus capacidades de resolución de problemas de forma
eficiente (en el menor espacio de tiempo posible), con el objetivo final de generar ventajas
competitivas sostenibles en el tiempo” (Carrión, 2001). Y la generación de valor a través de
ella: “Crear valor a partir de los activos intangibles de la organización” (Sveiby, 2000).
Del mismo modo se encuentran nociones orientadas a la competitividad: Dirección
planificada y continua de actividades y procesos para potenciar el conocimiento e
incrementar la competitividad a través del mejor uso y creación de recursos de conocimiento
individual y colectivo (Forum, 2004).
En últimas, todos los conceptos de gestión de conocimiento apuntan a la manera como
se obtiene, clasifica, distribuye, trasmite y se guarda el conocimiento: Es un concepto
utilizado en las empresas, que pretende transferir el conocimiento y experiencia existente en
27
los empleados, de modo que pueda ser utilizado como un recurso disponible para otros en la
organización.
La Gestión del Conocimiento pretende poner al alcance de cada empleado la
información que necesita en el momento preciso para que su actividad sea efectiva
(lagestiondelconocimiento.com, 2010). Con base a las anteriores nociones se puede
establecer que los objetivos de la gestión del conocimiento son:
Formular una estrategia de alcance organizacional para el desarrollo, adquisición y
aplicación del conocimiento.
Implantar estrategias orientadas al conocimiento.
Promover la mejora continua de los procesos de negocio, enfatizando la generación
y utilización del conocimiento.
Monitorear y evaluar los logros obtenidos mediante la aplicación del conocimiento.
Reducir los costos asociados a la repetición de errores.
Reducir tiempos de ciclos en el desarrollo de nuevos productos.
Y se puede definir como un soporte tecnológico: Un “Sistema de Gestión del
Conocimiento”, es una plataforma de tecnologías de información y comunicaciones (TICs)
que soporta los procesos de Gestión del Conocimiento en la organización. Se centra en crear,
recopilar, organizar y difundir el “conocimiento” de una organización, en lugar de la
información o los datos (Medina, 2010). (9th Latin American and Caribbean Conference for
Engineering and Technology Medellín, Colombia WE1- 3 August 3-5, 2011)
Teoría De La Complejidad
Muchos son los fenómenos y hechos que se encuentran intrínsecos dentro de la teoría
de la complejidad: La teoría de la relatividad de Albert Einstein, el Principio de incertidumbre
o indeterminación, fractales, inteligencia artificial, teoría del caos, agentes, emergencia, auto-
organización; lo cual hace que encontrar una definición única sea casi imposible Ver Figura
2.2. Por lo general se asocia a la teoría de la complejidad con el estudio de sistemas
complejos.
28
Figura 2.2: Una historia de la ciencia de la complejidad.
Fuente: https://commons.wikimedia.org/w/index.php
Un sistema es complejo cuando se compone de muchas partes que se interconectan
de forma intrínseca (Moses, 2001). Un sistema presenta complejidad dinámica cuando la
causa y efecto son sutiles, con el tiempo (Senge, 1995). Un sistema es complejo cuando se
compone de un grupo de unidades relacionadas (subsistemas), para lo cual el grado y
naturaleza de las relaciones es imperfectamente conocidos (Sussman, 2007). (9th Latin
American and Caribbean Conference for Engineering and Technology Medellín, Colombia
WE1- 4 August 3-5, 2011)
Sistemas complejos y sistemas adaptativos complejos en la administración
Las organizaciones empresariales son sistemas complejos, dado que su comportamiento
se explica más en función de las interacciones que de las acciones de los agentes. Las
interacciones facilitan el surgimiento de condiciones novedosas que son absorbidas por el
sistema promoviendo su evolución; es decir, el sistema no solo se acomoda a las condiciones
cambiantes, sino que se transforma y modifica el entorno. Dado lo anterior, en el contexto de
29
la administración se sugiere el uso de la expresión sistema complejo más que sistema
adaptativo complejo. Los sistemas adaptativos complejos, tales como las organizaciones
empresariales, pueden ser comprendidos a partir de la emergencia, la auto-organización y la
evolución; características relacionadas con comportamientos no lineales alejados del
equilibrio. Por lo tanto, la búsqueda de equilibrios (estabilidad) que caracteriza a la
administración desde la corriente de pensamiento principal deja de ser pertinente para el
estudio de la organización, dado que reduce los niveles de creatividad e innovación, al igual
que limita la capacidad de respuesta a las condiciones cambiantes del entorno. La
investigación de la organización empresarial como sistema complejo puede ser abordada
desde el estudio de la criticalidad auto-organizada (subcriticalidad, supracriticalidad), por
cuanto desde esta perspectiva se consideran aspectos como nivel de conectividad entre los
agentes, centralización, inestabilidad limitada y generación de novedades, entre otros. La
comprensión de la organización empresarial como sistema complejo proyecta líneas de
investigación alrededor de temáticas como liderazgo y complejidad, innovación en sistemas
complejos, toma de decisiones en organizaciones descentralizadas, estrategia y complejidad,
construcción de acción colectiva en sistemas auto-organizados, entre otras. De igual manera,
se constituye en una gran oportunidad para el desarrollo de investigaciones de alto impacto
en el contexto de las organizaciones.
El desarrollo organizacional y la dinámica de sistemas son dos aspectos importantes que
se deben tomar en cuenta en las organizaciones complejas, ya que coadyudaran a mantener
en ellas un equilibrio homeostático, es decir, les permitirá adaptarse al medio, sobrevivir y
desarrollarse en él.
Para llevar a cabo el sistema complejo en la administración es necesario partir de un
análisis del entorno y del contexto en donde se encuentra inmerso el sistema, además de la
percepción de los riesgos e incertidumbres que sean potenciales a recibir control.
Posteriormente sería necesario el análisis de la estructura organizacional, de los procesos
y funciones llevadas a cabo en la organización, es decir, un análisis interno. El análisis
externo e interno propicia la base para determinar la magnitud de cambio y de control en una
organización. Los cambios pueden ser desde una mejora en los procesos existentes hasta una
reingeniería de procesos.
30
La expresión sistemas adaptativos complejos, a pesar de ser caracterizados desde la
emergencia, la auto-organización y la evolución, no logra capturar la esencia de dichas
características, es decir, en la expresión el término adaptativo es poco afortunado, dado que
no necesariamente puede ser entendido desde la evolución sino que puede limitarse a la
acomodación a las condiciones cambiantes. En otras palabras, en el contexto de la
administración el término es restringido, y por tanto se sugiere hacer uso de la expresión
sistemas complejos, en consonancia con la organización como sistema complejo.
La organización empresarial como sistema adaptativo complejo
Las organizaciones son sistemas no lineales alejados del equilibrio. Son altamente
sensibles a las innovaciones, a los eventos o al azar propio del ambiente empresarial, y sus
patrones de comportamiento emergen sin intencionalidad. De hecho, los comportamientos
empresariales no corresponden a la intensión de los individuos que los generan, lo que
produce inesperados y contados resultados intuitivos (Holland, 1995). Lo anterior pone de
manifiesto la imposibilidad de predecir y controlar el futuro en la organización y hace
necesario encontrar nuevas formas que faciliten su comprensión y desarrollo. En las 2 últimas
décadas, las ciencias de la complejidad (termodinámica del no equilibrio, la teoría de
catástrofes, la teoría del caos, la ciencia de redes, entre otras) ha sido uno de los campos de
investigación de mayor crecimiento para el estudio de las organizaciones como sistemas no
lineales (Allen, Maguire y McKelvey, 2011); sin embargo, los sistemas adaptativos
complejos se han presentado como la perspectiva teórica en la que se fundamenta una amplia
cantidad de propuestas (Stacey, 1995; Anderson, 1999; Mitleton, 2003). A la fecha no existe
un consenso generalizado frente a las propiedades de los CAS (Gell-Mann, 1994); sin
embargo, estos sistemas sugieren interacciones adaptativas entre los agentes (Holland, 1995),
que en algunas oportunidades pueden producir comportamientos sorprendentemente simples
y predecibles, y en otras, comportamientos que son imposibles de pronosticar. Lo anterior se
refiere a aspectos que se fundamentan principalmente en las propuestas de Gell-Mann (1994),
Holland (1992), Anderson (1999), Stacey (1995, 1996) y Mitleton (2003, 2005a, 2005b), los
2 primeros considerados como los autores que crearon la expresión sistema adaptativo
complejo, y los siguientes como los autores que, soportados en los SAC, han realizado
propuestas para la descripción de la organización. Los SAC se encuentran relacionados con
31
comportamientos no lineales y sistemas de feedback sin importar donde se presenten:
sistemas sociales naturales, sistemas sociales artificiales y sistemas sociales humanos. Las
investigaciones en sistemas sociales naturales han demostrado que el éxito de los sistemas
vivos se encuentra relacionado con el nivel de robustez y flexibilidad que estos tienen a las
condiciones cambiantes del entorno (Bedau, 2009; Bonabeau, Theraulaz, Deneubourg, Aron
y Camazine, 1997; Nicolis, Theraulaz y Deneubourg, 2005), señalando que la robustez y la
flexibilidad surgen de las habilidades para actuar autónomamente acorde con sus propios
intereses, con la capacidad evolutiva y de adaptación (Kauffman, 1995), que son el resultado
de las propiedades emergentes que provienen de interacciones no lineales entre las partes que
los componen. Lo anterior ha llevado a que en los sistemas sociales artificiales y humanos el
término «tecnología viviente» se identifique como el medio para capturar las implicaciones
del aumento de la habilidad en el diseño de sistemas que cuenten con estas características
(Bedau, McCaskill, Packard y Rasmussen, 2010). Las organizaciones empresariales, como
seres vivos, son sistemas caracterizados por ciclos de feedback no lineal por cuanto todo el
tiempo las personas interactúan unas con otras (Stacey, 1995), Adicionalmente, si se tiene en
cuenta que las decisiones de los actores dependen de sus percepciones y no impactan en la
misma proporción a los miembros de la organización, se evidencia la no linealidad de las
organizaciones, en la cual el comportamiento del grupo es mayor que la suma de los
resultados individuales (Watts, 2006). Esto último ha permitido que las organizaciones
empresariales puedan ser estudiadas a partir de las características, propiedades o principios
de los SAC, resaltando que la investigación en esta temática se encuentra en etapas tempranas
y, por lo tanto, existe una pluralidad de perspectivas teóricas de aplicación de los sistemas
adaptativos complejos en el contexto organizacional (Espinosa y Porter, 2011).
A la fecha existe una pluralidad de perspectivas teóricas de aplicación de los sistemas
adaptativos complejos en el contexto organizacional (Espinosa y Porter, 2011), dentro de las
que se destacan autores como Anderson (1999), Stacey (1995) y Mitleton (2003), señalando
que las propuestas mencionadas se orientan a describir el comportamiento de las
organizaciones como SAC y se encuentran soportadas en los trabajos de autores como Nicolis
y Lefever (1975), Prigogine (1983), Kauffman (1995), Gell-Mann (1994, 1995) y Holland
(1992, 1995). La propuesta planteada por Stacey (1995) propone el estudio de las empresas
considerando 2 propiedades fundamentales de los SAC: a) inestabilidad limitada en la que se
32
plantea la coexistencia de estabilidad e inestabilidad como condiciones de la dinámica
organizacional, y b) la auto-organización espontánea que emerge de las interacciones que se
presentan entre los componentes del sistema. Anderson (1999), por su parte, manifiesta que
los SAC tienen 4 características fundamentales que generan importantes implicaciones en la
teoría organizacional: a) los agentes que conforman el sistema siguen diferentes esquemas o
estructuras de conocimiento que determinan la acción que toma el agente en un periodo de
tiempo; b) los agentes están conectados uno a otro a través de bucles (loops) de feedback en
donde ningún componente individual dicta el comportamiento colectivo del sistema, sino que
este emerge de las interacciones entre los agentes, es decir, el sistema se auto-organiza; c)
los agentes coevolucionan uno a otro, cada agente se adapta a su ambiente esforzándose por
ajustarse o adaptarse a una función en el tiempo, donde el ajuste individual depende de la
escogencia que otros agentes han hecho, y en este sentido el paisaje adaptativo de cada agente
está en constante cambio, y d) nuevos agentes pueden formarse por recombinación de
elementos previamente exitosos y, por lo tanto, las relaciones entre los agentes pueden
evolucionar con el tiempo, cambiando el patrón de interconexiones, la fuerza de cada
conexión y la forma de la señal o función. Mitleton (2003) plantea que las organizaciones
pueden ser analizadas a partir de principios como: a) emergencia del orden a partir de
procesos de auto-organización; b)interrelación, interacción e interconectividad de los
elementos del sistema y entre este con el ambiente, c) coevolución de los sistemas, la cual se
presenta en la medida en que un elemento influye y a la vez es influenciado por los demás;
d) exploración del espacio de posibilidades y generación de variedad como condición para la
supervivencia, y e) intercambio de información con el entorno, lo cual mantiene a las
organizaciones como sistemas alejados del equilibrio al crear nuevas estructuras y orden. A
partir de las características, propiedades y principios que estos autores asignan a los SAC se
puede observar que, pese a que no hay un consenso generalizado (Gell-Mann, 1994), sí existe
afinidad entre los diferentes planteamientos. De hecho, las propuestas realizadas por
Anderson (1999), Stacey (1995) y Mitleton (2003) son totalmente afines con las
características definidas por Holland (1992) para los sistemas adaptativos complejos. Se
destaca adicionalmente que las diferentes características asignadas a los SAC pueden ser
agrupadas en 3 categorías: emergencia, autoorganización y evolución, las cuales también han
sido abordadas en los estudios de sistemas sociales artificiales como medios para alcanzar
33
comportamientos colaborativos entre los agentes (Nitschke, 2005). De esta manera, los
planteamientos de Anderson (1999), Stacey (1995) y Mitleton (2003) concuerdan de manera
explícita en que las organizaciones empresariales como SAC se caracterizan por la auto-
organización y el surgimiento de nuevo orden, para lo que es necesario el intercambio de
información con el entorno, lo que las constituye en estructuras disipativas alejadas del
equilibrio (Nicolis y Prigogine, 2007), que las lleva a permanecer en procesos de exploración
y explotación del espacio de posibilidades generando nuevas variedades (Kauffman, 1995).
De igual manera, Anderson (1999) y Mitleton (2003) concuerdan en que las organizaciones
desarrollan procesos de evolución y coevolución que surgen de la interrelación, interacción
e interconectividad de los elementos del sistema, buscando ajustarse y adaptarse al ambiente
a través de las acciones de los actores, que dependen de las percepciones y no impactan en la
misma proporción a los miembros de la organización; lo anterior evidencia la no linealidad
propuesta por Stacey (1995). Adicionalmente, Anderson (1999) plantea como característica
de los SAC la recombinación, que, según lo planteado por Kauffman (2003), es una estrategia
de búsqueda evolutiva. La evolución implica toda clase de sistemas, fenómenos y
comportamientos que son susceptibles de cambio, transformación y, en general, de desarrollo
(Maldonado, 2009b), y en este sentido se manifiesta que las organizaciones tienen la
capacidad de modificarse a sí mismas, modificar el ambiente en el que se encuentran y
adaptarse a las modificaciones del ambiente (Gould, 2010; Weick, Sutcliffe y Obstfeld,
2005). (L.E. Bohórquez Arévalo / Estudios Gerenciales 29 (2013) 258–265)
2.7. Aspectos Metodológicos
2.7.1. Tipo de estudio
El poco énfasis que las organizaciones suelen tener con respecto a la preservación de
su capital intelectual impide que las mismas puedan usarlo para desarrollarse, crecer y
evolucionar. Por ende surge la necesidad de indagar acerca de esto.En ese orden de ideas se
propone un tipo de estudio a nivel exploratorio.
34
2.7.2. Método de investigación
El proyecto presenta un enfoque de método hipotético-deductivo, debido a que hay
ideación basada en los hechos facticos encontrados en el funcionamiento y organización
actual de los proyectos curriculares.
2.7.3. Fuentes y técnicas para la recolección de la información
Es indispensable que al recopilar la información necesaria para generar las bases teóricas
para el desarrollo del proyecto se adopten ciertos aspectos que brinden fuentes confiables y
pertinentes. Para esto se deben tener en cuenta los siguientes aspectos:
Consulta de textos relacionados con los temas involucrados,
Asesoramiento de personas conocedores y expertos en las diferentes temáticas,
respecto a posibles fuentes de información.
Identificación y obtención de la bibliografía relevante a ser utilizada.
Revisión y análisis de la bibliografía obtenida.
Se utilizaran las siguientes fuentes de información:
Libros
Artículos ingenieriles
Documentos de orientación técnica
Revistas electrónicas
Internet
Monografías
Bases de datos
2.8. Estudio De Sistemas Previos
La gestión de un proyecto curricular académico de educación superior puede ser
analizada como una organización sistémica donde los elementos interconectados entre sí
Reales o Ideales, conforman “un Todo”, realmente el Sistema, que es una reproducción de
aquel en el saber y del cual emergen propiedades que le son propias al “Todo”
35
exclusivamente o a las partes en interacción. De la forma ordenada de interacción dependen
tanto la eficiencia como la eficacia de la función u objetivo pretendido, sin embargo esta
pretendida propiedad obedece a la simple realidad del pensamiento sistémico enunciada
como que al pretender saber algo no se puede saberlo todo; ello implica que en orden a
realizar una tarea, un fin, un proceso, una estrategia, habrá siempre una cadena de acciones
conducentes, al fin, que como una caja negra se presenta desconocida y que para efectos
prácticos no tendrá más valor que su mínima aproximación errática y por lo tanto se le tildará
de “DESPRECIABLE”; es aquí donde cobra relevancia el mirar de forma exhaustiva la
vinculación de entidades que serán factor para alcanzar la viabilidad del sistema y es donde
el enfoque sistémico (Van Gigch, 1989)., entrega su insumo para ser relevado por una
dimensión más de corte funcionalista que estructuralista y una mirada al sistema en su
desarrollo y crecimiento devela las singularidades y peculiaridades prácticas del sistema, en
general complejo, que es objeto de estudio como es el caso del estudio realizado por María
Ramírez y Víctor Medina en 2009 en la Universidad Libre de Colombia donde se concluye
que la Entidad organizacional está constituida por relaciones de autoridad y control
embebidas en normas, valores y acuerdos inherentes a esa cultura organizacional, sin
embargo el análisis de sistema viable no constituye perse un plan de acción o un patrón de
gestión, para el mejoramiento de la dirección universitaria y si se desprende que éste
permitirá una mirada mas cercana a las acciones y actividades de cadena constructiva
administrativa y directiva. En este punto una aproximación transdisciplinar sobre este sistema
complejo permitirá tener mayor seguimiento y trazabilidad si se le aborda con un régimen de
caja blanca desde la teoría de los stakeholders (Forero, 2011) involucrando análisis
estructural y mapeo de procesos teniendo en mente que operadores, variables y parámetros
dependen del plano evaluativo del sistema y que por ende la existencia de los tres aspectos
estructurales de una organización mencionada por (Etuoni ,1965) conducen
indefectiblemente al alcance de la misión y justifica su existencia, sin embargo un poco más
allá de esta mirada empresarial de factores básicos y productivos está el seguimiento
trazabilidad y valoración axiológica de los procesos en conjunto o mejor como unidad
corporativa y que por lo tanto una mirada proyectiva y prospectiva debe conducir a tomar
cursos de acción con prontitud, mesura, estimación y predictibilidad por tal motivo una
expresión de mirada holística es necesaria a través de las dimensiones constitutivas,
36
sustentativas y visionarias que se puedan proyectar mediante un análisis adaptativo
cualitativo y complejo elaborado desde un modelo extensivo de la realidad a corto, mediano
y largo plazo. Esta mirada teórica a las ofertas cognitivas del presente siglo (XXI) repasa la
propuesta adaptativa compleja en la medida que es pertinente al problema reconociendo la
posibilidad de uso de estos en la toma de decisiones, si bien su aplicabilidad se reduce
conforme la complejidad crece, también podemos realizar un ejercicio mental de abstracción
que se encamine a reducir la complejidad al menor nivel tal que implique menos posibilidad
de error.
La complejidad del mundo matemático y su desarrollo hoy día hace posible esperar
siempre una aproximación en redefinición y acción de proximidad fundante mediante un
nuevo modelo matemático fuerte, probatorio y de mayor ayuda.
Las matemáticas incluso las basadas en axiomáticas simples, tienen capas
discernibles, que pueden desplegar resultados totalmente inesperados (macroscópicos) y
ramificaciones de condensados de comportamiento emergentes seudopredecibles.
Ahora bien la imperiosa necesidad, producida por la voracidad de los cambios, impele
a la investigación presente a ser fáctica y proponer innovar el estilo y procedimiento de la
gestión curricular en la educación superior, mediante modelación coherente y lúcida.
Las universidades regionales y actualmente vigentes como la Universidad Distrital
“Francisco José de Caldas”, fundadas a finales de la primera mitad del Siglo XX, promueven
el proyecto de Educación Superior pública en Colombia y muestran a Bogotá como escenario
educativo por excelencia y en el entendido de los procesos de industrialización iniciados una
década atrás aparece la necesidad de capacitación y progreso en los campos técnicos y
tecnológicos deviniéndose así en la apertura de carreras coherentes con esta demanda.
El mundo convulsionado de la postguerra toca y traspasa fronteras en el interior de
países y regiones contaminando de mayor violencia la escena mundial; la dicotomía mental
de lo rural y lo urbano cobra vigencia al calor de lo atractivo del progreso y la seguridad,
aparece entonces la fuerte tendencia de la contemporaneidad y con ella dejar el legado de la
educación para “ser alguien en la vida” o ser calificado y necesitado para “el trabajo”
industrial corporativo de empresa o para el “desarrollo urbano” y se formulan “estrategias de
planeación” que involucran los espacios para lo público y privado, vías de trasporte
comunicaciones y los sectores de la vivienda, salud y educación. Aquí, en este punto, se
37
plantea la política educativa de realizar cambios, en las formas, como se educa a los sectores
populares, en perspectiva de lograr mejor estatus de vida y en particular del acceso a la
educación superior por parte de las clases menos favorecidas. Estos “expresos”, el de brindar
mejores garantías educativas y el de mejora imperiosa de la educación tienen un viaje
desenfrenado en tiempo, espacio y políticas que avanzan escalofriantemente en medio de
“caminos de herradura estructurales o institucionales” y los precipicios “ofertados” por los
organismos monetarios internacionales obligantes a tomar posiciones y políticas
gubernamentales de orden prioritario para la “buena educación” que de forma abiertamente
manipuladora resquebrajan la institución universitaria en sus cimientos mismos como la
dialógica de unidad /diversidad por la de unidad en la estandarización como si las causas de
lo material ó lo físico dieran cuenta del por qué, de la necesidad ontológica humana del pensar
de esta o aquella forma o de replanteárselas y no el de la autonomía del ser como universidad
o ser como sujeto, como se había deliberado y fundamentado años atrás en los cimientos
mismos de la libertad y responsabilidad del ser para ser.
El tortuoso viaje de los “expresos” continua y en los finales del siglo XX e inicio del
XXI toman nombres “finos” mayor cobertura social y calidad de la educación superior y
como fondo de obra de teatro derivado del manejo empresarial, aparecen tecnicismos
industriales como indicadores de desempeño, métricas de gestión y seguimiento de procesos
que “marcan” la organización académica superior quizá como industria de conocimiento o
preparación de individuos “para la vida”.
En este marco se hace necesario y perentorio para poder sobrevivir, que la universidad
adquiera una etiqueta de organización disciplinar académica dirigida y orientada por un
estatus empresarial que la valide como marca reconocida certificación vigente, en los
diferentes órdenes, local, regional o mundial.
Así visto los flujos de energía, material, información y conocimiento que intrínseca y
extrínsecamente han afectado a lo largo de la historia a la institución universitaria hoy día
tienen “factores novedosos” que le piden cuenta y exigen acciones inteligentes para continuar
su crecimiento y desarrollo.
En la Universidad Distrital “Francisco José de Caldas”, los coordinadores, cuya
función principal está en el debido funcionamiento del proyecto, ellos se encargan de la parte
de la contratación docente así como de abrir los espacios académicos necesarios para que los
38
estudiantes cumplan con sus planes de estudios y tramites como la generación de
documentos, que personas externas puedan requerir entre otras actividades. Las secretarias
brindan colaboración en la emisión de documentos, el cumplimiento de tareas y la
organización de agendas de reunión que determinados funcionarios en el proyecto necesiten.
Los Asistentes son los encargados de la adición y cancelación de espacios académicos,
secretaria del consejo académico, publicación en el sitio web del proyecto, oficialización de
estudiantes que ingresan a primer semestre, asignación de docentes al aplicativo de software,
atención a estudiantes, transferencias y reintegros, graduaciones, tramite de proyectos y
anteproyectos, revisión y respuesta de correos electrónicos, generación recibos para
terminación de materias. El Consejo de Carrera, lo conforman en su mayoría profesores y
dos estudiantes que toman decisiones respecto al proyecto curricular; revisan los contenidos
programáticos de las materias, evalúan a los estudiantes que estén en situación de prueba
académica para buscar soluciones que permitan al proyecto funcionar óptimamente, también
al final de cada semestre este consejo evalúa a todos los profesores que pertenecen al proyecto
curricular.
Todos ellos en conjunto son los principales actores que están encargados de ejecutar
y desarrollar las tareas que hacen que el proyecto curricular esté al día en el aspecto
administrativo.
Dentro de los procesos académicos, su gestión y coordinación no se filtran las
distintas actividades y menos se controla su ejecución, dando lugar a la “diversificación” de
la información y no cumplimiento de su estrategia.
Cuando se trata de monitorear los conflictos o problemas que aparecen en los distintos
Proyectos Curriculares, se hace a través de la oficina de control interno produciendo “pánico
académico” y hasta persecución.
En el momento de mirar la casa “visita del par académico, enviado por el Comité
Nacional de Acreditación”, se empieza a afinar detalles que permitan que el proyecto luzca
mejor disminuyendo la entropía y procurando obtener el aval por parte del CNA, pero
todos sus agentes saben que aún hay “mugre debajo del tapete”, así, a pesar de todo esto hay
estudiantes, administrativos y docentes que defienden su proyecto y hacen méritos
(publicaciones, libros, promedio académico, excelencia académica, congresos y ascenso en
39
el escalafón) para que se mantenga el concepto de unión de la diversidad, es decir el de
Universidad.
Esto está a la orden del día, los procesos académicos están direccionados y ordenados por
un cibernético proceder de control y regulación para su gestión de “alta calidad” y
consecución de “Excelencia” y la evaluación emerge como sonado y respetado indicador de
criterio ontológico y visionario la Universidad Empresa.
40
PARTE II DESARROLLO DE
LA INVESTIGACIÓN
41
Capítulo 3 Análisis Sistémico del Proyecto
Curricular
3.1. Generalidades del Proyecto Curricular
Misión
La misión del Proyecto Curricular de Pregrado en Ingeniería prototipo de la Facultad de
Ingeniería de la Universidad Distrital “Francisco José de Caldas”: Debe ser la de formar
profesionales con alta calidad profesionalizante, investigativa, ética y axiológica, con un
gran compromiso social ante Colombia y en especial con Bogotá D.C.
Visión
La Visión del Proyecto Curricular de Pregrado en Ingeniería prototipo de la Facultad de
Ingeniería de la Universidad Distrital “Francisco José de Caldas” está enmarcada en el
horizonte al 2025, la cual es ubicarse a la vanguardia del desarrollo tecnológico e
investigativo y axiológico, dentro del campo científico a nivel mundial.
Objetivos
Pertenecer al núcleo de programas de Ingeniería del país reconocidos a nivel
internacional.
Formar ingenieros líderes en investigación y aplicación de las TIC’s, para apoyar
empresas tanto nacionales como internacionales.
42
Perfil del Egresado
Perfil Profesional
El Ingeniero de la Universidad Distrital debe ser un profesional creativo, innovador,
ético, con pensamiento analítico, crítico y proactivo, para crear, proponer, abstraer, adaptar,
interpretar, modelar, argumentar, diseñar, desarrollar, implementar, evaluar, mejorar, auditar
y liderar proyectos complejos en diferentes áreas del conocimiento.
Perfil Ocupacional
Es un profesional con capacidad para trabajar exitosamente en equipos
multidisciplinarios, interdisciplinarios y/o trans-disciplinarios de investigación y/o desarrollo
de empresa.
3.2. Sistema del proyecto curricular de pregrado en ingeniería
3.2.1. Descripción de los Subsistemas del Proyecto Curricular
En la Figura 3.1. se presenta de manera sencilla el sistema Proyecto Curricular de
Pregrado en Ingeniería con sus diferentes relaciones y subsistemas. Ahora enfocados en el
proceso de acreditación (que ya ha sido realizado en los diferentes proyectos curriculares) y
la facilitación de sus actividades con el fin de cumplir las características y factores sugeridos
por la Comisión Nacional de Acreditación, se reseñara de forma breve cada subsistema
ilustrado.
43
Figura 3.1: Sistema Proyecto Curricular de Pregrado
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
44
3.2.1.1. Organización, Administración y Gestión
El Subsistema de Organización, Administración y Gestión se define a grandes rasgos
como aquel factor que rige, administra y regula los procesos formales en el proyecto
curricular asegurando y favoreciendo los procesos generados en los demás subsistemas. De
igual manera garantiza el correcto desempeño del subsistema de extensión.
En el Proyecto Curricular de Pregrado en Ingeniería, Este subsistema se encuentra dividido
en 4 partes principales fuertemente relacionadas, que cuentan con sus propias funciones:
Coordinación: Sus principales funciones son:
o Asignación de procesos académicos.
o Asignación de cargas horarias a docentes.
o Planes de mejoramiento.
o Supervisar todas las salidas del subsistema.
o Quien firma todos los documentos
Asistencia: Sus principales funciones son:
o Adición y cancelación de espacios académicos.
o Secretaria del consejo académico
o Publicación en el sitio web del proyecto.
o Oficialización de estudiantes que ingresan a primer semestre.
o Asignación de docentes al aplicativo de software.
o Elaboración contenidos programáticos
o Atención a estudiantes.
o Transferencias y reintegros.
o Graduaciones.
o Tramite de proyectos y anteproyectos
o Revisión y respuesta de correos electrónicos.
o Generación recibos para terminación de materias.
Secretaria: Sus principales funciones son:
o Correspondencia (recepción y respuesta).
o Generación de certificaciones.
o Atención teléfono.
o Atención personalizada
o Envío de correos electrónicos a docentes.
o Archivo, oficios (elaboración).
45
o Carnetización.
o Consignación de estudiantes admitidos.
o Recepción de recibos de pago de estudiantes.
o Libros de anteproyectos y proyectos.
Monitoria Administrativas: Su principal función es apoyar los procesos
administrativos y organizacionales de los demás subsistemas presentes en el subsistema
Organización, Administración y Gestión, por medio del intercambio de información con
la coordinación.
Misión y Proyecto Institucional: Es la parte del subsistema que se encarga
específicamente de promover y divulgar las políticas del proyecto curricular,
específicamente su misión. La misión a su vez está conformada por unos objetivos,
procesos (académicos y administrativos) y unos resultados o logros.
Es de gran importancia su ejecución, en la formación de una identidad en otros
subsistemas, pese a que en la actualidad sus funciones se ven disminuidas.
Presupuesto del Proyecto Curricular: este subsistema se refiere a la administración de
los recursos económicos asignados para el desarrollo de los diferentes procesos en el
interior de la carrera.
Consejo de Carrera: Este subsistema se encarga de mantener comunicación constante
con la facultad y decanatura sobre los procesos de la carrera, entregando
recomendaciones y generando peticiones. De igual forma se encarga de revisar y aprobar
proyectos de grado y designar sus jurados. Continuamente el Consejo de Carrera realiza
evaluaciones al proyecto curricular a través de la autoevaluación de sus miembros y la
calificación de estudiantes y docentes.
3.2.1.2. Docentes
En el subsistema de docentes, como su nombre lo indica, se encuentra todo el factor
humano relacionado con la enseñanza dentro del proyecto curricular. Este subsistema, al
igual que los demás, cumple un papel de relevancia fundamental ya que se refiere
específicamente a la formación del estudiante, quien será el profesional a entregar a la
sociedad y la empresa.
La división de este subsistema en otros subsistemas se puede generar desde tres puntos de
vista: el tipo de vinculación del docente, el nivel de formación y el área del docente.
46
Según su vinculación: apoyándose en el estatuto docente de la Universidad Distrital
Francisco José de Caldas, se presentan dos divisiones.
o Docentes de Carrera: Es docente de carrera la persona natural inscrita en el
escalafón docente de la Universidad o que se encuentre en periodo de prueba, de
acuerdo con los requisitos establecidos en el presente estatuto. Los docentes de
carrera a su vez, de acuerdo a su tipo de contrato pueden ser de:
Tiempo Medio: Docentes obligados a dedicar 20 horas semanales a la
enseñanza en la universidad.
Tiempo completo: Docentes obligados a dedicar 40 horas semanales a la
enseñanza en la universidad.
Dedicación Exclusiva: Son aquellos docentes que además de sus actividades
académicas desarrollan actividades de investigación y extensión.
o Docentes de Vinculación Especial: Son docentes de vinculación especial aquellos
que, sin pertenecer a la carrera docente, están vinculados temporalmente a la
universidad. Se clasifican como:
Ocasionales: No son empleados públicos de régimen especial ni pertenecen a
la carrera docente, su carga horario puede ser de tiempo completo o de medio
tiempo hasta por un tiempo menor a un año.
Hora Cátedra: No son empleados públicos de régimen especial, y su
contratación se hace de acuerdo a las normas establecidas en la ley.
Visitantes: Docentes que colaboran con la universidad por su idoneidad con la
especialidad, y que provienen de alguna institución de carácter académico.
Expertos: Docentes sin formación universitaria, pero con gran experiencia y
conocimiento del área de conocimiento. Contratados mediante recomendación
del consejo académico.
Según su nivel de formación: Es evidente que en los distintos ámbitos del proyecto
curricular se encuentran docentes que han seguido diferentes procesos académicos, entre
estos están:
47
o Nivel Máximo de Formación.
o Con Especialización.
o Con Maestría.
o Con Doctorado.
o Con Postdoctorado.
o Jóvenes Talentos.
3.2.1.3. Estudiantes
Los estudiantes del proyecto curricular conforman el siguiente subsistema, como otro
factor directamente implicado en el proceso educativo, a través del docente, guiado por el
subsistema Administrativo, y orientado por el subsistema de Procesos Académicos.
En la carrera, según sea el proceso que se adelante con los estudiantes, estos pueden
ser entendidos de dos formas: según su vinculación con la universidad, o según los acuerdos
estudiantiles especificados en el estatuto estudiantil.
Según su vinculación: se clasifican en:
o Estudiantes de Créditos.
o Estudiantes de Horas.
Es importante esta clasificación debido al proceso de transición que vive la carrera de
pregrado de ingeniería, al pasar a metodologías y currículo de créditos. La transición descrita
genera conflictos que requieren atención y manejo urgentes.
Según los Diferentes Acuerdos Estudiantiles: dichos acuerdos encapsulan diferentes
condiciones de permanencia en la carrera y procedimientos de los procesos académicos
asociados al trabajo de los estudiantes. se clasifican en:
o Estudiantes Bajo el Acuerdo 004.
o Estudiantes Bajo el Acuerdo 027.
o Estudiantes Bajo el Acuerdo 07.
3.2.1.4. Egresados
Los egresados constituyen un importante factor en la universidad (entorno) en apoyo
con Bienestar Institucional (entorno) como un subgrupo de este. Pero dentro del proyecto
curricular, su alcance es mucho más limitado, ya que pese a ser necesario el seguimiento de
los egresados, los procesos que lo permiten se lleva a cabo fuera del proyecto curricular (por
esta razón el subsistema Egresados el modelo representado tiene una relación importante con
Bienestar Institucional).
El subsistema de Egresados, de forma principal, se divide en dos clases:
48
o Egresados Vinculados con el Proyecto Curricular: que mantienen en diferentes
niveles (sean laborales, de interés, u otros) nexos con el proyecto, por tanto su
influencia y dependencia con los procesos internos son mayores.
o Egresados Independientes: Aquellos cuya conexión con la cerrera se debilita (y casi
se pierde) al terminar su proceso de pregrado.
3.2.1.5. Procesos Académicos
Los procesos académicos entendidos como subsistema, constituyen uno de los
factores de mayor importancia en el sistema, ya que en este es donde se establecen
procedimientos de carácter académico que conciernen al objetivo y misión del sistema de
manera global.
Dentro de este subsistema esta entendido el currículo que contribuye a la formación,
tanto académica como en valores, actitudes, aptitudes, métodos y demás para formar los
profesionales requeridos por el entorno.
Es así como para su correcto funcionamiento, este subsistema requiere a su vez de
una división en subsistemas, los cuales son:
Evaluación Docente: Enmarca los procesos generados a partir del consejo de carrera y
la administración para garantizar la calidad de los procesos académicos y el cumplimento
de las normas establecidas para los docentes. Entre estos procesos se encuentra la
evaluación realizada por los estudiantes a través del sistema de información.
Evaluación Estudiantes: Se refiere a los procesos de evaluación del trabajo de los
estudiantes, de acuerdo al estatuto estudiantil establecido.
Evaluación Proyecto Curricular: Subsistema influenciado fuertemente por el consejo
de carrera, que mediante diferentes procesos y siguiendo diversos indicadores evalúa las
condiciones presentadas al interior de la carrera en todos los aspectos.
Currículo: Subsistema en el que se definen contenidos programáticos, así como ajuste
a los mismos, y direccionamientos para los procesos académicos.
Extensión: Subsistema de gran interés para la administración, estudiantes, docentes y
los procesos académicos. Se refiere a los diferentes procesos que se llevan a cabo para
lograr dar una mayor dimensión al trabajo y los resultados de la carrera, beneficiando a
entornos como lo son la sociedad, las empresas e incluso la competencia.
Recursos Bibliográficos e Informáticos: Los diferentes recursos académicos con los
cuales cuenta el proyecto curricular, como ejemplo se puede citar las diferentes
49
membrecías para acceso a bases de datos de grandes compañías de tecnología y ciencia.
Muchos de estos recursos se enmarcan en el entorno de biblioteca.
Trabajo Estudiantes: Este subsistema encierra los diferentes productos realizados por
los estudiantes mediante los procesos académicos determinados en el estatuto
estudiantil, guiados por la administración y de gran forma por la interacción con los
docentes. El trabajo de los estudiantes también es fruto de la interacción con subsistemas
como lo son los grupos de trabajo y de investigación.
Grupos de Investigación: Subsistema que agrupa los diferentes procesos académicos
que se desarrollan al interior de agrupaciones de docentes y estudiantes encaminados a
extender y aplicar los conocimientos en áreas específicas de interés fomentando la
extensión.
Grupos de Trabajo: Subsistema que agrupa los diferentes procesos académicos que se
desarrollan al interior de agrupaciones de docentes y estudiantes encaminados a extender
los conocimientos construidos en los espacios académicos tradicionales.
3.2.2. Descripción de las Relaciones entre Subsistemas del Proyecto Curricular
A continuación, mediante el uso de una tabla se describe las relaciones ilustradas en
el diagrama del sistema, se pretende justificarlas exponiendo un breve análisis de su razón, o
un soporte (documento) para validarlas.
50
TIPO
ORIGEN
DESTINO DESCRIPCIÓN
3
Bidireccional
Organización
Gestión y
Administración
Procesos
académicos
Formalmente el Subsistema de
Organización, Gestión y
administración tiene como fin “la
articulación de las funciones de
docencia, investigación, extensión o
proyección social y la cooperación
internacional.”1, por tal motivo debe
relacionarse imprescindiblemente el
subsistema de procesos académicos y
todos sus subsistemas.
3
Bidireccional
Organización
Gestión y
Administración
Estudiantes
Entre las funciones de la
administración se encuentra la
aplicación de directivos a profesores,
estudiantes y personal administrativo
del programa”2
3
Bidireccional
Organización
Gestión y
Administración
Docentes
1
Unidireccional
Organización
Gestión y
Administración
Egresados
Bienestar institucional establece un
vínculo con egresados “brindándole
servicios que faciliten la relación
Egresado-Universidad, enriqueciendo a
su vez los procesos académicos de la
institución.” Dicha relación se expresa
a través de la administración del
proyecto.
2
Bidireccional
Organización
Gestión y
Administración
Facultad de
Ingeniería
La Facultad incluye como componentes
esenciales para su existencia los
diferentes proyectos curriculares, su
comunicación es constante con estos, y
estos a su vez también generan flujo se
información con dependencias internas
de la facultad, como lo es la decanatura 3
Bidireccional Universidad
1CONSEJO NACIONAL ACREDITACIÓN. Lineamientos Para Acreditación de Programas. Ibid pag,105 2 Ibid, Pag.106
51
Organización
Gestión y
Administración
(descrita más adelante). De igual
manera ocurre con la universidad.
Estas dos relaciones expresan
influencias y dependencias moderadas
y fuertes.
3
Bidireccional
Organización
Gestión y
Administración
Consejo
Superior
Una de las principales funciones del
Consejo Superior es: “Definir
las políticas académicas y
administrativas y la
planeación institucional,
procurando armonizarlas con los
planes y programas de desarrollo del
país y del Distrito Capital de Santa Fe
de Bogotá.”3 Y al referirse a planeación
y administración, influye fuertemente a
los proyectos curriculares, y a su vez
recibe información de ellos que
influencian sus decisiones.
3
Bidireccional
Coordinación
Currículo
La administración del proyecto
curricular, en cabeza de la
Coordinación debe expresar
“Liderazgo y capacidad de orientación
académica”. Se hace evidente por tanto
que influye los procesos académicos
ocurridos dentro de la carrera, y ya que
también se exige por parte de la
coordinación “orientación y liderazgo
en la gestión del programa.” Se
sobreentiende que para dicha gestión es
necesario recibir retroalimentación de
los procesos académicos.4
3
Bidireccional
Coordinación
Evaluación
Docente
3
Bidireccional
Coordinación
Evaluación
Proyecto
Curricular
3
Bidireccional
Coordinación
Evaluación
Estudiantes
3
Bidireccional
Coordinación
Grupos de
Trabajo
3
Bidireccional
Coordinación
Grupos de
Investigación
3 Tomado del sitio de secretaria general de la Universidad Distrital. SGRAL. [http://sgral.udistrital.edu.co/sgral/index.php?option=com_content&task=view&id=18&Itemid=52] 4 Citas tomadas de CONSEJO NACIONAL ACREDITACIÓN. Lineamientos Para Acreditación de Programas. pag,106.
52
3
Bidireccional
Estudiantes5
Universidad
“Utilizar de conformidad con los
reglamentos, los servicios de bienestar
universitario,
biblioteca, laboratorios y demás que
ofrezca la Universidad”
2
Bidireccional
Estudiantes
Facultad
Uno de los principales deberes del
estudiante es
“Asumir de manera responsable los
compromisos que adquiere como
persona al haber elegido la Universidad
Distrital como centro de formación
para realizar sus estudios
universitarios, tanto dentro como fuera
de ella”, de igual forma la universidad
en cabeza de la coordinación y la
facultad proveen información al
estudiante.
3
Unidireccional
Estudiantes
Coordinación
3
Bidireccional
Estudiantes
Procesos
Académicos
“Exponer, discutir y examinar con
toda libertad, las doctrinas, las ideas y
los
conocimientos dentro de los principios
éticos y morales, con respeto a la
opinión ajena
y a la libertad de cátedra”
3
Bidireccional
Estudiantes
Docentes
El docente “desempeña funciones de
enseñanza, comunicación,
Investigación, innovación o
extensión”6 con el estudiante, por tanto
su relación exige flujo de información
en ambos sentidos, generando
influencias y dependencias fuertes.
3
Unidireccional
Estudiantes
Evaluación
Docente
Entre las principales actividades de los
estudiantes se incluyen:
“Participar activa y responsablemente
en el proceso de evaluación docente y
de
Auto-evaluación institucional.”
3
Unidireccional
Estudiantes
Evaluación
Estudiantes
5 Todas las justificaciones presentadas para las relaciones de los estudiantes se basan en el Estatuto Estudiantil vigente de la Universidad Distrital, disponible en: [http://gemini.udistrital.edu.co/comunidad/dependencias/mcic/Normatividad/Estatuto%20Estudiantil.pdf] 6 Estatuto Docente vigente de la Universidad Distrital. Capitulo 1; Definición. Disponible en [http://sgral.udistrital.edu.co/xdata/csu/acu_2002-011.pdf]
53
3
Unidireccional
Estudiantes
Evaluación
Proyecto
Curricular
“Participar en las actividades
académicas y presentar las pruebas de
evaluación
Correspondientes.”
3
Unidireccional
Estudiantes
Grupos de
Trabajo
Estas relaciones se dan al “Asociarse
con fines propios a la actividad
estudiantil dentro del espíritu
expresado en los principios generales
de la Universidad y contemplados en su
estatuto genera” 3
Unidireccional
Estudiantes
Grupos de
Investigación
3
Bidireccional
Procesos
Académicos
Docentes
Ya que el docente “desempeña
funciones de enseñanza, comunicación,
Investigación, innovación o extensión”
se relaciona directamente con los
procesos académicos.
3
Bidireccional
Procesos
Académicos
Consejo
Académico
El consejo académico se encarga,
dentro de muchas otras funciones, de
“dirigir el desarrollo académico de
la institución en lo relativo a los
proyectos académicos.”7
2
Unidireccional
Procesos
Académicos
Comisión
Nacional de
Acreditación
Los procesos académicos establecen
uno de los principales factores a evaluar
por parte de la CNS. (Revisar
documento de lineamientos de la
CNA).
2
Unidireccional
Procesos
Académicos
Otros Países
Los procesos académicos buscan la
“Participación de profesores y
estudiantes en actividades de
cooperación académica con miembros
de comunidades nacionales e
internacionales”8
3
Bidireccional
Procesos
Académicos
Consejo
Superior
El consejo académico, dentro de sus
funciones, se en carga de “definir
las políticas académicas y
administrativas” y “definir la
7 Funciones del consejo Académico publicadas en el sitio de la secretaría general de la Universidad Distrital SGRAL. Disponible en [http://sgral.udistrital.edu.co/sgral/index.php?option=com_content&task=view&id=22&Itemid=56] 8 Cita tomada de CONSEJO NACIONAL ACREDITACIÓN. Lineamientos Para Acreditación de Programas. pag,84.
54
organización académica”9, en dicho
caso su conexión con los procesos
académicos se hace evidente, de igual
forma se basa en la información
obtenidos de dichos procesos para la
toma de decisiones que le compete.
2
Unidireccional Egresados
Coordinación
Bienestar institucional establece un
vínculo con egresados “brindándole
servicios que faciliten la relación
Egresado-Universidad, enriqueciendo a
su vez los procesos académicos de la
institución.” Dicha relación se expresa
a través de la administración del
proyecto en cabeza del coordinador.
2
Unidireccional Egresados
Bienestar
Institucional
2
Bidireccional
Egresados
Vinculados a la
Universidad
Universidad
2
(Unidireccional-
Flujo de
Material)
Egresados Estado
La misión del proyecto curricular
establece que se busca siempre “formar
profesionales con alta calidad técnica y
humanística, comprometidos con el
desarrollo del país y su realidad social”,
por tanto al darse profesionales (como
flujo de material) al entrono, este se
relaciona moderadamente con el
estado, la competencia, la sociedad, las
empresas, etc.
2
(Unidireccional-
Flujo de
Material)
Egresados Competencia
2
(Unidireccional-
Flujo de
Material)
Egresados Empresas
2
(Unidireccional-
Flujo de
Material)
Egresados
Sociedad
9 Funciones del Consejo Superior publicadas en el sitio de la secretaría general de la Universidad Distrital SGRAL. Disponible en [http://sgral.udistrital.edu.co/sgral/index.php?option=com_content&task=view&id=18&Itemid=52]
55
2
(Unidireccional-
Flujo de
Material)
Egresados
Entidades de
Investigación
2
(Unidireccional-
Flujo de
Material)
Egresados Colciencias
2
Bidireccional
Docentes
Facultad
La facultad en cabeza de la decanatura
“Determina la participación de los
profesores adscritos a la facultad en los
diferentes proyectos académicos
teniendo en cuenta las necesidades de
éstos y la propuesta del plan de trabajo
de los profesores”, para esto se apoya
en los flujos de información existentes
entre la administración y el docente.
3
Unidireccional
Docentes Coordinación
3
Unidireccional
Docentes
Comité
Personal
Docente
“El Comité de Personal Docente y de
Asignación de Puntaje es un organismo
de la Universidad Distrital “Francisco
José de Caldas”, facultado para tomar
decisiones sobre lo relacionado con la
inscripción y ascenso en el
escalafón”10, en este sentido se
relaciona directamente con los docentes
y la evaluación de los mismos (estos le
dan información).
3
Unidireccional
Evaluación
Docente
Comité
Personal
Docente
3
Unidireccional
Docentes Evaluación
Docentes
La evaluación docente se ve
directamente influenciada por el actuar
de los docentes.
3
Unidireccional
Docentes
“Existen criterios y procedimientos
claros para la evaluación periódica de
los objetivos, procesos y logros del
programa, con miras a su 10 Estatuto Docente vigente de la Universidad Distrital. Comité de Personal Docente y de Asignación de Puntaje Disponible en [http://sgral.udistrital.edu.co/xdata/csu/acu_2002-011.pdf]
56
Evaluación
Proyecto
Curricular
mejoramiento continuo. Se cuenta para
ello con la participación de profesores,
estudiantes y egresados, considerando
la pertinencia del programa para la
sociedad”11
Tabla 3 1. Justificación de las relaciones en el modelado sistémico.
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
3.2.3. Descripción del Entorno del Sistema del Proyecto Curricular de Pregrado
En el entorno del sistema Proyecto Curricular de Pregrado en ingeniería, se
encuentran diferentes entidades y grupos cuyo interés en la carrera se genera por diferentes
razones.
Los entornos del proyecto curricular influyen en los procesos internos, y dependen de
estos, en diferentes proporciones según sea su intercambio de información y material con la
carrera, y de igual manera, según su proximidad (existen entornos inmediatos que pertenecen
a la universidad, y no inmediatos que se consideran exteriores).
3.2.3.1. Entorno Inmediato (o interno)
El interés del entorno inmediato sobre el Proyecto Curricular de Pregrado en
Ingeniería, entendiendo dicho entorno como la universidad en sus diferentes niveles e
instancias, es principalmente generar control sobre sus procesos, monitorear las decisiones y
resultados, y aprovechar ciertos resultados en la propia universidad (esto referente a procesos
de investigación y trabajo estudiantil, como ya se expresó en el cuadro de detalle de
relaciones).
Universidad: Encierra una gran cantidad de subdivisiones y dependencias con las cuales
de forma indirecta o directa se relaciona el proyecto curricular que es objeto de este
estudio, pero para simplicidad del modelado sistémico se identificaron los principales
sub-entornos:
o Bienestar Institucional: A través de los procesos de apoyo en el mejoramiento de
las condiciones para la ejecución de los procesos descritos en los diferentes
subsistemas del proyecto curricular.
11 de CONSEJO NACIONAL ACREDITACIÓN. Lineamientos Para Acreditación de Programas. pag,89.
57
o Rectoría: Como uno de los entes superiores que a través de distintos procedimientos
genera control en los diferentes proyectos curriculares de la universidad.
o Consejo Académico: Como director de los procesos académicos que se presentan
en el interior de los proyectos curriculares, y por tanto de los procesos académicos
ya descritos en el pregrado.
o Consejo Superior
o Publicidad
o Laboratorios
o Biblioteca
o Admisiones
o Emisora (LAUD)
o Instituto de Lenguas de la Universidad Distrital (ILUD)
o Consejo Electoral
o Oficina Asesora de Sistemas
o Comité de Personal Docente
Facultad de ingeniería: Siendo una agrupación más próxima a los proyectos curriculares,
que genera un control más notorio en los procesos y en la organización (así como los
resultados) al interior de las diferentes ingenierías. Este entorno contribuye con el
intercambio de información en múltiples relaciones sobre todo con el subsistema de
Procesos Académicos y de Organización, Gestión y Administración. En el interior de la
facultad se encuentran otros entornos que vale la pena destacar por su relevancia:
o Decanatura.
o Otros Proyectos Curriculares.
o Administración de Recursos Físicos.
o Administración de Recursos Financieros.
o Revista de Ingeniería.
o Gimnasio.
3.2.3.2. Entorno (no inmediato o externo)
El entorno no inmediato, entendido como exterior a la universidad, de igual manera busca,
por una parte, beneficio con los resultados generados en el sistema, y por otra un control, de
carácter más formal en cuanto a códigos legales y políticas se refiere.
A grandes rasgos se puede ubicar dentro de dicho entorno los siguientes:
Estado: Su relación evidentemente es bidireccional, ya que el proyecto curricular recibe
financiamiento del estado (de forma indirecta a través de otros niveles de la universidad),
y de igual forma debe cumplir ciertos parámetros de control establecidos por este (se
58
especificará más sobre la relación con este entorno y todos los demás conforme avance
el presente proyecto).
Comisión nacional de Acreditación: Como entidad que regula las condiciones,
indicadores y factores necesarios en el proceso de acreditación del proyecto curricular
(objetivo fundamental del presente estudio).
Empresas: Como beneficiario junto con la sociedad de los resultados del proyecto
curricular. Busca atender una necesidad o suplir una carencia, con los egresados del
proyecto curricular.
Competencia: Dentro de la competencia se da lugar a las diferentes instituciones, que a
diversos niveles, y bajo distintos grados de profundidad con variados currículos y costos
ofrecen el proyecto curricular de pregrado en ingeniería.
o Nacional: tanto universidades de carácter público como universidades privadas que
ofrecen el proyecto curricular.
o Internacional
Sociedad: Como beneficiario de los productos del proyecto curricular.
Entidades de Investigación: Establecidas como entidades oficiales y no oficiales que
apoyan la investigación, en interacción con las universidades.
Colciencias.
Otros Países.
59
Capítulo 4 Modelo de Sistema Viable del
Proyecto Curricular en Ingeniería
4.1. Sistemas
El modelo de sistema viable presente en este capítulo se basa en el modelo que
presenta Stanford Beer, por medio de la división de cinco sistemas: Función de
Implementación, Función de Coordinación, Función de Control, Función de Inteligencia, y
Función de Política respectivamente. Para efectos prácticos, de visibilidad y entendimiento,
en cada sistema se presenta la parte relativa a éste, dando por entendido que lo presentado en
los sistemas anteriores ya debe estar incluido.
4.1.1. Sistema 1. Función de Implementación
Las actividades organizacionales principales en el sistema Proyecto Curricular de
Pregrado en Ingeniería están regidas por los subsistemas: Estudiantes, Organización,
Administración y Gestión, Docentes, Procesos Académicos y Egresados que cubren
unidades funcionales para ejecutar las tareas básicas como proyecto curricular, a partir de
entornos correspondientes a: Estado, Consejo Nacional de Acreditación, Empresas,
Sociedad, Competencia (otras universidades nacionales que dictan el mismo programa), otros
Países, Colciencias y entidades de Investigación, además de la Universidad y en específico
la Facultad puesto que para sus objetivos necesitan de varias salidas del Proyecto Curricular
de Pregrado en Ingeniería. La función de implementación se presente en la Figura 4.1.
60
Figura 4.1: Sistema 1 Función de Implementación Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
61
4.1.2. Sistema 2. Función de coordinación
Muestra una correcta interrelación entre lo operativo y la dirección con el soporte
administrativo correspondiente. Cumpliendo la función de supervisar las unidades operativas
propuestas como apoyar procesos para la renovación de la acreditación. Es necesario precisar
aquellos procesos que ejecutan las tareas del sistema, que producen y le dan significado, por
tanto se tomaron diez procesos claves que permiten salidas involucradas con el medio y una
visualización para gestionar algún tipo de cambio o mejora al sistema para la acreditación
(Ver Figura 4.2.). Es de notar que algunas relaciones están unidas con todo un entono en
específico.
En la Tabla 4.1 se observan los amplificadores y atenuadores de cada proceso con el fin de
establecer la relación con el entorno.
Figura 4.2: Función de Coordinación Proyecto Curricular de Pregrado en Ingeniería
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
62
Relación Variedad Generada
Amplificadores Atenuadores
Entorno- Organización
Administrativa y gestión
Misión y Proyecto Institucional
1.Conocimiento de la misión del proyecto curricular por parte de estudiantes y docentes 2.Docentes enfocados a la parte social de la universidad y proyecto curricular 3.Definir políticas y lineamientos para dirección del proyecto a largo plazo
1.Espacios de participación con miras al mejoramiento del proyecto curricular 2. Plan de mejoramiento institucional.
Currículo
1. Suficientemente flexible para mantenerse actualizado y pertinente, y para optimizar el tránsito de los estudiantes en la universidad. 2. Reconocer y promover la interdisciplinariedad y estimular la interacción de estudiantes y profesores de distintos programas y de otras áreas de conocimiento.
1. Seguimiento y actualización continua del currículo 2. Disminución tiempos de respuesta 3. Añadir actividades curriculares que tienen un carácter explícitamente interdisciplinario. 4. Vinculación con otras universidades.
Evaluación Proyecto Curricular
1. Evaluación periódica de los objetivos, procesos y logros del programa, con miras a su mejoramiento continuo.
1. Cumplimiento políticas de desarrollo 2. Participación de profesores, estudiantes y egresados, considerando la pertinencia del proyecto curricular para la sociedad.
Entorno-Estudiantes
Evaluación Estudiantes
1. Políticas institucionales en materia de evaluación académica de los estudiantes.
1. Existencia de criterios y procedimientos para la revisión y evaluación de los sistemas de evaluación académica de los estudiantes.
63
Trabajos de estudiantes
1.Realizar en las diferentes etapas del plan de estudios y los objetivos del programa, incluyendo la formación personal 2. Desarrollar capacidad investigativa, pensamiento autónomo que le permita la formulación de problemas y de alternativas de solución. 3. Apoyar a entidades estatales y privadas 4. Creación de nuevas empresas
1. Grupos de trabajo que ofrecen a los estudiantes espacios interdisciplinarios de servicio a la institución y de complemento a su formación integral 2. Grupos de investigación 3. Proyectos y convocatoria ofrecidos por COLCIENCIAS 4. Cátedras académicas
Entorno- Docentes
Impacto Tecnológico
Impacto
Científico
Impacto Social
1.Profesores con avanzada formación profesional y ética 2. Capacitación docente 3. Publicaciones científicas 4. Capacidad de indagación y búsqueda, y la formación de un espíritu investigativo 5.Evaluación continua al docente 6. Planes para mejorar rendimiento académico
1. Apoyo en toma de decisiones por parte del proyecto curricular 2.Mejores sistemas de comunicación 3. Identificación y compromiso con el proyecto curricular
Entorno- Egresados
Plan de seguimiento al
egresado
1. Seguimiento de la ubicación y de las actividades que desarrollan los egresados y se preocupa por verificar si esas actividades corresponden con los fines de la institución y del programa. 1. Plan de ofertas laborales 2. Evaluación de necesidades
1. Respuesta requerimientos profesionales 2. Disminuir inconformidad empresas con respecto a pasantes y egresados
Entorno- Procesos
Académicos
Currículo
1.Curriculo útil para el desarrollo en la actualidad y a futuro, ofreciendo conocimientos previos 2. perfil del egresado 3. Entrega por parte del docente de actividades a realizar durante el semestre 4. laboratorios especializados para la carrera
1. Seguimiento y actualización continua del currículo 2. Disminución tiempos de respuesta 3. Recursos bibliográficos y espacios de estudio
Tabla 4.1: Sistema 2 Amplificadores y Atenuadores Proyecto Curricular de Pregrado en Ingeniería
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
64
4.1.3. Sistema 3. Función de control
Consiste en la definición y mantenimiento de controles adecuados que permitan llevar
a cabo esta función y la autonomía ofrecida a los diferentes niveles, que fundamenta este
sistema por medio del control administrativo, control docente, control investigativo y control
académico Consejo de Carrera, Consejo Académico y comité de Personal Docente y
asignación de Puntaje. Puesto que permiten filtrar los distintos procesos y controlan su
ejecución, con el fin de mantener el sistema en constante funcionamiento. La función de
control posee tres grandes canales de comunicación, el canal de auditoría bajo la supervisión
de la Decanatura, canal de mando donde las funciones de control se asocian directamente con
los subsistemas, y el canal de coordinación a cargo de la Coordinación del Proyecto
Curricular, quien controla que todos los procesos de este se lleven a cabalidad. En la Figura
4.3 se presenta la Función de Control.
Figura 4.3: Sistema 3 Proyecto Curricular de Pregrado en Ingeniería
Fuente: Trabajo Académico PCIS
65
4.1.4. Sistema 4. Función de Inteligencia
Enfocado en una regeneración continua de la industria (empresas), avances
tecnológicos y factores externos influyentes en el futuro, se establece un flujo continuo en:
el comité Institucional de Autoevaluación y Acreditación, Seguimiento de Egresados, Misión
y Proyecto Institucional, propuesta de un nuevo Perfil del Egresado y la Integración de
Tecnología. Para lograr posicionamiento nacional e internacional se inicia obteniendo
nuevamente la acreditación de alta calidad. Además para alimentar la toma de decisiones
deberá lograrse una retroalimentación muy estrecha entre las funciones de inteligencia y
control, debe haber una interrelación e inter articulación entre el proyecto curricular de
pregrado en ingeniería y su futuro inmediato, esta retroalimentación, a un nivel gerencial,
deberá permitir tomar decisiones correctas. En la Figura 4.4 se presenta la Función de
Inteligencia.
Figura 4.4: Sistema 4 Proyecto Curricular de Pregrado en Ingeniería
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
66
4.1.5. Sistema 5. Función de Política
No se involucra con las actividades rutinarias del proyecto curricular, promueve toda
la información y pautas para la función de inteligencia. Se encuentra: Educación permanente,
desarrollo humano y social; Calidad académica pertinencia y competitividad;
Posicionamiento del proyecto curricular en el ámbito nacional e internacional;
Contemporización de las nuevas tecnologías informáticas y comunicacionales; Dinámica
organizacional y articulación de la gestión académica. Puesto que pertenecen a las macro
políticas necesarias en el proyecto curricular para agilizar el proceso de acreditación. En la
Figura 4.5 se presenta la Función de Política.
Figura 4.5: Sistema 5 Proyecto Curricular de Pregrado en Ingeniería
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
67
Capítulo 5 Análisis Estructural Proyecto
Curricular de Pregrado en Ingeniería
5.1 Matriz M0
La matriz posee 89 variables, las cuales con su respectiva abreviatura y número
correspondiente son:
N° N O M B R E V A R I A B L E AB R E V I A C I O N
1 Administración Administra 2 Coordinación Coordinaci 3 Secretaría Secretaría 4 Asistencia Asistencia 5 Monitorias Administrativas Monitorias 6 Consejo de Carrera Consejo de 7 Estudiantes Estudiante 8 Estudiantes Horas Estu Horas 9 Estudiantes Créditos Estu Crédi 10 Estudiantes bajo el Acuerdo 027 Acuerdo027 11 Estudiantes bajo el Acuerdo 004 Acuerdo004 12 Estudiantes Bajo el Acuerdo 07 Acuerdo07 13 Docentes Docentes 14 Docentes Pertenecientes al Proyecto D Proyecto 15 Docentes de Vinculación Especial D Especial 16 Docentes de Hora Cátedra D HCatedra 17 Docentes Visitantes D Visitant 18 Docentes Expertos D Expertos 19 Docentes Ocasionales D Ocaciona 20 Docentes Tiempo Completo D Ti Compl 21 Docentes Medio Tiempo D med Tiem 22 Docentes de Dedicación exclusiva D Exclusiv 23 Docente con Nivel Máximo de Formación D Niv Max 24 Docente Jóvenes Talentos D Jov Tal 25 Docentes con Especialización D con Esp 26 Docentes con Maestría D con Maes 27 Docentes con Doctorado D con Doct 28 Docentes con Postdoctorado D con Post 29 Docente de Humanidades D Humanida 30 Docentes con Ciencias Básicas D Cien Bas 31 Docentes Profundización D Profund 32 Docentes Áreas Básicas Ingeniería D AB Ing
68
33 Docentes de Matemáticas D matemát 34 Docente Área Física D Fisica 35 Egresados Egresados 36 Procesos Académicos Procesos A 37 Evaluación Docentes Eva. Docen 38 Evaluación Estudiantes Eva. Estud 39 Evaluación Proyecto Curricular Eva. P. Cu 40 Extensión Extensión 41 Recursos Bibliográficos e Informáticos R.Bib Inf 42 Currículo Currículo 43 Administración de Recursos Financieros Ad.Rec.Fin 44 Recursos Físicos Recur. Fis 45 Presupuesto Proyecto Curricular Pres. Proy 46 Laboratorios Laboratori 47 Biblioteca Biblioteca 48 Bienestar Institucional Bienestar 49 Gimnasio Gimnasio 50 Rectoría Rectoría 51 Consejo Académico Consejo Ac 52 Consejo Superior Consejo Su 53 Facultad Facultad 54 Otros Proyectos Curriculares Otros Proy 55 Comisión Nacional de Acreditación CNA 56 Estado Estado 57 Empresas Empresas 58 Competencia Competenci 59 Sociedad Sociedad 60 Otros Paises Otros Pais 61 Pruebas de Estado Saber Pro Saber Pro 62 Colciencias para Colombia Colciencia 63 Investigación Investigac 64 Emisora LAUD Emisora 65 Publicidad Publicidad 66 Revista Ingeniería Revista In 67 Grupos de Trabajo Grup Traba 68 Grupos de Investigación Grup Inves 69 Laboratorios de Física Lab Fisica 70 Salas de Informática Sal. Infor 71 Laboratorios de Electrónica Lab Electr 72 Laboratorios de Redes Lab Redes 73 Instituto de Lenguas de la Universidad Distrital ILUD 74 Plan de Estudios por Créditos P Estudios 75 Plan de Estudios Horas 2002 Plan H2002 76 Plan Estudios Horas 90's Pl. H 90's 77 Aplicativo Cóndor Cóndor
69
78 Decanatura Decanatura 79 Trabajo de Estudiantes Trabajo Es 80 Egresados Vinculados a la Universidad Egre Vincu 81 Egresados Independientes Egre Indep 82 Salidas Académicas Sali Acade 83 Impacto Tecnológico Imp Tecnol 84 Impacto Científico Imp Cienti 85 Impacto Social Imp Social 86 Oficina Asesora de Sistemas OAS 87 Admisiones Admisiones 88 Consejo Electoral Con Electo 89 Comité de Personal Docente y Asignación de Puntaje CPD y AP
Tabla 5.1: Variables usadas en el método MicMac
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
Dichas variables son necesarias para el modelado del Proyecto Curricular de Pregrado
en Ingeniería.
A continuación se presenta la matriz Mo correspondiente al Proyecto Curricular de
Pregrado en Ingeniería. Las relaciones entre los subsistemas se representan según el tipo de
relación, es decir pueden ser: simbióticas (3), sinérgicas (2), superfluas (1) o no existir
relación (0).
Matriz M0 Tabla 5.2: Matriz M0 Proyecto Curricular de Pregrado en Ingeniería
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
Anexo A.1
ANEXO A.1. MATRIZ
M0.pdf
70
5.2 Matriz Estable
Buscando la estabilidad del sistema, es decir, la matriz donde la diferencia entre las
motricidades sea menor al 1%, fue necesario realizar dos iteraciones para obtener una
estabilidad del 100%, tanto en la influencia como en la dependencia. A continuación se
presenta la matriz M2 correspondiente al Proyecto Curricular de Pregrado en Ingeniería.
M1 = Mo*Mo
M2 = M1*Mo
Dado que se utilizó el software MICMAC, no es pertinente realizar un análisis de
motricidades minucioso puesto que el software indica el número de iteraciones para la
estabilidad del sistema.
Matriz M2 Tabla 5.3: Matriz M2 Estable Proyecto Curricular de Pregrado en Ingeniería
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
Anexo A.2
ANEXO A.2. MATRIZ
M2.pdf
71
5.3 Gráfico de Motricidad Vs Dependencia
Figura 5.1: Grafico Motricidad vs Dependencia del Proyecto Curricular de Pregrado en Ingeniería
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
72
VISIÓN
MISIÓN
D +
M +
La Figura 5.1 corresponde al grafico de motricidades vs dependencia que sirve para
realizar el respectivo análisis de las varibles en la sección siguente.
5.4 Identificación de las Variables Clave
Según el grafico presentado en la sección anterior cada cuadrante permite identificar
que tanta importancia tienen las variables, es decir proporcionar una clasificación de las
variables para luego ser usadas en la construcción del mapa de procesos. En la Figura 5.2 se
identifica la función de cada cuadrante, para el grafico de la sección anterior.
Figura 5.2: Descripción de variables en función de la dependencia y motricidad Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
Las Variables de Enlace, ubicadas en la zona de conflicto, identifican las variables
con mayor dependencia y mayor motricidad, por tanto tienden a ser inestables pero en su
mayoría están relacionados con todo el resto del sistema.
73
Las Variables de Entrada determinan el funcionamiento del Proyecto Curricular,
con mayor motricidad y baja dependencia, están ubicadas en la zona de poder, es decir
condiciona el resto del sistema.
Las Variables Resultado son las responsables del resultado del sistema, con mayor
dependencia y poca motricidad. Están ubicadas en la zona de salida, zona donde el
comportamiento depende de la relación de las variables de entrada y las variables de enlace.
Las variables Excluidas corresponden a las inercias del sistema, forman parte del
conjunto de comunicaciones pero no dependen de ellas en gran medida, poseen menor
dependencia y menor motricidad. Ubicadas en la zona de problemas autónomos, es decir,
variables de las que poco depende la transformación dinámica del sistema.
74
De dicha forma, la clasificación de las variables, se presenta en la tabla 5.3. y la tabla 5.4:
Tabla 5.3: Lista de variables en la Zona de Poder y Zona de Conflicto Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
ZONAS DE PODER
•Decanatura
•Facultad
•Rectoría
•Recursos Físicos
•Extensión
•Impacto Social
•Evaluación Estudiantes
•Sociedad
•Competencia
•Plan de Estudios Horas 90's
•Plan de Estudios Horas 2002
ZONAS DE CONFLICTO
•Coodinación
•Administración
•Estudiantes
•Etudiantes Horas
•Estudiantes Créditos
•Estudiantes bajo Acuerdo 004
•Estudiantes bajo Acuerdo 027
•Estudiantes bajo Acuerso 007
•Currículo
•Consejo superior
•Evaluación Proyecto Curricular
•Consejo Académico
•Docentes
•Docentes Dedicación Exclusiva
•Docentes de Matemáticas
•Docentes de Física
•Docentes Áreas Básicas de Ingeniería
•Docentes de Humanidades
•Docentes de Ciencias Básicas
•Docentes de Profundización
•Docentes Tiempo Completo
•Docentes Madio Tiempo
•Docentes Pertenecientes al Proyecto Currícular
•Docentes de Vinculación Especial
•Docentes Expertos
•Docentes de Hora Cátedra
•Docentes con Nivel Máximo de Formación
•Docentes Ocasionales
•Trabajo de Estudiantes
•Grupos de Investigación
•Grupos de Trabajo
75
Tabla 5.4: Lista de variables en la Zona Autónoma y Zona de Salida Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
ZONA AUTONOMA
•Secretaría
•Laboratorios
•Impacto Cientifico
•Impacto Tecnológico
•Otros Proyectos Curriculares
•Aplicativo Cóndor
•Bienestar Institucional
•Pruebas de Estado Saber Pro
•Laboratorios de Redes
•Laboratorios de Electrónica
•Salas de Informática
•Laboratorios de Física
•Emisora LAUD
•Comision Nacional de Acreditación
•Recursos Bibliográficos e Informáticos
•Otros Paises
•Instituto de Lenguas de la Universidad Distrital
•Salidas Academicas
•Colciencias para Colombia
•Revista Ingeniería
•Administración de Recursos Financieros
•Estado
•Comite de Perosonal Docente y Asignación dePuntaje
•Publicidad
•Entidades de Investigación
•Oficina Asesora de Sistemas
•Presupuesto Proyecto Curricular
•Biblioteca
•Egresados
•Egresados Vinculados a la Universidad
•Egresados Independientes
•Empresas
•Monitorias AdministrativasConsejo Electoral
•Admisiones
•Gimnasio
ZONA DE SALIDA
•Docentes Visitantes
•Docentes con Posdoctorado
•Docentes con Maestría
•Docentes Jovenes Talentos
•Docentes con Doctorado
•Evaluación Docentes
76
Capítulo 6 Mapa de Procesos Proyecto
Curricular de Pregrado en Ingeniería
6.1 Modelos de Procesos
6.1.1. Cadena de Valor –Modelo De Porter
Michael Porter en 1985 describió el modelo La cadena de valor. Este es un modelo
teórico de procesos que permite la descripción de las actividades encontradas en el interior
de una organización que buscan siempre generar algún tipo de valor al cliente. El valor es
entendido como la cantidad de clientes dispuestos a pagar para que la empresa los provea12.
El modelo se divide en una serie de funciones (que podrían llamarse también procesos
discretos) que permiten la generación del valor mencionado.13 Esta división incluye nueve
tipos de procesos o actividades, encasillados en dos grandes grupos: procesos primarios y
procesos de soporte.
Ahora se implementará el modelo de cadena de valor, como parte de la gestión por
procesos, con ayuda de los resultados obtenidos en las anteriores etapas del proyecto
(especialmente las variables de conflicto).
Para aplicar estas categorías en el proyecto que es objeto de desarrollo de este
documento, como ya se mencionó, se incluyen las variables identificadas como “variables
conflicto” por el análisis estructural y se incluyen también algunas otras variables
pertenecientes a otras zonas que se consideran necesarias para la explicación del modelo.
Se debe tener en cuenta que el ámbito al que se aplica es educativo y por tanto no aplican
ciertos conceptos.
12 MICHAEL PORTER. “Thevalue chain and competitive advantage”. En: Competitive Advantage. 13 ATEHORTÚA, BUSTAMANTE, VALENCIA. “Sistema de Gestión Integrado, una sola gestión un solo equipo”. Pág. 71
77
Procesos Primarios:
Los procesos primarios están directamente implicados en la producción y
comercialización del producto, se categorizan como:
o Logística Interna: incluye el recibo de materiales y el manejo de los mismos
(almacenamiento e inventario y transporte interno).
o Operaciones: incluye los procesos y actividades que se llevan a cabo en la
transformación de las materias primas e insumos en el producto a entregar al cliente,
al igual que la revisión de los mismos.
o Logística Externa: Las acciones requeridas para que el producto llegue al cliente,
como el transporte, almacenamiento, gestión de pedidos, etc.
o Mercadeo y Ventas: Las actividades de promoción del producto, interesando al
cliente en el producto generado. Se incluyen procesos de publicidad y asignación de
valores.
o Servicio: Valor agregado al producto para mantener a este una vez se encuentra
terminado. Se incluyen Servicios técnicos y asesorías.
78
Figura 6.1: Procesos Primarios Modelo Cadena de Valor asociado al Proyecto Curricular
de Pregrado en Ingeniería Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
Procesos de Soporte
Los procesos secundarios son aquellos que sin estar directamente implicados en la
producción y comercialización del producto, apoyan a los procesos primarios y agregan valor
al producto:
o Infraestructura: procesos y actividades que generan apoyo a toda la empresa,
algunos ejemplos son: contabilidad, finanzas, gestión de la calidad.
o Gestión de los Recursos Humanos: Actividades relacionadas con la contratación
y manejo del personal presente en la compañía, de su desarrollo y mantenimiento.
• Organización gestión y Administración
• CoordinaciónLogística Interna
• Currículo
• Trabajo de Estudiantes
• Grupos de Trabajo
• Grupos de Investigación
• Docentes
Operaciones
• Debido a que se estan analizando principalmente las variables conflicto del sistema, esta etapa no presenta ninguna actividad.
Logística Externa
• Debido a que se estan analizando principalmente las variables conflicto del sistema, esta etapa no presenta ninguna actividad.
Mercadeo y ventas
• Seguimiento de EgresadosServicio
79
o Desarrollo de la tecnología: Desarrollo de procesos que ahonden en el área
tecnológica, soportando diferentes procesos primarios.
o Abastecimiento: aprovisionamiento de insumos para el desarrollo de los
productos.
Figura 6.2: Procesos de Soporte Modelo Cadena de Valor asociado al Proyecto Curricular
de Pregrado en Ingeniería Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
• Evaluación del Proyecto Curricular
• Administración de Recursos Financieros
• Administración Recursos FísicosInfraestructura
• Comité de Pesonal Docente y Asignación dePuntaje.
Gestión de Recursos humanos
• Impacto TecnológicoDesarrollo Tecnología
• Estudiantes
• AdmisionesAbastecimiento
80
Figura 6.3: Modelo Cadena de Valor Proyecto Curricular de Pregrado en Ingeniería Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
6.1.2. Modelo de Arthur Andersen
Como lo afirma Atehórtua, la compañía Arthur Andersen planteo un modelo universal de
procesos, por medio de la definición de trece procesos, los cuales son:
Procesos Operativos:
1. Entender a los clientes y los mercados.
2. Desarrollar estrategia y visión.
3. Diseñar productos y servicios.
4. Mercadear y Vender.
5. Producir y entregar productos y servicios (para organizaciones de manufactura).
6. Producir y entregar en organizaciones de servicios (para organización de servicios).
7. Facturar y brindar servicio a los clientes.
Procesos de gestión de soporte:
1. Desarrollar y gestionar recursos humanos.
2. Gestionar recursos de información y tecnología.
3. Gestionar recursos físicos y financieros.
4. Ejecutar programas ambientales y seguridad y salud.
5. Gestionar relaciones externas.
81
6. Gestionar mejoramiento y cambio.
En la Figura 6.4 se presenta el esquema universal de los procesos propuestos por Arthur
Andersen. Es evidente la similitud y necesitad de integración de las variables conflicto para
la definición de los procesos del Proyecto Curricular de Pregrado en Ingeniería, además de
la integración de variables ubicadas en la zona de poder y la zona autónoma, pues estas
últimas hacen parte del soporte que necesita el Proyecto curricular para un aumento óptimo
en el funcionamiento.
Por lo cual, primero es necesario conocer las necesidades de la comunidad para desarrollar
y fortalecer la misión del Proyecto Curricular con el fin de diseñar el mejor currículo para
satisfacer las necesidades de dicha comunidad. Claro está, que se necesita un añadido de
procesos que gestionen todo tipo de recursos (humanos, físicos, financieros, tecnológicos,
culturales) y relaciones internas a la comunidad educativa y externas a esta, para garantizar
con un alto nivel de seguridad el cumplimiento de la misión y la permanencia en el tiempo
(tener en cuenta la innovación, puesto que es un sistema cambiante).
Figura 6.4: Esquena universal de los procesos del modelo Arthur Andersen14 Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
14 Atehórtua Hurtado, Federico. Bustamante Vélez, Ramón. Valencia de los Ríos, Jorge. Sistemas de Gestión Integral. Una sola gestión, un solo equipo.
82
Pero no solamente el modelo de Arthur Andersen proporciona una categoría de
procesos, sino también un modelo de gestión del conocimiento con el fin de fortalecer el flujo
de información relevante al sistema. Nivel Individual (responsabilidad personal y obligación
ética) y Nivel Organizativo (fortalecer el nivel individual) son los aspectos que refieren al
modelo, obteniendo la responsabilidad del trabajador para compartir sus conocimientos.
Habilitar recursos físicos y virtuales para que el trabajador comparta sus experiencias,
aprendizaje, y quede a disponibilidad de todos los compañeros de trabajo. El modelo gestión
del conocimiento de Arthur Andersen se muestra en la Figura 6.5.
Figura 6.5. Modelo Gestión del Conocimiento Arthur Andersen (1999)15
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
Con este modelo se pretende exigir la sistematización y documentación continúa de todos
aquellos involucrados en las variables conflicto, pues son quien a fin de cuentas permite el
funcionamiento del Proyecto Curricular. Así, se asegura un crecimiento gradual (no se
retrocede o redunda en lo mismo) para el Proyecto Curricular y la comunidad satisfecha.
6.1.3. Modelo APQC (American Productivity And Quality)
Como lo afirma Atehórtua, el modelo APQC propone doce procesos, los cuales son:
Procesos Operativos:
15 Cevalsi. Modelos Gestión del Conocimiento.
83
1. Desarrollar visión y estrategia (visión a largo plazo, y la gestión de las iniciativas
estratégicas)
2. Diseño y desarrollo de productos y servicios.
3. Mercadeo y ventas de productos y servicios.
4. Entrega de productos y servicios.
5. Gestión de servicio al cliente.
Procesos de gestión y servicios de soporte:
1. Desarrollo y gestión del capital humano
2. Gestión de la tecnología de la información
3. Gestión de recursos financieros
4. Adquisición, construcción y gestión de la propiedad.
5. Gestión ambiental, de la salud y de la seguridad.
6. Gestión de relaciones externas.
7. Gestión del conocimiento, la mejora y el cambio.
Al igual como se desgloso en el modelo de Arthur Andersen, los procesos propuestos
por estos modelos se identifican fácilmente con algunas variables de conflicto. Por ejemplo,
la variable de conflicto Administración del Proyecto Curricular de Pregrado en Ingeniería
está encargada de los procesos operativos presentes en este modelo, asociado con la variable
Coordinación, y soportado por el Consejo Superior. Los Docentes también forman parte de
estos procesos operativos pero su producido (formación estudiantes, impacto científico,
tecnológico y social) pertenecen a los procesos de gestión. Y para los servicios de soporte es
necesario recurrir a variables de no conflicto, pues son estos quienes apoyan los demás
procesos.
6.2 Consolidado de Atehórtua16
Se propone un nuevo modelo recogiendo varios de los elementos de los modelos de
procesos anteriores, pero modifica algunas denominaciones e integra la palabra gestión para
16 Atehórtua Hurtado, Federico. Bustamante Vélez, Ramón. Valencia de los Ríos, Jorge. Sistemas de Gestión Integral. Una sola gestión, un solo equipo.
84
indicar que el proceso incluye las etapas PHVA. Además se aclara que cada proceso es un
subsistema del sistema de gestión integral. Usando la clasificación de la NTCGP 1000, el
modelo de gestión integral incluye los siguientes procesos:
Procesos Estratégicos:
Procesos Gestión Estratégica
Procesos Misionales:
Proceso Gestión de los clientes
Proceso Gestión de la prestación del servicio o la producción de bienes
Procesos de apoyo:
Procesos Gestión Financiera
Proceso Gestión ambiental y de la seguridad y la salud
Proceso Gestión de los recursos físicos y tecnológicos
Proceso Gestión del talento humano
Proceso Gestión de la información
Procesos de Evaluación:
Procesos Gestión de la evaluación y el mejoramiento
Integrando en este modelo cuatro macro-procesos, permite una mejor abstracción útil
según los requerimientos del mapa de procesos del proyecto curricular, claro está que varios
de los procesos propuestos anteriormente serían reemplazados por otros según lo indican las
variables conflicto. Es el caso de los procesos misionales, donde se integran: Gestión de la
Docencia, Gestión de la Investigación, Gestión de los Procesos Académicos y Gestión de
Extensión.
Por tanto con ayuda de los modelos anteriores y el consolidado final de Atehórtua a
continuación se presenta el mapa de procesos del Proyecto Curricular de Pregrado en
Ingeniería. Y posteriormente la caracterización de los procesos (formatos donde se
desarrollan los elementos básicos de cada uno de los procesos) con el formato propuesto.
85
MAPA DE PROCESOS DE LA FACULTAD DE INGENIERÍA DE LA UNIVERSIDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSE DE CALDAS
Figura 6.6: Mapa de Procesos de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Distrital
Francisco José de Caldas Fuente: Universidad Distrital.
86
Figura 6.7: Mapa de Procesos Proyecto Curricular de Pregrado Prototipo en Ingeniería
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
87
6.3. Caracterización Procesos Proyecto Curricular De Pregrado En Ingeniería
Ver Anexo A.3
ANEXO A.3.
Caracterización de los procesos.pdf
88
Capítulo 7 Cuadro de Mando del Proyecto
Curricular de Ingeniería
Como estrategia para apoyar la acreditación del proyecto curricular, el cuadro de
mando busca optimizar la presentación de estadísticas basadas en datos históricos o actuales,
que evalúan índices asociados a la misión, con el fin de tomar decisiones.
PERSPECTIVA OBJETIVO
ESTRATÉGICO
ÁREAS CRITICAS FACTORES CLAVE
Misional
Formar profesionales con alta
calidad técnica y humanística,
comprometidos con el
desarrollo del país y su
realidad social
Consejo
Académico
Consejo de
Carrera
Coordinación
Procesos
Académicos
Control de la
Investigación
Alianzas
Ofrecer estrategias de
desarrollo interinstitucional
que permita la formación
integral del estudiante.
IDEXUD
UEFI
Convenios Inter-
institucionales e
internacionales
Promover la
extensión
Convenios
estratégicos
Procesos
Garantizar calidad de los
procesos generados en el
interior de proyecto curricular,
durante la formación del
estudiante.
Involucra a todas las
áreas.
Procesos
estratégicos,
misionales, de
apoyo y de
evaluación
Talento Humano, y
Tecnología
Propiciar un ambiente de
desarrollo al estudiante por
medio de herramientas
tecnológicas actualizadas,
profesores con formación
avanzada, principios éticos y
morales sólidos.
Comité del
personal docente
y asignación del
puntaje
Coordinación
Manejo de Personal
Docente
Manejo de
Tecnología
Presupuesto
Optimizar el plan presupuestal
y los recursos utilizados para
las diferentes actividades.
Decanatura
Control Inversión
Presupuestal
Tabla 7.1: Perspectivas, Objetivos Estratégicos y Factores Clave Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
89
A continuación se identifican los diferentes indicadores que se involucran en el
proceso de acreditación y evaluación del proyecto curricular, de entre los cuales (señalados
con rojo) se eligen los que se consideran de mayor relevancia para su inclusión directa en el
dashboard.
PERSPECTIVA MISIONAL
FACTOR-CLAVE INDICADORES
Procesos Académicos
𝟏. 𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝐺𝑟𝑎𝑑𝑢𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑝𝑜𝑟 𝑐𝑎𝑑𝑎 𝑎ñ𝑜
𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑒𝑠𝑡𝑢𝑑𝑖𝑎𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑎𝑑𝑚𝑖𝑡𝑖𝑑𝑜𝑠 𝑝𝑜𝑟 𝑎ñ𝑜
𝟐. 𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝐺𝑟𝑎𝑑𝑢𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑐𝑜𝑛 𝑡𝑒𝑠𝑖𝑠 𝑝𝑜𝑟 𝑎ñ𝑜
𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑒𝑠𝑡𝑢𝑑𝑖𝑎𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑔𝑟𝑎𝑑𝑢𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑝𝑜𝑟 𝑎ñ𝑜
𝟑. 𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝐺𝑟𝑎𝑑𝑢𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑐𝑜𝑛 𝑝𝑎𝑠𝑎𝑛𝑡𝑖𝑎𝑠 𝑝𝑜𝑟 𝑎ñ𝑜
𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑒𝑠𝑡𝑢𝑑𝑖𝑎𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑔𝑟𝑎𝑑𝑢𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑝𝑜𝑟 𝑎ñ𝑜
𝟒. 𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑒𝑠𝑡𝑢𝑑𝑖𝑎𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑔𝑟𝑎𝑑𝑢𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑠𝑖𝑛 𝑚𝑎𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎𝑠 𝑝𝑒𝑟𝑑𝑖𝑑𝑎𝑠
𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑒𝑠𝑡𝑢𝑑𝑖𝑎𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑔𝑟𝑎𝑑𝑢𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑝𝑜𝑟 𝑎ñ𝑜
𝟓.
𝑝𝑟𝑜𝑚𝑒𝑑𝑖𝑜 𝑑𝑒 𝑑𝑢𝑟𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑒𝑛 𝑠𝑒𝑚𝑒𝑠𝑡𝑟𝑒𝑠 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝑜𝑏𝑡𝑒𝑛𝑒𝑟 𝑙𝑎 𝑔𝑟𝑎𝑑𝑢𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑝𝑜𝑟 𝑒𝑠𝑡𝑢𝑑𝑖𝑎𝑛𝑡𝑒𝑠
𝑡𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑒𝑠𝑡𝑎𝑏𝑙𝑒𝑐𝑖𝑑𝑜 𝑒𝑛 𝑠𝑒𝑚𝑒𝑠𝑡𝑟𝑒𝑠 𝑝𝑜𝑟 𝑒𝑙 𝑝𝑒𝑛𝑠ú𝑚
𝟔.
𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑐𝑢𝑝𝑜𝑠 𝑜𝑓𝑒𝑟𝑡𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝑛𝑢𝑒𝑣𝑜𝑠 𝑒𝑠𝑡𝑢𝑑𝑖𝑎𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑑𝑒𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝑟
𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑐𝑢𝑝𝑜𝑠 𝑜𝑓𝑒𝑟𝑡𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝑛𝑢𝑒𝑣𝑜𝑠 𝑒𝑠𝑡𝑢𝑑𝑖𝑎𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑑𝑒𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝑟 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝑒𝑙 𝑎ñ𝑜 𝑎𝑛𝑡𝑒𝑟𝑖𝑜𝑟
Control de la Investigación
𝟕.
𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑡𝑒𝑠𝑖𝑠 𝑔𝑎𝑙𝑎𝑟𝑑𝑜𝑛𝑎𝑑𝑎𝑠 (𝑒𝑛 𝑎𝑙𝑔𝑢𝑛𝑎 𝑑𝑒 𝑠𝑢𝑠 𝑑𝑒𝑛𝑜𝑚𝑖𝑛𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠) 𝑝𝑜𝑟 𝑎ñ𝑜
𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑡𝑒𝑠𝑖𝑠 𝑎𝑝𝑟𝑜𝑏𝑎𝑑𝑎𝑠 𝑝𝑜𝑟 𝑎ñ𝑜
𝟖. 𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑡𝑒𝑠𝑖𝑠 𝑎𝑝𝑟𝑜𝑏𝑎𝑑𝑎𝑠 𝑝𝑜𝑟 𝑎ñ𝑜
𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑡𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠 𝑝𝑟𝑒𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑑𝑎𝑠 𝑝𝑜𝑟 𝑎ñ𝑜
𝟗.
𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑣𝑖𝑛𝑐𝑢𝑙𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑎 𝑙𝑎 𝑐𝑎𝑟𝑟𝑒𝑟𝑎, 𝑞𝑢𝑒 𝑝𝑟𝑒𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑟𝑜𝑛𝑝𝑢𝑏𝑙𝑖𝑐𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠 𝑑𝑒 𝑠𝑢 𝑎𝑢𝑡𝑜𝑟𝑖𝑎 𝑜 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜𝑠 𝑑𝑒 𝑖𝑛𝑣𝑒𝑠𝑡𝑖𝑔𝑎𝑐𝑖ó𝑛
𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑣𝑖𝑛𝑐𝑢𝑙𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑎 𝑙𝑎 𝑐𝑎𝑟𝑟𝑒𝑟𝑎
𝟏𝟎.
𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜𝑠 𝑑𝑒 𝑖𝑛𝑣𝑒𝑠𝑡𝑖𝑔𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑝𝑟𝑒𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑝𝑜𝑟 𝑔𝑟𝑢𝑝𝑜𝑠𝑜 𝑠𝑒𝑚𝑖𝑙𝑙𝑒𝑟𝑜𝑠 𝑑𝑒 𝑖𝑛𝑣𝑒𝑠𝑡𝑖𝑔𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑦 𝑎𝑝𝑟𝑜𝑏𝑎𝑑𝑜𝑠, 𝑝𝑜𝑟 𝑎ñ𝑜
𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑔𝑟𝑢𝑝𝑜𝑠 𝑜 𝑠𝑒𝑚𝑖𝑙𝑙𝑒𝑟𝑜𝑠𝑑𝑒 𝑖𝑛𝑣𝑒𝑠𝑡𝑖𝑔𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑣𝑖𝑛𝑐𝑢𝑙𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜
Tabla 7.2: Perspectiva Misional Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
90
PERSPECTIVA DE ALIANZAS
FACTOR-CLAVE INDICADORES
Promoción de la extensión
𝟗.
𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑝𝑟𝑜𝑔𝑟𝑎𝑚𝑎𝑠 𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙𝑒𝑠 𝑑𝑒 𝑒𝑥𝑡𝑒𝑛𝑠𝑖ó𝑛 𝑜𝑓𝑒𝑟𝑡𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑝𝑜𝑟 𝑒𝑙
𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝑟 (𝑐𝑜𝑟𝑝𝑜𝑟𝑎𝑡𝑖𝑣𝑜𝑠, 𝑓𝑜𝑟𝑡𝑎𝑙𝑒𝑐𝑖𝑚𝑖𝑒𝑛𝑡𝑜 𝑙𝑜𝑐𝑎𝑙,𝑖𝑛𝑖𝑐𝑖𝑎𝑡𝑖𝑣𝑎𝑠 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡𝑖𝑣𝑎𝑠, 𝑖𝑛𝑛𝑜𝑣𝑎𝑐𝑖ó𝑛, 𝑒𝑥𝑡𝑒𝑛𝑠𝑖ó𝑛 𝑠𝑜𝑐𝑖𝑎𝑙, 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑑𝑖𝑠𝑐𝑖𝑝𝑙𝑖𝑛𝑎𝑟𝑖𝑜𝑠)
𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑝𝑟𝑜𝑔𝑟𝑎𝑚𝑎𝑠 𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙𝑒𝑠 𝑑𝑒 𝑒𝑥𝑡𝑒𝑛𝑠𝑖ó𝑛 𝑜𝑓𝑒𝑟𝑡𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑝𝑜𝑟 𝑙𝑎 𝑓𝑎𝑐𝑢𝑙𝑡𝑎𝑑 𝑑𝑒 𝑖𝑛𝑔𝑒𝑛𝑖𝑒𝑟í𝑎
𝟏𝟎.
𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑝𝑟𝑜𝑔𝑟𝑎𝑚𝑎𝑠 𝑛𝑜 𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙𝑒𝑠 𝑑𝑒 𝑒𝑥𝑡𝑒𝑛𝑠𝑖ó𝑛 𝑜𝑓𝑒𝑟𝑡𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑝𝑜𝑟 𝑒𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝑟 (𝑐𝑢𝑟𝑠𝑜𝑠, 𝑑𝑖𝑝𝑙𝑜𝑚𝑎𝑑𝑜𝑠)
𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑝𝑟𝑜𝑔𝑟𝑎𝑚𝑎𝑠 𝑛𝑜 𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙𝑒𝑠 𝑑𝑒 𝑒𝑥𝑡𝑒𝑛𝑠𝑖ó𝑛 𝑜𝑓𝑒𝑟𝑡𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑝𝑜𝑟 𝑙𝑎 𝑓𝑎𝑐𝑢𝑙𝑡𝑎𝑑 𝑑𝑒 𝑖𝑛𝑔𝑒𝑛𝑖𝑒𝑟í𝑎
Convenios estratégicos
𝟏𝟏.
𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑐𝑜𝑛𝑣𝑒𝑛𝑖𝑜𝑠 𝑑𝑒 𝑚𝑎𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑎𝑝𝑜𝑦𝑜 𝑒𝑑𝑢𝑐𝑎𝑡𝑖𝑣𝑜 (𝑓𝑖í𝑠𝑖𝑐𝑜 𝑜𝑣𝑖𝑟𝑡𝑢𝑎𝑙) 𝑐𝑜𝑛𝑐𝑒𝑟𝑛𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝑟
𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑐𝑜𝑛𝑣𝑒𝑛𝑖𝑜𝑠 𝑑𝑒 𝑚𝑎𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑎𝑝𝑜𝑦𝑜 𝑒𝑑𝑢𝑐𝑎𝑡𝑖𝑣𝑜 (𝑓𝑖í𝑠𝑖𝑐𝑜 𝑜
𝑣𝑖𝑟𝑡𝑢𝑎𝑙) 𝑐𝑜𝑛𝑐𝑒𝑟𝑛𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑎 𝑙𝑎 𝑓𝑎𝑐𝑢𝑙𝑡𝑎𝑑 𝑑𝑒 𝑖𝑛𝑔𝑒𝑛𝑖𝑒𝑟í𝑎
𝟏𝟐.
𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑐𝑜𝑛𝑣𝑒𝑛𝑖𝑜𝑠 𝑑𝑒 𝑐𝑎𝑟𝑎𝑐𝑡𝑒𝑟 𝑎𝑐𝑎𝑑é𝑚𝑖𝑐𝑜𝑐𝑜𝑛𝑐𝑒𝑟𝑛𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝑟
𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑐𝑜𝑛𝑣𝑒𝑛𝑖𝑜𝑠 𝑑𝑒 𝑐𝑎𝑟𝑎𝑐𝑡𝑒𝑟 𝑎𝑐𝑎𝑑é𝑚𝑖𝑐𝑜𝑐𝑜𝑛𝑐𝑒𝑟𝑛𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑎 𝑙𝑎 𝑓𝑎𝑐𝑢𝑙𝑡𝑎𝑑 𝑑𝑒 𝑖𝑛𝑔𝑒𝑛𝑖𝑒𝑟í𝑎
Tabla 7.3: Perspectiva de Alianzas Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
PERSPECTIVA PROCESOS
FACTOR-CLAVE INDICADORES
Procesos Estratégicos, Misionales, de Apoyo Y de Evaluación
𝟏𝟑. 𝑃𝑜𝑝𝑜𝑟𝑐𝑖ó𝑛 𝑒𝑓𝑒𝑐𝑡𝑖𝑣𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑑𝑒 𝑙𝑜𝑠 𝑝𝑟𝑜𝑐𝑒𝑠𝑜𝑠 𝑒𝑠𝑡𝑟𝑎𝑡é𝑔𝑖𝑐𝑜𝑠 𝑟𝑒𝑓𝑒𝑟𝑖𝑑𝑜𝑠 𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝑟 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝑟
𝟏𝟒. 𝑃𝑜𝑝𝑜𝑟𝑐𝑖ó𝑛 𝑒𝑓𝑒𝑐𝑡𝑖𝑣𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑑𝑒 𝑙𝑜𝑠 𝑝𝑟𝑜𝑐𝑒𝑠𝑜𝑠 𝑚𝑖𝑠𝑜𝑛𝑎𝑙𝑒𝑠 𝑟𝑒𝑓𝑒𝑟𝑖𝑑𝑜𝑠 𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝑟 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝑟
𝟏𝟓. 𝑃𝑜𝑝𝑜𝑟𝑐𝑖ó𝑛 𝑒𝑓𝑒𝑐𝑡𝑖𝑣𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑑𝑒 𝑙𝑜𝑠 𝑝𝑟𝑜𝑐𝑒𝑠𝑜𝑠 𝑑𝑒 𝐴𝑝𝑜𝑦𝑜
𝑟𝑒𝑓𝑒𝑟𝑖𝑑𝑜𝑠 𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝑟 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝑟
𝟏𝟔. 𝑃𝑜𝑝𝑜𝑟𝑐𝑖ó𝑛 𝑒𝑓𝑒𝑐𝑡𝑖𝑣𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑑𝑒 𝑙𝑜𝑠 𝑝𝑟𝑜𝑐𝑒𝑠𝑜𝑠 𝑑𝑒 𝑒𝑣𝑎𝑙𝑢𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑟𝑒𝑓𝑒𝑟𝑖𝑑𝑜𝑠 𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝑟 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝑟
Tabla 7.4: Perspectiva de Procesos Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
91
PERSPECTIVA TALENTO HUMANO Y TECNOLOGÍA
FACTOR-CLAVE INDICADORES
Manejo de Personal Docente
Dedicación porcentual de los docentes con el proyecto curricular
𝟏𝟕.
𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑐𝑜𝑛 𝑑𝑒𝑑𝑖𝑐𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑑𝑒𝑙 100% 𝑐𝑜𝑛 𝑒𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝑟
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑣𝑖𝑛𝑐𝑢𝑙𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝒓
𝟏𝟖. 𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑐𝑜𝑛 𝑑𝑒𝑑𝑖𝑐𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑚𝑎𝑦𝑜𝑟 𝑜 𝑖𝑔𝑢𝑎𝑙 𝑎𝑙 50% 𝑐𝑜𝑛 𝑒𝑙
𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝑟
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑣𝑖𝑛𝑐𝑢𝑙𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝒓
𝟏𝟗.
𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑐𝑜𝑛 𝑑𝑒𝑑𝑖𝑐𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑚𝑒𝑛𝑜𝑟 𝑎𝑙 50% 𝑐𝑜𝑛 𝑒𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝑟
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑣𝑖𝑛𝑐𝑢𝑙𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝒓
Número de docentes clasificados por Vinculación y Estudio
𝟐𝟎.
𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑑𝑒 𝑡𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑐𝑜𝑚𝑝𝑙𝑒𝑡𝑜 𝑐𝑜𝑛 𝑒𝑠𝑡𝑢𝑑𝑖𝑜𝑠 ú𝑛𝑖𝑐𝑎𝑚𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑑𝑒 𝑝𝑟𝑒𝑔𝑟𝑎𝑑𝑜 𝑣𝑖𝑛𝑐𝑢𝑙𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝑟
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑣𝑖𝑛𝑐𝑢𝑙𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝒓
𝟐𝟏.
𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑑𝑒 𝑡𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑐𝑜𝑚𝑝𝑙𝑒𝑡𝑜 𝑐𝑜𝑛 𝑒𝑠𝑡𝑢𝑑𝑖𝑜𝑠 𝑑𝑒 𝑒𝑠𝑝𝑒𝑐𝑖𝑎𝑙𝑖𝑧𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑣𝑖𝑛𝑐𝑢𝑙𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝑟
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑣𝑖𝑛𝑐𝑢𝑙𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝒓
𝟐𝟐.
𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑑𝑒 𝑡𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑐𝑜𝑚𝑝𝑙𝑒𝑡𝑜 𝑐𝑜𝑛 𝑒𝑠𝑡𝑢𝑑𝑖𝑜𝑠 𝑑𝑒 𝑚𝑎𝑒𝑠𝑡𝑟í𝑎 𝑣𝑖𝑛𝑐𝑢𝑙𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝑟
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑣𝑖𝑛𝑐𝑢𝑙𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝒓
𝟐𝟑.
𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑑𝑒 𝑡𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑐𝑜𝑚𝑝𝑙𝑒𝑡𝑜 𝑐𝑜𝑛 𝑒𝑠𝑡𝑢𝑑𝑖𝑜𝑠 𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑐𝑡𝑜𝑟𝑎𝑑𝑜 𝑣𝑖𝑛𝑐𝑢𝑙𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝑟
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑣𝑖𝑛𝑐𝑢𝑙𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝒓
𝟐𝟒.
𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑑𝑒 𝑡𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑐𝑜𝑚𝑝𝑙𝑒𝑡𝑜 𝑐𝑜𝑛 𝑒𝑠𝑡𝑢𝑑𝑖𝑜𝑠 𝑑𝑒 𝑝𝑜𝑠𝑡𝑑𝑜𝑐𝑡𝑜𝑟𝑎𝑑𝑜 𝑣𝑖𝑛𝑐𝑢𝑙𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝑟
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑣𝑖𝑛𝑐𝑢𝑙𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝒓
𝟐𝟓.
𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑑𝑒 𝑚𝑒𝑑𝑖𝑜 𝑡𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑐𝑜𝑛 𝑒𝑠𝑡𝑢𝑑𝑖𝑜𝑠 ú𝑛𝑖𝑐𝑎𝑚𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑑𝑒 𝑝𝑟𝑒𝑔𝑟𝑎𝑑𝑜 𝑣𝑖𝑛𝑐𝑢𝑙𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝑟
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑣𝑖𝑛𝑐𝑢𝑙𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝒓
𝟐𝟔.
𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑑𝑒 𝑚𝑒𝑑𝑖𝑜 𝑡𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑐𝑜𝑛 𝑒𝑠𝑡𝑢𝑑𝑖𝑜𝑠 𝑑𝑒 𝑒𝑠𝑝𝑒𝑐𝑖𝑎𝑙𝑖𝑧𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑣𝑖𝑛𝑐𝑢𝑙𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝑟
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑣𝑖𝑛𝑐𝑢𝑙𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝒓
𝟐𝟕.
𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑑𝑒 𝑚𝑒𝑑𝑖𝑜 𝑡𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑐𝑜𝑛 𝑒𝑠𝑡𝑢𝑑𝑖𝑜𝑠 𝑑𝑒 𝑚𝑎𝑒𝑠𝑡𝑟í𝑎 𝑣𝑖𝑛𝑐𝑢𝑙𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝑟
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑣𝑖𝑛𝑐𝑢𝑙𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝒓
92
𝟐𝟖.
𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑑𝑒 𝑚𝑒𝑑𝑖𝑜 𝑡𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑐𝑜𝑛 𝑒𝑠𝑡𝑢𝑑𝑖𝑜𝑠 𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑐𝑡𝑜𝑟𝑎𝑑𝑜 𝑣𝑖𝑛𝑐𝑢𝑙𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝑟
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑣𝑖𝑛𝑐𝑢𝑙𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝒓
𝟐𝟗.
𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑑𝑒 𝑚𝑒𝑑𝑖𝑜 𝑡𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑐𝑜𝑛 𝑒𝑠𝑡𝑢𝑑𝑖𝑜𝑠 𝑑𝑒 𝑝𝑜𝑠𝑡𝑑𝑜𝑐𝑡𝑜𝑟𝑎𝑑𝑜 𝑣𝑖𝑛𝑐𝑢𝑙𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝑟
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑣𝑖𝑛𝑐𝑢𝑙𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝒓
𝟑𝟎.
𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑑𝑒 ℎ𝑜𝑟𝑎 𝑐á𝑡𝑒𝑑𝑟𝑎 𝑐𝑜𝑛 𝑒𝑠𝑡𝑢𝑑𝑖𝑜𝑠 ú𝑛𝑖𝑐𝑎𝑚𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑑𝑒 𝑝𝑟𝑒𝑔𝑟𝑎𝑑𝑜 𝑣𝑖𝑛𝑐𝑢𝑙𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝑟
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑣𝑖𝑛𝑐𝑢𝑙𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝒓
𝟑𝟏.
𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑑𝑒 ℎ𝑜𝑟𝑎 𝑐á𝑡𝑒𝑑𝑟𝑎 𝑐𝑜𝑛 𝑒𝑠𝑡𝑢𝑑𝑖𝑜𝑠𝑑𝑒 𝑒𝑠𝑝𝑒𝑐𝑖𝑎𝑙𝑖𝑧𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑣𝑖𝑛𝑐𝑢𝑙𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝑟
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑣𝑖𝑛𝑐𝑢𝑙𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝒓
𝟑𝟐.
𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑑𝑒 ℎ𝑜𝑟𝑎 𝑐á𝑡𝑒𝑑𝑟𝑎 𝑐𝑜𝑛 𝑒𝑠𝑡𝑢𝑑𝑖𝑜𝑠 𝑑𝑒 𝑚𝑎𝑒𝑠𝑡𝑟í𝑎 𝑣𝑖𝑛𝑐𝑢𝑙𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝑟
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑣𝑖𝑛𝑐𝑢𝑙𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝒓
𝟑𝟑.
𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑑𝑒 ℎ𝑜𝑟𝑎 𝑐á𝑡𝑒𝑑𝑟𝑎 𝑐𝑜𝑛 𝑒𝑠𝑡𝑢𝑑𝑖𝑜𝑠 𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑐𝑡𝑜𝑟𝑎𝑑𝑜 𝑣𝑖𝑛𝑐𝑢𝑙𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝑟
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑣𝑖𝑛𝑐𝑢𝑙𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝒓
𝟑𝟒.
𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑑𝑒 ℎ𝑜𝑟𝑎 𝑐á𝑡𝑒𝑑𝑟𝑎 𝑐𝑜𝑛 𝑒𝑠𝑡𝑢𝑑𝑖𝑜𝑠 𝑑𝑒 𝑝𝑜𝑠𝑡𝑑𝑜𝑐𝑡𝑜𝑟𝑎𝑑𝑜 𝑣𝑖𝑛𝑐𝑢𝑙𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝑟
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑣𝑖𝑛𝑐𝑢𝑙𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝒓
Número de docentes clasificados por Estudio
𝟑𝟓.
𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑐𝑜𝑛 𝑒𝑠𝑡𝑢𝑑𝑖𝑜𝑠 ú𝑛𝑖𝑐𝑎𝑚𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑑𝑒 𝑝𝑟𝑒𝑔𝑟𝑎𝑑𝑜 𝑣𝑖𝑛𝑐𝑢𝑙𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝑟
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑣𝑖𝑛𝑐𝑢𝑙𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝒓
𝟑𝟔.
𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑐𝑜𝑛 𝑒𝑠𝑡𝑢𝑑𝑖𝑜𝑠 𝑑𝑒 𝑒𝑠𝑝𝑒𝑐𝑖𝑎𝑙𝑖𝑧𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑣𝑖𝑛𝑐𝑢𝑙𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝑟
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑣𝑖𝑛𝑐𝑢𝑙𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝒓
𝟑𝟕.
𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑜𝑛 𝑒𝑠𝑡𝑢𝑑𝑖𝑜𝑠 𝑑𝑒 𝑚𝑎𝑒𝑠𝑡𝑟í𝑎 𝑣𝑖𝑛𝑐𝑢𝑙𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝑟
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑣𝑖𝑛𝑐𝑢𝑙𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝒓
𝟑𝟖.
𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑐𝑜𝑛 𝑒𝑠𝑡𝑢𝑑𝑖𝑜𝑠 𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑐𝑡𝑜𝑟𝑎𝑑𝑜 𝑣𝑖𝑛𝑐𝑢𝑙𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝑟
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑣𝑖𝑛𝑐𝑢𝑙𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝒓
93
𝟑𝟗.
𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑐𝑜𝑛 𝑒𝑠𝑡𝑢𝑑𝑖𝑜𝑠 𝑑𝑒 𝑝𝑜𝑠𝑡𝑑𝑜𝑐𝑡𝑜𝑟𝑎𝑑𝑜 𝑣𝑖𝑛𝑐𝑢𝑙𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝑟
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑣𝑖𝑛𝑐𝑢𝑙𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝒓
Número de docentes clasificados por Áreas
𝟒𝟎. 𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑑𝑒𝑙 á𝑟𝑒𝑎 𝑑𝑒 𝐶𝑖𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎𝑠 𝐵á𝑠𝑖𝑐𝑎𝑠
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑣𝑖𝑛𝑐𝑢𝑙𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝑟
𝟒𝟏. 𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑑𝑒𝑙 á𝑟𝑒𝑎 𝑑𝑒 𝐵á𝑠𝑖𝑐𝑎𝑠 𝑑𝑒 𝐼𝑛𝑔𝑒𝑛𝑖𝑒𝑟í𝑎
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑣𝑖𝑛𝑐𝑢𝑙𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝑟
𝟒𝟐. 𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑑𝑒𝑙 á𝑟𝑒𝑎 𝑑𝑒 𝐼𝑛𝑔𝑒𝑛𝑖𝑒𝑟í𝑎 𝐴𝑝𝑙𝑖𝑐𝑎𝑑𝑎
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑣𝑖𝑛𝑐𝑢𝑙𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝑟
𝟒𝟑. 𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑑𝑒𝑙 á𝑟𝑒𝑎 𝑑𝑒 𝐺𝑒𝑠𝑡𝑖ó𝑛
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑣𝑖𝑛𝑐𝑢𝑙𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝑟
𝟒𝟒. 𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑑𝑒𝑙 á𝑟𝑒𝑎 𝑑𝑒 𝑆𝑜𝑐𝑖𝑜 𝐻𝑢𝑚𝑎𝑛í𝑠𝑡𝑖𝑐𝑎𝑠
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑣𝑖𝑛𝑐𝑢𝑙𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝑟
𝟒𝟓. 𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑑𝑒𝑙 á𝑟𝑒𝑎 𝑑𝑒 𝐸𝑙𝑒𝑐𝑡𝑖𝑣𝑎𝑠
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑣𝑖𝑛𝑐𝑢𝑙𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝑟
Manejo de Tecnología
Software Licenciado y de libre distribución para Ingeniería de Sistemas
instalado en los laboratorios de Ingeniería
𝟒𝟔.
𝐶𝑎𝑛𝑡𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑑𝑒 𝑠𝑜𝑓𝑡𝑤𝑎𝑟𝑒 𝑐𝑜𝑛 𝑙𝑖𝑐𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑑𝑒 𝑙𝑖𝑏𝑟𝑒 𝑑𝑖𝑠𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑐𝑖ó𝑛 𝑢𝑡𝑖𝑙𝑖𝑧𝑎𝑑𝑜 𝑝𝑜𝑟 𝑒𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟í𝑐𝑢𝑙𝑎𝑟
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑠𝑜𝑓𝑡𝑤𝑎𝑟𝑒 𝑙𝑖𝑐𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎𝑑𝑜 𝑢𝑡𝑖𝑙𝑖𝑧𝑎𝑑𝑜 𝑝𝑜𝑟 𝑒𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜𝑐𝑢𝑟𝑟í𝑐𝑢𝑙𝑎𝑟
𝟒𝟕.
𝐶𝑎𝑛𝑡𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑑𝑒 𝑠𝑜𝑓𝑡𝑤𝑎𝑟𝑒 𝑐𝑜𝑛 𝑙𝑖𝑐𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑑𝑒 𝑎𝑐𝑎𝑑é𝑚𝑖𝑐𝑎 𝑢𝑡𝑖𝑙𝑖𝑧𝑎𝑑𝑜 𝑝𝑜𝑟 𝑒𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟í𝑐𝑢𝑙𝑎𝑟
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑠𝑜𝑓𝑡𝑤𝑎𝑟𝑒 𝑙𝑖𝑐𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎𝑑𝑜 𝑢𝑡𝑖𝑙𝑖𝑧𝑎𝑑𝑜 𝑝𝑜𝑟 𝑒𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜𝑐𝑢𝑟𝑟í𝑐𝑢𝑙𝑎𝑟
𝟒𝟖.
𝐶𝑎𝑛𝑡𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑑𝑒 𝑠𝑜𝑓𝑡𝑤𝑎𝑟𝑒 𝑐𝑜𝑛 𝑙𝑖𝑐𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑑𝑒 𝑝𝑎𝑔𝑜 𝑢𝑡𝑖𝑙𝑖𝑧𝑎𝑑𝑜 𝑝𝑜𝑟 𝑒𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟í𝑐𝑢𝑙𝑎𝑟
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑠𝑜𝑓𝑡𝑤𝑎𝑟𝑒 𝑙𝑖𝑐𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎𝑑𝑜 𝑢𝑡𝑖𝑙𝑖𝑧𝑎𝑑𝑜 𝑝𝑜𝑟 𝑒𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜𝑐𝑢𝑟𝑟í𝑐𝑢𝑙𝑎𝑟
Crecimiento Anual del material Bibliográfico de la Biblioteca Facultad
Ingeniería
94
𝟒𝟗. 𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑎𝑑𝑞𝑢𝑖𝑠𝑖𝑐𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠 𝑏𝑖𝑏𝑙𝑖𝑜𝑔𝑟á𝑓𝑖𝑐𝑎𝑠 𝑝𝑜𝑟 𝑎ñ𝑜
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑒𝑗𝑒𝑚𝑝𝑙𝑎𝑟𝑒𝑠 𝑏𝑖𝑏𝑙𝑖𝑜𝑔𝑟á𝑓𝑖𝑐𝑜𝑠 𝑒𝑥𝑖𝑠𝑡𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠
Cantidad Equipos Audiovisuales
𝟓𝟎. 𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑉𝑖𝑑𝑒𝑜 − 𝐵𝑒𝑎𝑚𝑠 𝑝𝑒𝑟𝑡𝑒𝑛𝑒𝑐𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑎 𝑙𝑎 𝑓𝑎𝑐𝑢𝑙𝑡𝑎𝑑
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑐𝑎𝑛𝑡𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑑𝑒 𝑒𝑞𝑢𝑖𝑝𝑜𝑠 𝑎𝑢𝑑𝑖𝑜𝑣𝑖𝑠𝑢𝑎𝑙𝑒𝑠 𝑝𝑒𝑟𝑡𝑒𝑛𝑐𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑎 𝑙𝑎 𝑓𝑎𝑐𝑢𝑙𝑡𝑎𝑑
𝟓𝟏. 𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜𝑟𝑒𝑠 𝑑𝑒 𝑎𝑐𝑒𝑡𝑎𝑡𝑜𝑠 𝑝𝑒𝑟𝑡𝑒𝑛𝑒𝑐𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑎 𝑙𝑎 𝑓𝑎𝑐𝑢𝑙𝑡𝑎𝑑
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑐𝑎𝑛𝑡𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑑𝑒 𝑒𝑞𝑢𝑖𝑝𝑜𝑠 𝑎𝑢𝑑𝑖𝑜𝑣𝑖𝑠𝑢𝑎𝑙𝑒𝑠 𝑝𝑒𝑟𝑡𝑒𝑛𝑐𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑎 𝑙𝑎 𝑓𝑎𝑐𝑢𝑙𝑡𝑎𝑑
𝟓𝟐. 𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜𝑟𝑒𝑠 𝑑𝑒 𝑜𝑝𝑎𝑐𝑜𝑠 𝑝𝑒𝑟𝑡𝑒𝑛𝑒𝑐𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑎 𝑙𝑎 𝑓𝑎𝑐𝑢𝑙𝑡𝑎𝑑
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑐𝑎𝑛𝑡𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑑𝑒 𝑒𝑞𝑢𝑖𝑝𝑜𝑠 𝑎𝑢𝑑𝑖𝑜𝑣𝑖𝑠𝑢𝑎𝑙𝑒𝑠 𝑝𝑒𝑟𝑡𝑒𝑛𝑐𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑎 𝑙𝑎 𝑓𝑎𝑐𝑢𝑙𝑡𝑎𝑑
𝟓𝟑. 𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜𝑟𝑒𝑠 𝑑𝑒 𝑑𝑖𝑎𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑎𝑠 𝑝𝑒𝑟𝑡𝑒𝑛𝑒𝑐𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑎 𝑙𝑎 𝑓𝑎𝑐𝑢𝑙𝑡𝑎𝑑
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑐𝑎𝑛𝑡𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑑𝑒 𝑒𝑞𝑢𝑖𝑝𝑜𝑠 𝑎𝑢𝑑𝑖𝑜𝑣𝑖𝑠𝑢𝑎𝑙𝑒𝑠 𝑝𝑒𝑟𝑡𝑒𝑛𝑐𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑎 𝑙𝑎 𝑓𝑎𝑐𝑢𝑙𝑡𝑎𝑑
𝟓𝟒. 𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑉𝐻𝑆 𝑝𝑒𝑟𝑡𝑒𝑛𝑒𝑐𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑎 𝑙𝑎 𝑓𝑎𝑐𝑢𝑙𝑡𝑎𝑑
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑐𝑎𝑛𝑡𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑑𝑒 𝑒𝑞𝑢𝑖𝑝𝑜𝑠 𝑎𝑢𝑑𝑖𝑜𝑣𝑖𝑠𝑢𝑎𝑙𝑒𝑠 𝑝𝑒𝑟𝑡𝑒𝑛𝑐𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑎 𝑙𝑎 𝑓𝑎𝑐𝑢𝑙𝑡𝑎𝑑
𝟓𝟓. 𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑡𝑒𝑙𝑒𝑣𝑖𝑠𝑜𝑟𝑒𝑠 𝑝𝑒𝑟𝑡𝑒𝑛𝑒𝑐𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑎 𝑙𝑎 𝑓𝑎𝑐𝑢𝑙𝑡𝑎𝑑
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑐𝑎𝑛𝑡𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑑𝑒 𝑒𝑞𝑢𝑖𝑝𝑜𝑠 𝑎𝑢𝑑𝑖𝑜𝑣𝑖𝑠𝑢𝑎𝑙𝑒𝑠 𝑝𝑒𝑟𝑡𝑒𝑛𝑐𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑎 𝑙𝑎 𝑓𝑎𝑐𝑢𝑙𝑡𝑎𝑑
𝟓𝟔. 𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑝𝑒𝑙𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝑠 𝑒𝑛 𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑜 𝑉𝐻𝑆 𝑝𝑒𝑟𝑡𝑒𝑛𝑒𝑐𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑎 𝑙𝑎 𝑓𝑎𝑐𝑢𝑙𝑡𝑎𝑑
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑐𝑎𝑛𝑡𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑑𝑒 𝑒𝑞𝑢𝑖𝑝𝑜𝑠 𝑎𝑢𝑑𝑖𝑜𝑣𝑖𝑠𝑢𝑎𝑙𝑒𝑠 𝑝𝑒𝑟𝑡𝑒𝑛𝑐𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑎 𝑙𝑎 𝑓𝑎𝑐𝑢𝑙𝑡𝑎𝑑
Tabla 7.5: Perspectiva Talento Humano y Tecnología Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
95
PERSPECTIVA PRESUPUESTO
FACTOR-CLAVE INDICADORES
Control Inversión Presupuestal
𝟓𝟕. 𝐶𝑎𝑛𝑡𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑑𝑒 𝑝𝑟𝑒𝑠𝑢𝑝𝑢𝑒𝑠𝑡𝑜 𝑒𝑗𝑒𝑐𝑢𝑡𝑎𝑑𝑜 𝑑𝑒𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝑟
𝑇𝑎𝑡𝑎𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑑𝑒 𝑝𝑟𝑒𝑠𝑢𝑝𝑢𝑒𝑠𝑡𝑜 𝑎𝑠𝑖𝑔𝑛𝑎𝑑𝑜 𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝑟
Tabla 7.6. Perspectiva Presupuesto Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
Figura 7.1. Diagrama Causa – Efecto entre Factores
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
Ver Anexo: A.4 para visualizar el Diagrama Causa – Efecto entre indicadores.
96
Capítulo 8 Dimensiones de la exploración de
dificultades mayores y mediatas
8.1. Gestión De Salones
Obtención de datos
1. Investigar con el área de investigación y coordinación la cantidad de grupos de
trabajo e investigación y los semilleros
2. Por medio de la observación evaluar la utilización de salones en la facultad de
ingeniería.
3. Encontrar el número de grupos de trabajo e investigación o semilleros que tengan
asignado un espacio de trabajo.
Descripción de la situación actual
1. Analizar los datos referentes al factor de ocupación en distintas horas de los
salones.
2. Analizar la demanda de espacios a través del número de grupos de trabajo e
investigación activos.
Propuesta de Estructura Modular base para Autoorganización y Emergencia
1. Definir las propiedades de autoorganización y emergencia
2. Definir el modelo matemático por medio de Chapman-Kolmogorov para la
probabilidad de ocupación de los salones.
Conclusiones previas suposiciones hipotéticas
DESARROLLO
Obtención de datos
Infraestructura de la sede de Ingeniería de la Universidad distrital F.J.de C.:
97
Figura 8.1: Edificio Alejandro Suarez Copete Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
Tabla 8.1: Salones del Edificio Alejandro Suarez Copete (Central)
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
Figura 8.2: Edificio Sabio Caldas Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
Edificio Alejandro Suarez Copete
Piso Salones
1 4
2 11
3 7
98
Edificio Sabio Caldas
Piso Salones Laboratorios
de
computación
Laboratorios
Digitales
Sala de grupos
de investigación
2 6 - - -
3 12 - - -
4 8 - - 2
5 4 7 - -
6 - 1 6 4
7 2 4 1 4
Tabla 8.2: Salones, salas y laboratorios del Edificio Sabio Caldas
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
99
Figura 8.3: Aulas de la Facultad de Ingeniería U.D. F. J. de C.
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
SALONES DESOCUPADOS ENTRE FRANJAS HORARIAS POR PISO
SALONES DISPONIBLES ENTRE 6-10 AM
Tabla 8.3: Salones Disponibles entre 6-10 am Sede Central
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
Edificio Alejandro Suarez Copete
Piso Salones
1 1
2 0
3 0
Salones
54
Laboratorios de
computación
12
Laboratorios Digitales 7
Sala de grupos de
investigación
10
100
Edificio Sabio Caldas
Piso Salones Salas de computación Laboratorios Digitales Salas de
Sustentación
2 0 - - -
3 1 - - -
4 2 - - -
5 1 0 - -
6 - 1 2 -
7 - 1 0 2
Tabla 8.4: Salones Disponibles entre 6-10 am Sede Sabio
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
SALONES DISPONIBLES ENTRE 10-12 AM
Tabla 8.5: Salones Disponibles entre 10-12 am Sede Central Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
Edificio Sabio Caldas
Piso Salones Salas de computación Laboratorios Digitales Salas de
Sustentación
2 0 - - -
3 2 - - -
4 - - - -
5 0 2 - -
6 - 0 0 -
7 - 0 1 0
Tabla 8.6: Salones Disponibles entre 10-12 am Sede Sabio Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
Edificio Alejandro Suarez Copete
Piso Salones
1 0
2 2
3 1
101
SALONES DISPONIBLES ENTRE 12-2 PM
Tabla 8.7: Salones Disponibles entre 12-2 pm Sede Central
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
Edificio Sabio Caldas
Piso Salones Salas de computación Laboratorios Digitales Salas de
Sustentación
2 1 - - -
3 4 - - -
4 1 - - -
5 3 1 - -
6 - 0 2 -
7 - 0 0 2
Tabla 8.8: Salones Disponibles entre 12-2 pm Sede Sabio
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
SALONES DISPONIBLES ENTRE 2-4 PM
Tabla 8.9: Salones Disponibles entre 2-4 pm Sede Central
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
Edificio Alejandro Suarez Copete
Piso Salones
1 1
2 2
3 4
Edificio Alejandro Suarez Copete
Piso Salones
1 0
2 4
3 4
102
SALONES DISPONIBLES ENTRE 4-6 PM
Edificio Sabio Caldas
Piso Salones Salas de computación Laboratorios
Digitales
Salas de
Sustentación
2 2 - - -
3 4 - - -
4 3 - - -
5 4 3 - -
6 - 0 5 -
7 - 3 1 2
Tabla 8.10: Salones Disponibles entre 4-6 pm
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
DESCRIPCIÓN DE LA SITUACIÓN ACTUAL
SALONES DE TODA LA FACULTAD:
Hora: 6-10 am
Edificio Salones Disponibles Ocupados
Central 22 1 21
Sabio Caldas 30 4 26
Total 52 5 47
Tabla 8.11: Salones Facultad de Ingeniería 6-10 a.m
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
Edificio Alejandro Suarez Copete
Piso Salones
1 2
2 5
3 6
103
Hora: 10 am-12 pm
Edificio Salones Disponibles Ocupados
Central 22 3 19
Sabio Caldas 30 2 28
Total 52 5 47
Tabla 8.12: Salones Facultad de Ingeniería 10 a.m. -12 p.m
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
Hora: 12-2 pm
Edificio Salones Disponibles Ocupados
Central 22 7 15
Sabio Caldas 30 9 21
Total 52 16 36
Tabla 8.13: Salones Facultad de Ingeniería 12-2 p.m
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
Hora: 2-4 pm
Edificio Salones Disponibles Ocupados
Central 22 8 14
Sabio Caldas 30 9 21
Total 52 17 35
Tabla 8.14: Salones Facultad de Ingeniería 2-4 p.m
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
Hora: 4-6 pm
Edificio Salones Disponibles Ocupados
Central 22 13 9
Sabio Caldas 30 13 17
Total 52 26 26
Tabla 8.15: Salones Facultad de Ingeniería 4-6 p.m
104
LABORATORIOS DE INFORMÁTICA DE TODA LA FACULTAD
Hora: 6-10 am
Laboratorios Disponibles Ocupados
12 2 10
Hora: 10 am-12 pm
Laboratorios Disponibles Ocupados
12 2 10
Hora: 12-2 pm
Laboratorios Disponibles Ocupados
12 1 11
Hora: 2-4 pm
Laboratorios Disponibles Ocupados
12 6 6
Hora: 4-6 pm
Laboratorios Disponibles Ocupados
12 6 6
Tabla 8.16: Laboratorios de Informática Facultad de Ingeniería Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
LABORATORIOS DIGITALES DE TODA LA FACULTAD
Hora: 6-10 am
Laboratorios Disponibles Ocupados
7 2 5
Hora: 10-12 am
Laboratorios Disponibles Ocupados
7 1 6
Hora: 12-2 pm
Laboratorios Disponibles Ocupados
7 2 5
Hora: 2-4 pm
Laboratorios Disponibles Ocupados
7 4 3
Hora: 4-6 pm
Laboratorios Disponibles Ocupados
7 6 1
Tabla 8.17: Laboratorios Digitales Facultad de Ingeniería Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
105
GRUPOS DE INVESTIGACIÓN
N° grupos de investigación Con salón Sin salón
56 9 47
Tabla 8.18: Espacios para los Grupos de Investigación
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
Figura 8.4: Grupos de Investigación
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
10 con salón asignado
31 avalados por Colciencias
9 institucionalizados
Grupos de investigación: 56
106
Propuesta de Estructura Modular base para Autoorganización y Emergencia
Autoorganización
Interacciones Traspaso de información entre salones para
conocer cuántos salones hay disponibles en
un piso.
Incremento de orden La necesidad de ocupar los salones por
entidades como los grupos de trabajo,
investigación o los semilleros.
Dinámica El cálculo oportuno de la probabilidad de
que existan salones desocupados para su
utilización.
Robustez y adaptabilidad A pesar de que se construya un nuevo salón,
laboratorio o algún otro tipo de aula, el
sistema se adapta a los cambios.
Autonomía El sistema identifica que espacios están
libres sin necesidad de tener un supervisor
realizando esta labor.
Tabla 8.19: Propuesta de Estructura Modular base para Autoorganización
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
Emergencia
Interacciones Para el sistema es más importante saber el
estado del aula que es el espacio donde
sucede la relación entre los agentes salón-
profesor-estudiante.
Efecto micro-macro Las oportunidades de que allá un salones
disponibles producto de eventualidades
como la inasistencia del profesor.
Control descentralizado La imposibilidad de gestionar la complejidad
del uso de los salones provoca
comportamientos emergentes producto de
los sucesos no esperados (conferencias,
seminarios, etc).
Robustez y flexibilidad En caso de que algún salón tenga algún tipo
de daño que no permita su utilización el
sistema mantiene su estructura ya que es
propicio a los cambios.
Dinámica Nuevas dinámicas en la utilización de
salones aparecen en momentos como la
finalización de semestre producto de la
anormalidad académica.
107
Novedad Como la anormalidad académica es
recurrente en la universidad producto de
sucesos como paros el sistema comprende su
alcance a través de los agentes para estos
casos.
Coherencia El traspaso de información entre los agentes
debe tener sentido para que el sistema pueda
actuar frente a estos estímulos.
Relaciones bidireccionales Los salones influencian el comportamiento
de los estudiantes como los estudiantes crean
comportamientos emergentes que afectan el
sistema.
Tabla 8.20: Propuesta de Estructura Modular base para Emergencia
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
Se tienen dos estados si un salón está ocupado (X1) o si un salón está desocupado (X2)
Pasando de 12-2 a 2-4
Estado Actual Estado Siguiente
X1 X2
X1 0.766 0.234
X2 0 1
Tabla 8.21: Matriz de Transición de Espacio de Estados
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
Franjas horarias que se manejan:
(12-2) -> (2-4) franja 1
(2-4) -> (4-6) franja 2
(4-6) -> (6-8) franja 3
Hallando las probabilidades de ir del estado actual al estado siguiente para la franja horaria
2.
Aplicación de las Ecuaciones de Chapman Kolmogorov
n: pasos: cantidad de franjas horarias que pasan.
M: estados en el sistema
M= n-1
108
Por ejemplo para saber si un salón está ocupado en la franja horaria 2( 4-6), después
de haber estado ocupado en la primera franja.
n: 2
M=2
M= 2-1=1
Conclusiones Previas Suposiciones Hipotéticas
Aplicando las ECK se pueden estudiar probabilidades de que un salón pase a estar
desocupado para así poder ser asignado a un grupo de trabajo, investigación o
semillero de investigación.
El desperdicio de los espacios a partir de las 12pm se vuelve notable y se intensifica
dramáticamente de 2 a 6 pm tiempo en el cual la universidad mantiene
aproximadamente el 40% de sus espacios libres.
El modelo planteado demuestra que se puede aprovechar de muchas otras maneras
los salones como por ejemplo explotando los conocimientos de los grupos de trabajo,
investigación y semilleros los cuales podrían estar notablemente activos en horas de
la tarde.
De acuerdo a los datos obtenidos se podría utilizar el modelo de sistemas adaptativos
para la distribución de salones especialmente en horas de la tarde, teniendo
asignaciones fijas de espacios para los grupos dedicados a la labor académica dentro
de la facultad de ingeniería.
8.2. Deserción en la Facultad de Ingenieria de la Universidad Distrital
Contexto descriptivo y comparativo
Formulación Problémica
Estudio del método y exploración metódica descriptiva
109
Propuesta estructurada y ejemplizada para la toma de decisiones utilizando
Arboles de decision y Ramificación y acotamiento
Conjeturas y mirada hipotéticas
Contexto descriptivo y comparativo
Los datos fueron recopilados del Sistema para la Prevención de la Deserción de la
Educación Superior (SPADIES) del Ministerio de Educación Nacional de Colombia.
SPADIES es la herramienta para hacer seguimiento sobre las cifras de deserción de
estudiantes de la educación superior. Con los datos suministrados por las instituciones de
educación superior, se identifican y se ponderan los comportamientos, las causas, variables
y riesgos determinantes para desertar. Además, con esta información se agrupan los
estudiantes de acuerdo con su riesgo de deserción.
Para este caso se recopilaron datos referidos a deserción de estudiantes del primer
semestre en el periodo 2013-2.
Esta falta de datos se evidencia en la calificación de las instituciones de educación
superior de acuerdo con los criterios de calidad de la información de la Universidad Distrital
reflejados en los reportes presentados al ministerio de educación nacional, que es 3.29 sobre
5.00, lo que significa que hay variables de sincronización, periodos reportados, datos sin
clasificar etc., que no permiten que la información este completa y/u organizada.
De cada proyecto curricular se recopilaron los siguientes datos:
110
INGENIERÍA INDUSTRIAL:
DATOS 2013 -2
INGENIERIA INDUSTRIAL
ESTUDIANTES PRIMER SEMESTRE
Cantidad P(Deserción)
Sexo
Hombres 87 0,1051
Mujeres 42 0,0653
Total 129 …
Estrato
1 13 0,1491
2 48 0,0864
3 65 0,1003
4 3 0,1194
Total 129 …
Trabajaba
cuando presento
ICFES
Si 12 0,0909
No 117 0,1230
Total 129 …
Ingreso
económico
mensual en la
familia –
SMMLV-
0 a 1 10 0,0864
1 a 2 53 0,1019
2 a 3 40 0,0861
3 a 5 20 0,1097
5 - 6 0,0928
Total 129 …
Tabla 8-22: Datos recopilados de Ingeniería Industrial
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
111
INGENIERÍA ELÉCTRICA:
DATOS 2013 -2
INGENIERIA ELECTRICA
ESTUDIANTES PRIMER SEMESTRE
Cantidad P(Deserción)
Sexo
Hombres 102 0,1077
Mujeres 20 0,1019
Total 122 …
Estrato
1 16 0,0656
2 52 0,0996
3 52 0,1205
4 2 0,1212
Total 122 …
Trabajaba
cuando presento
ICFES
Si 8 0,1072
No 114 0,1286
Total 122 …
Ingreso
económico
mensual en la
familia -
SMMLV-
0 a 1 16 0,1346
1 a 2 58 0,0914
2 a 3 28 0,1157
3 a 5 14 0,1218
5 - 6 0,0690
Total 122 …
Tabla 8.23: Datos recopilados de Ingeniería Eléctrica
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
112
INGENIERÍA ELECTRÓNICA:
DATOS 2013 -2
INGENIERIA ELECTRONICA
PRIMER SEMESTRE
Cantidad P(Deserción)
Sexo
Hombres 117 0,0873
Mujeres 13 0,0668
Total 130 …
Estrato
1 11 0,0935
2 50 0,0840
3 62 0,0805
4 7 0,1000
Total 130 …
Trabajaba
cuando presento
ICFES
Si 13 0,1135
No 117 0,0830
Total 130 …
Ingreso
económico
mensual en la
familia -
SMMLV-
0 a 1 9 0,0672
1 a 2 53 0,0715
2 a 3 36 0,0770
3 a 5 25 0,1000
5 - 7 0,1176
Total 130 …
Tabla 8.24: datos recopilados de ingeniería electrónica
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
113
INGENIERÍA CATASTRAL Y GEODESIA:
DATOS 2013 -2
INGENIERIA CATASTRAL Y GEODESIA
ESTUDIANTES PRIMER SEMESTRE
Cantidad P(Deserción)
Sexo
Hombres 75 0,1100
Mujeres 56 0,0748
Total 131 …
Estrato
1 10 0,1284
2 58 0,1029
3 58 0,1242
4 5 0,2059
Total 131 …
Trabajaba
cuando presento
ICFES
Si 7 0,1049
No 124 0,1007
Total 131 …
Ingreso
económico
mensual en la
familia -
SMMLV-
0 a 1 10 0,0904
1 a 2 50 0,0867
2 a 3 39 0,1301
3 a 5 24 0,1319
5 - 8 0,1531
Total 131 …
Tabla 8.25. Datos recopilados de Ingeniería Catastral y Geodesia
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
114
INGENIERÍA DE SISTEMAS:
DATOS 2013 -2
INGENIERIA DE SISTEMAS
ESTUDIANTES PRIMER SEMESTRE
Cantidad P(Deserción)
Sexo
Hombres 119 0,1193
Mujeres 13 0,1930
Total 132 …
Estrato
1 11 0,2885
2 68 0,1277
3 48 0,1089
4 5 0,0984
Total 132 …
Trabajaba
cuando presento
ICFES
Si 17 0,1438
No 115 0,1252
Total 132 …
Ingreso
económico
mensual en la
familia -
SMMLV-
0 a 1 12 0,1322
1 a 2 69 0,1331
2 a 3 24 0,1125
3 a 5 19 0,1254
5 - 8 0,1377
Total 132 …
Tabla 8:26. Datos recopilados de Ingeniería de Sistemas
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
115
Después de recopilar los datos se inicia el procesamiento de los mismos, es decir que
mediante el uso de técnicas matemáticas y estadísticas se trata la información de tal manera
que pueda ser analizada mediante arboles de decisión.
Formulación Problémica
Cuando se analiza la estructura de los datos recopilados, los tipos de magnitudes y la
caracterización de los mismos, se comprende a manera de advertencia que la tipificación de
la información no es la adecuada para la construcción del árbol de decisión, por tanto no es
posible encontrar aun la solución.
Es importante aclarar que el objetivo es construir un árbol de decisión con 5
ramificaciones cada una para un proyecto curricular, esto con el fin de determinar cual genera
mayor cantidad de desertores.
Cada rama referente al proyecto curricular, tomará la decisión de cuál es la
característica que genera más desertores. Y en cada rama de características se determinará la
cantidad total de desertores que genera en conjunto teniendo en cuenta todas las
clasificaciones.
La manera en la que se trató los datos fue la siguiente:
De cada característica de la que se recopilaron datos (Sexo, Estrato, etc.), se incluyen
unas clasificaciones, por ejemplo para Sexo: Hombres y Mujeres. Se especifica la cantidad
de estudiantes pertenecientes a cada clasificación y la probabilidad de deserción de un
estudiante de la misma respecto a cada cantidad.
Sin embargo al ser probabilidades de diferentes contextos u orígenes, la sumatoria de
las mismas no será uno (1), y esto es un gran indicio de que no se puede construir el árbol de
decisión.
Para corregir este error, se deben conocer la cantidad de desertores en cada clasificación,
por lo que se multiplica la probabilidad de deserción por la cantidad de estudiantes de esa
clasificación.
𝐷𝑒𝑠𝑒𝑟𝑡𝑜𝑟𝑒𝑠 = 𝐶𝑎𝑛𝑡𝑖𝑑𝑎𝑑 ∗ 𝑃(𝐷𝑒𝑠𝑒𝑟𝑐𝑖ó𝑛)
116
La sumatoria de esos resultados será la cantidad esperada de estudiantes desertores, y
que se llamará total parcial.
Ahora bien, para construir el árbol de decisión es necesario conocer la probabilidad y/o
recurrencia del hecho. En este caso el total parcial será el nuevo 100% o un 1 si se habla de
probabilidad, entonces para conocer la probabilidad parcial se halla la razón entre la cantidad
de desertores por clasificación y la cantidad total de desertores esperada.
𝑃𝑃𝑎𝑟𝑐𝑖𝑎𝑙(𝐷𝑒𝑠𝑒𝑟𝑐𝑖𝑜𝑛) =𝐷𝑒𝑠𝑒𝑟𝑡𝑜𝑟𝑒𝑠𝐶𝑙𝑎𝑠𝑖𝑓𝑖𝑐𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑖
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐷𝑒𝑠𝑒𝑟𝑡𝑜𝑟𝑒𝑠 𝐸𝑠𝑝𝑒𝑟𝑎𝑑𝑜
Por lo que ya se cumple la condición básica para la construcción de árboles de decisiones
∑ 𝑃𝑃𝑎𝑟𝑐𝑖𝑎𝑙(𝐷𝑒𝑠𝑒𝑟𝑐𝑖𝑜𝑛) = 1
Estudio del método y exploración metódica descriptiva
A continuación se muestran los datos de cada proyecto curricular de la Facultad de
Ingeniería de la Universidad Distrital con el tratamiento de información respectivo, que fue
descrito anteriormente.
117
Tratamiento de Datos
INGENIERIA INDUSTRIAL
ESTUDIANTES PRIMER SEMESTRE 2013 -2
Cantidad P(Deserción) Desertores Prob Parcial
Sexo
Hombres 87 0,1051 9,1437 0,7693
Mujeres 42 0,0653 2,7426 0,2307
Total 129 … 11,8863 1,0000
Estrato
1 13 0,1491 1,9383 0,1495
2 48 0,0864 4,1472 0,3199
3 65 0,1003 6,5195 0,5029
4 3 0,1194 0,3582 0,0276
Total 129 … 12,9632 1,0000
Trabajaba
cuando
presento
ICFES
Si 12 0,0909 1,0908 0,0705
No 117 0,1230 14,3910 0,9295
Total 129 … 15,4818 1,0000
Ingreso
económico
mensual en la
familia -
SMMLV-
0 a 1 10 0,0864 0,8640 0,0693
1 a 2 53 0,1019 5,4007 0,4335
2 a 3 40 0,0861 3,4440 0,2764
3 a 5 20 0,1097 2,1940 0,1761
5 - 6 0,0928 0,5568 0,0447
Total 129 … 12,4595 1,0000
Tabla 8.27: Tratamiento de Ingeniería Industrial
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
118
Tratamiento de Datos
INGENIERIA ELECTRICA
ESTUDIANTES PRIMER SEMESTRE 2013 -2
Cantidad P(Deserción) Desertores Prob Parcial
Sexo
Hombres 102 0,1077 10,9854 0,8435
Mujeres 20 0,1019 2,0380 0,1565
Total 122 … 13,0234 1,0000
Estrato
1 16 0,0656 1,0496 0,0824
2 52 0,0996 5,1792 0,4066
3 52 0,1205 6,2660 0,4919
4 2 0,1212 0,2424 0,0190
Total 122 … 12,7372 1,0000
Trabajaba
cuando
presento
ICFES
Si 8 0,1072 0,8576 0,0553
No 114 0,1286 14,6604 0,9447
Total 122 … 15,5180 1,0000
Ingreso
económico
mensual en la
familia -
SMMLV-
0 a 1 16 0,1346 2,1536 0,1681
1 a 2 58 0,0914 5,3012 0,4137
2 a 3 28 0,1157 3,2396 0,2528
3 a 5 14 0,1218 1,7052 0,1331
5 - 6 0,0690 0,4140 0,0323
Total 122 … 12,8136 1,0000
Tabla 8.28: Tratamiento de Ingeniería Eléctrica
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
119
Tratamiento de Datos
INGENIERIA ELECTRONICA
ESTUDIANTES PRIMER SEMESTRE 2013 -2
Cantidad P(Deserción) Desertores Prob Parcial
Sexo
Hombres 117 0,0873 10,2141 0,9216
Mujeres 13 0,0668 0,8684 0,0784
Total 130 … 11,0825 1,0000
Estrato
1 11 0,0935 1,0285 0,0942
2 50 0,0840 4,2000 0,3846
3 62 0,0805 4,9910 0,4571
4 7 0,1000 0,7000 0,0641
Total 130 … 10,9195 1,0000
Trabajaba
cuando
presento
ICFES
Si 13 0,1135 1,4755 0,1319
No 117 0,0830 9,7110 0,8681
Total 130 … 11,1865 1,0000
Ingreso
económico
mensual en la
familia -
SMMLV-
0 a 1 9 0,0672 0,6048 0,0577
1 a 2 53 0,0715 3,7895 0,3613
2 a 3 36 0,0770 2,7720 0,2643
3 a 5 25 0,1000 2,5000 0,2383
5 - 7 0,1176 0,8232 0,0785
Total 130 … 10,4895 1,0000
Tabla 8.29: Tratamiento de Ingeniería Electrónica
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
120
Tratamiento de Datos
INGENIERIA CATASTRAL Y GEODESIA
ESTUDIANTES PRIMER SEMESTRE 2013 -2
Cantidad P(Deserción) Desertores Prob Parcial
Sexo
Hombres 75 0,1100 8,2500 0,6632
Mujeres 56 0,0748 4,1888 0,3368
Total 131 … 12,4388 1,0000
Estrato
1 10 0,1284 1,2840 0,0829
2 58 0,1029 5,9682 0,3854
3 58 0,1242 7,2036 0,4652
4 5 0,2059 1,0295 0,0665
Total 131 … 15,4853 1,0000
Trabajaba
cuando
presento
ICFES
Si 7 0,1049 0,7343 0,0555
No 124 0,1007 12,4868 0,9445
Total 131 … 13,2211 1,0000
Ingreso
económico
mensual en la
familia -
SMMLV-
0 a 1 10 0,0904 0,9040 0,0615
1 a 2 50 0,0867 4,3350 0,2948
2 a 3 39 0,1301 5,0739 0,3451
3 a 5 24 0,1319 3,1656 0,2153
5 - 8 0,1531 1,2248 0,0833
Total 131 … 14,7033 1,0000
Tabla 8.30: Tratamiento de Ingeniería Catastral y Geodesia
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
121
Tratamiento de Datos
INGENIERIA DE SISTEMAS
ESTUDIANTES PRIMER SEMESTRE 2013 -2
Cantidad P(Deserción) Desertores Prob Parcial
Sexo
Hombres 119 0,1193 14,1967 0,8498
Mujeres 13 0,1930 2,5090 0,1502
Total 132 … 16,7057 1,0000
Estrato
1 11 0,2885 3,1735 0,1806
2 68 0,1277 8,6836 0,4941
3 48 0,1089 5,2272 0,2974
4 5 0,0984 0,4920 0,0280
Total 132 … 17,5763 1,0000
Trabajaba
cuando
presento
ICFES
Si 17 0,1438 2,4446 0,1451
No 115 0,1252 14,3980 0,8549
Total 132 … 16,8426 1,0000
Ingreso
económico
mensual en la
familia -
SMMLV-
0 a 1 12 0,1322 1,5864 0,0936
1 a 2 69 0,1331 9,1839 0,5417
2 a 3 24 0,1125 2,7000 0,1592
3 a 5 19 0,1254 2,3826 0,1405
5 - 8 0,1377 1,1016 0,0650
Total 132 … 16,9545 1,0000
Tabla 8.31: Tratamiento de Ingeniería de Sistemas
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
122
Propuesta estructurada y ejemplizada para la toma de decisiones utilizando Arboles
de decision y Ramificación y Acotamiento
Es importante recalcar que el árbol se construirá de la siguiente manera:
La decisión del árbol será acorde al proyecto curricular que aporte más estudiantes
desertores, por tanto tendrá 5 ramificaciones, una por cada proyecto curricular. Por
tanto se creará un Subárbol por cada proyecto curricular
Cada Subárbol tendrá una decisión referente a cual de todas las características
presentes es la que genera mayor deserción
Cada característica en un Subárbol debe establecer cuantos desertores en conjunto, es
decir, teniendo en cuenta todas sus clasificaciones, aporta en el proceso
Es decir el árbol principal será:
Figura 8.5: Árbol de Decisión General
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
123
A continuación se muestran los arboles específicos para cada proyecto curricular:
Árbol de Decisión Ingeniería Industrial
Figura 8.6: Subárbol Ingeniería Industrial Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de
Ingeniería de Sistemas
124
La cantidad máxima de desertores que se obtiene es 15,4818 estudiantes, proveniente de la
característica “Trabajaba cuando presentó ICFES”.
Árbol de Decisión Ingeniería Eléctrica
Figura 8.7: Subárbol Ingeniería Eléctrica Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de
Ingeniería de Sistemas
125
La cantidad máxima de desertores que se obtiene es 15,518 estudiantes, proveniente de la
característica “Trabajaba cuando presentó ICFES”.
Árbol de Decisión ingeniería Electrónica
Figura 8.8: Subárbol Ingeniería Electrónica Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de
Ingeniería de Sistemas
126
La cantidad máxima de desertores que se obtiene es 11,1865 estudiantes, proveniente de la
característica “Trabajaba cuando presentó ICFES”.
Árbol de Decisión ingeniería Catastral Y Geodesia
Figura 8.9: Subárbol Ingeniería Catastral y Geodesia Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto
Curricular de Ingeniería de Sistemas
127
La cantidad máxima de desertores que se obtiene es 15,4853 estudiantes, proveniente de la
característica “Estrato”.
Árbol de Decisión Ingeniería de Sistemas
Figura 8.10: Subárbol Ingeniería de Sistemas Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular
de Ingeniería de Sistemas
128
La cantidad máxima de desertores que se obtiene es 17,763 estudiantes, proveniente de la
característica “Estrato”.
Resultado
Colocando la decisión de cada Sub-Árbol, se procede a escoger el proyecto curricular
o rama por la cual se generan más desertores.
Figura 8.11: Árbol Final
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
Por lo que Ingeniería de Sistemas es el proyecto curricular con más deserción con
17,5763 estudiantes.
Ahora bien para redistribuir los cupos se hace el siguiente proceso:
Se determina la cantidad de estudiantes por proyecto curricular que se espera no
deserten. Se hace la sumatoria
Ese resultado será el punto de referencia para la distribución de los estudiantes
admitidos. Los 644 estudiantes que se deben distribuir en la misma proporción en que
129
se encuentra los valores de la sumatoria. Para lo anterior se usa una regla de tres
común.
Se aproximan o redondean los valores ‘por debajo’ para construir la propuesta final.
No se redondea de otra manera para que en la propuesta no se generen resultados que
superen los 644 cupos.
A continuación se muestra la tabla resumen.
Cantidad
Estudiantes Desertan
No
Desertan
Propuesta PROPUESTA
FINAL
Industrial 129 15,482 113,518 128,537 128
Eléctrica 122 15,518 106,482 120,570 120
Electrónica 130 11,187 118,814 134,533 134
Catastral 131 15,485 115,515 130,798 130
Sistemas 132 17,576 114,424 129,562 129
TOTAL 644 75,2 569 644,00 641
Tabla 8.32: Resumen de Resultados
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
Se evidencia la deserción de 75,2 estudiantes.
Por ejemplo, para obtener como propuesta final 128 admitidos en ingeniería industrial se hizo
el siguiente proceso:
114,518 𝐸𝑠𝑡𝑢𝑑𝑖𝑎𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑛𝑜 𝑑𝑒𝑠𝑒𝑟𝑡𝑎𝑛 𝑑𝑒 𝑖𝑛𝑔𝑒𝑛𝑖𝑒𝑟𝑎 𝑖𝑛𝑑𝑢𝑠𝑡𝑟𝑖𝑎𝑙
569 𝑒𝑠𝑡𝑢𝑑𝑖𝑎𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑛𝑜 𝑑𝑒𝑠𝑒𝑟𝑡𝑎𝑛 𝑒𝑛 𝑙𝑎 𝑓𝑎𝑐𝑢𝑙𝑡𝑎𝑑
Por lo que
114.518
569= 0,20126 = 20,126%
Ingeniería Industrial debe admitir el 20,126% del total que admite la facultad, por tanto
644 ∗ 0,20126 = 128,537
130
Se aproxima al menor entero, por tanto ingeniería industrial debe admitir 128 estudiantes.
Este proceso se llevó a cabo con cada proyecto curricular
Sin embargo, es importante tener en cuenta que la propuesta final no suma 644 sino 641
estudiantes, debido a la aproximación o redondeo que se hizo anteriormente. En ese caso la
decisión es de índole administrativo basado en los criterios matemáticos expuestos, esta
decisión podría ser restar 3 cupos en el semestre o asignarlos teniendo en cuenta todos los
factores operados referentes a la deserción.
En este caso, se ha propuesto una solución
Añadir un cupo a Ingeniería Catastral, puesto que la cifra decimal de la propuesta es
130,798 que es bastante aproximado a 131.
Añadir los 2 cupos restantes a Ingeniería Eléctrica puesto que es el proyecto curricular
que menos cupos de admisión tendría, además de que no es el proyecto curricular que
aporta más desertores.
Por tanto la solución de la iteración 1 es
Cantidad
Estudiantes
Industrial 128
Eléctrica 122
Electrónica 134
Catastral 131
Sistemas 129
TOTAL 644
Tabla 8.33: Propuesta Iteración 1
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
Para establecer el índice de mejora con este proceso se hace una iteración nueva,
además no solo por conocer el índice de mejora, sino por continuar el proceso de iteración
que da el plus al sistema de modelado de solución, que hace que se caracterice como sistema
complejo.
131
Pues con cada iteración el sistema crece en complejidad. Es importante recordar que
el árbol de decisión es una estructura lineal, pero si se itera sobre si misma el orden de
complejidad aumenta.
Para la(s) iteración(es) siguientes se toman los mismo índices de deserción y los datos
obtenidos en la iteración anterior.
Iteración 2
En la iteración 2 se obtuvieron los siguientes resultados
Cantidad
Estudiantes Desertan
No
Desertan
Propuesta PROPUESTA
FINAL
Industrial 128 15,217 112,783 127,429 127
Eléctrica 122 15,376 106,624 120,470 120
Electrónica 134 11,531 122,469 138,373 138
Catastral 131 15,077 115,923 130,977 130
Sistemas 129 16,817 112,183 126,751 126
TOTAL 644 74,0 570 644,00 641
Tabla 8.34: Resumen de Resultados. Iteración 2 Se obtiene una deserción de 74 estudiantes.
Se acotan los resultados para abarcar los 644 estudiantes:
Cantidad
Estudiantes
Industrial 127
Eléctrica 121
Electrónica 138
Catastral 131
Sistemas 127
TOTAL 644
Tabla 8.35: Propuesta Iteración 2 Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería
de Sistemas
132
Iteración 3
En la iteración 3 se obtuvieron los siguientes resultados
Cantidad
Estudiantes Desertan
No
Desertan
Propuesta PROPUESTA
FINAL
Industrial 127 15,098 111,902 126,398 126
Eléctrica 121 15,250 105,750 119,449 119
Electrónica 138 11,875 126,125 142,463 142
Catastral 131 15,077 115,923 130,940 130
Sistemas 127 16,556 110,444 124,751 124
TOTAL 644 73,9 570 644,00 641
Tabla 8.36: Resumen de Resultados. Iteración 3
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
Se obtiene una deserción de 73,9 estudiantes.
Se acotan los resultados para abarcar los 644 estudiantes:
Cantidad
Estudiantes
Industrial 126
Eléctrica 120
Electrónica 142
Catastral 131
Sistemas 125
TOTAL 644
Tabla 8.37: Propuesta Iteración 3
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
133
Solución por Ramificación y Acotamiento
El método ramificación y acotamiento perteneciente a la programación lineal entera
ha sido escogido como el otro método para solucionar el problema para determinar la
asignación de cupos por proyecto curricular en la Facultad de Ingeniería de la Universidad
Distrital Francisco José de Caldas.
A continuación se presenta una tabla correspondiente al porcentaje de estudiantes
por proyecto curricular que deserta en el primer semestre cursado.
P E R I O D O 2 0 1 3 – 2
Institución
Número
de
semestres
cursados
Programa Académico Porcentaje de
deserción
Universidad
Distrital
Francisco
José de
Caldas
1 Ingeniería Industrial 12,12%
1 Ingeniería Electrónica 15,42%
1 Ingeniería de Sistemas 17,02%
1 Ingeniería Catastral y
Geodesia 13,03%
1 Ingeniería Eléctrica 13,66%
Tabla 8.38: Porcentaje de Estudiantes por Proyecto Curricular con deserción en el primer
semestre cursado
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
Analizando la información recopilada anteriormente para determinar el árbol de
decisión, se determinan que las variables a hallar es la cantidad de cupos por proyecto
curricular que se deben asignar en el siguiente periodo de admisión. Por tanto:
𝑥1 = 𝐶𝑢𝑝𝑜𝑠 𝑎𝑠𝑖𝑔𝑛𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝐼𝑛𝑔𝑒𝑛𝑖𝑒𝑟í𝑎 𝐼𝑛𝑑𝑢𝑠𝑡𝑟𝑖𝑎𝑙
𝑥2 = 𝐶𝑢𝑝𝑜𝑠 𝑎𝑠𝑖𝑔𝑛𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝐼𝑛𝑔𝑒𝑛𝑖𝑒𝑟í𝑎 𝐸𝑙𝑒𝑐𝑡𝑟ó𝑛𝑖𝑐𝑎
134
𝑥3 = 𝐶𝑢𝑝𝑜𝑠 𝑎𝑠𝑖𝑔𝑛𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝐼𝑛𝑔𝑒𝑛𝑖𝑒𝑟í𝑎 𝑑𝑒 𝑆𝑖𝑠𝑡𝑒𝑚𝑎𝑠
𝑥4 = 𝐶𝑢𝑝𝑜𝑠 𝑎𝑠𝑖𝑔𝑛𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝐼𝑛𝑔𝑒𝑛𝑖𝑒𝑟í𝑎 𝐶𝑎𝑡𝑎𝑠𝑡𝑟𝑎𝑙 𝑦 𝐺𝑒𝑜𝑑𝑒𝑠𝑖𝑎
𝑥5 = 𝐶𝑢𝑝𝑜𝑠 𝑎𝑠𝑖𝑔𝑛𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝐼𝑛𝑔𝑒𝑛𝑖𝑒𝑟í𝑎 𝐸𝑙é𝑐𝑡𝑟𝑖𝑐𝑎
Entonces, la función objetivo representará la cantidad de desertores de la Facultad de
Ingeniería, teniendo en cuenta los porcentajes de deserción del último periodo analizado. Por
lo tanto el objetivo será minimizar dicha cantidad.
𝑀𝑖𝑛 𝑍 = (0.1312)𝑥1 + (0.1542)𝑥2 + (0.1702)𝑥3 + (0.1303)𝑥4 + (0.1366)𝑥5
La cantidad de cupos disponibles para el siguiente periodo deben tener sentido, y
ninguna carrera puede cancelarse, por tanto las restricciones controlan la cantidad teniendo
en cuenta la deserción y estableciendo un rango por el cual se pueden establecer.
Este rango se ha establecido de tal manera que la cantidad de desertores del periodo
anterior se sumen a la cantidad de admitidos, de ahí se obtienen las restricciones, siendo el
límite superior
𝑆. 𝐴. ∶
𝑥1 ≤ 129 + 129 (0.1312) ≤ 145.92
𝑥2 ≤ 130 + 130 (0.1542) ≤ 150.05
𝑥3 ≤ 132 + 132 (0.1702) ≤ 154.47
𝑥4 ≤ 131 + 131 (0.1303) ≤ 148.07
𝑥5 ≤ 122 + 122 (0.1366) ≤ 138.67
Y restando la cantidad de desertores a la cantidad de admitidos se obtiene la
restricción que controla el límite inferior.
𝑆. 𝐴. ∶
𝑥1 ≥ 129 − 129(0.1312) ≥ 112.08
𝑥2 ≥ 130 − 130(0.1542) ≥ 109.95
𝑥3 ≥ 132 − 132(0.1702) ≥ 109.53
𝑥4 ≥ 131 − 131(0.1303) ≥ 113.93
𝑥5 ≥ 122 − 122(0.1366) ≥ 105.33
De igual forma para controlar la cantidad total de estudiantes en el periodo de admisiones,
se ha tomado una restricción la cual es otro límite pero esta vez respecto al total de
135
estudiantes admitidos, siendo 644 correspondiente al total de estudiantes admitidos en el
periodo 2013-2.
𝑥1 + 𝑥2 + 𝑥3 + 𝑥4 + 𝑥5 = 644
Una vez planteado el problema de programación lineal entera, el primer paso para
determinar la solución es realizar simplex, donde se obtuvo la siguiente solución.
𝑆𝑜𝑙𝑢𝑐𝑖ó𝑛:
𝑥1 = 145.92
𝑥2 = 109.95
𝑥3 = 109.53
𝑥4 = 148.07
𝑥5 = 130.53
𝑍 = 91.86
Realizando el método de ramificación y acotamiento se obtuvieron las siguientes
soluciones:
𝑆𝑜𝑙𝑢𝑐𝑖ó𝑛:
𝑥1 = 145
𝑥2 = 110
𝑥3 = 110
𝑥4 = 148
𝑥5 = 131
𝑍 = 91.89
Conjeturas y mirada hipotéticas
El modelo construido y utilizado, produjo mejoras en términos de deserción iteración
tras iteración, pues se inició con una deserción esperada de 75 estudiantes, que después
fueron disminuyendo en una persona aproximadamente con cada iteración.
La asignación de los 644 cupos de admisión también cambió con el tiempo, se mostró
que a mayor deserción la asignación de cupos también fue menor, y viceversa, obteniéndose
esta cronología de resultados:
136
Datos
2013-2
Iteración
1
Iteración
2
Iteración
3
Ing. Industrial 129 128 127 124
Ing. Eléctrica 122 122 121 120
Ing. Electrónica 130 134 138 142
Ing. Catastral 131 131 131 131
Ing. Sistemas 132 129 127 125
Tabla 8.39: Cronología de Resultados 2013-2
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
Los arboles de decisión como técnica, permitieron al modelo establecer una política
de solución por iteración que tuviera en cuenta la diversidad de aspectos anidados, de tal
manera que se obtuvieran decisiones acordes con la información proporcionada
El modelo ingenieril usado fue el método ramificación y acotamiento aplicado en los
problemas de programación lineal entera, esto debido a que se tomó las estadísticas del
periodo 2013-2 y se consideró para minimizar el número de desertores de tal manera que el
aprovechamiento de los cupos fuera máximo y por otro lado, la solución debería componerse
de variables enteras que dieran sentido al problema. Mediante este, se obtuvieron los
siguientes resultados:
Cupos
asignados
Ing. Industrial 145
Ing. Eléctrica 131
Ing. Electrónica 110
Ing. Catastral 148
Ing. Sistemas 110
Tabla 8.40: Resultados obtenidos con Ramificación y Acotamiento
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
137
Ningún modelo reduce sustancialmente la deserción, porque la problemática se define
y presenta en numerosos escenarios que restringen debido a su trascendencia, la posibilidad
de reducir en mayor proporción los índices de deserción en las instituciones de educación
superior, y en específico, la facultad de Ingeniería de la Universidad Distrital
8.3. Gestión De Apoyo Alimentario
Presentación
Formulación Problémica
Exploración metódica descriptiva
Propuesta estructurada y ejemplizada para la toma de decisions
Conjeturas y mirada hipotéticas
Presentación
En el apoyo alimentario los horarios de atención están dados desde 11:30 am – 2:30 pm,
donde los horarios en los que se encuentra el mayor flujo de gente son de 11:30 am a 12:30
pm y de 1:30 pm a 2:30 pm.
De acuerdo a estos horarios, el flujo promedio de estudiantes, el tiempo promedio de
atención y teniendo en cuenta que el tipo línea de espera que se maneja actualmente es de
M/M/K, se recogieron los siguientes datos mediante observación en el servicio de apoyo
alimentario:
λ μ K
289 265 2
Tabla 8.41: Datos Observados en el Servicio de Apoyo Alimentario
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
138
Formulación Problémica
Ahora bien se procede a hallar las diferentes partes que forman una línea de espera:
1. Factor de utilización:
ρ =γ
kμ
ρ = 0.54
2. Probabilidad de que no haya unidades en cola
P0 = 1
∑(
λμ)n
n! +(
λμ)k
k!(
kμkμ − λ
)k−1n=0
P0 = 0.21
3. Numero promedio de unidades en cola
Lq =
λμ
k
(μλ)
(k − 1)! (kμ − λ)2P0
Lq = 0.4615
4. Tiempo promedio por unidad en la cola
wq = Lq
λ
wq = 0.0016 horas
5. Tiempo promedio por unidad en el sistema
139
Ws = Wq +1
μ
Ws = 0.0054 horas
6. Probabilidad de que una unidad que llega espere por el servicio
PW =
λμ
κ
k!
kμ
(kμ − λ)(P0)
PW = 0.209
Como se muestra la probabilidad de que no haya unidades en el sistema es bajo con
respecto al punto de equilibrio 0.5, es decir que cada unidad entrante al sistema tiene una
probabilidad de encontrarla ocupada de 1 − P0.
En este sistema debe considerarse que se está limitando el número de paquetes que
pueden entrar a la cola, es decir que si la cola está llena, los paquetes entrantes serán
rechazados. La ventaja que ofrece este tipo de sistemas es que no se necesita usar una
condición de no saturación ya que es limitada y se encuentra en estado estable para cualquier
valor de ρ
Cada unidad tiene un tiempo promedio de 0,00113 horas en la cola, lo que es equivalente
a 0,0678 minutos por unidad, es decir 4,68 segundos.
Propuesta estructurada y ejemplizada para la toma de decisiones
Analizando el funcionamiento actual del sistema de colas del apoyo alimentario de la
facultad de ingeniería de la Universidad Distrital se evidencia que en función de los recursos
existente se puede optimizar el sistema, teniendo en cuenta la dinámica del sistema en cuanto
a los estudiantes que realizan la fila, sus proyectos curriculares, y en un nivel de granularidad
minucioso, el espacio en el horario de cada estudiante para ir a pedir el apoyo alimentario
según el día.
140
ADMITIDOS 2015-1
Proyectos curriculares Número de estudiantes
Ing Eléctrica 211
Ing Electrónica 198
Ing Industrial 185
Ing Catastral y Geodesia 165
Ing de Sistemas 134
Admon Deportiva 15
Admon Ambiental 6
Artes Escenicas 5
Lic Quimica 2
Lic Ciencias Sociales 2
Lic Fisica 1
Lic Pedagogia Infantil 1
LEBEM 1
TOTAL 926
Tabla 8.42: Número de estudiantes admitidos al Apoyo Alimentario 2015-1
Figura 8.12: Estudiantes admitidos en apoyo alimentario por proyecto curricular periodo
académico 2015-1 Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
ESTUDIANTES ADMITIDOS EN APOYO ALIMENTARIO POR PROYECTO CURRICULAR
PERIODO ACADEMICO 2015-1
Ing Electrica Ing Electronica Ing Industrial
Ing Catastral y Geodesia Ing de Sistemas Admon Deportiva
Admon Ambiental Artes Escenicas Lic Quimica
Lic Ciencias Sociales Lic Fisica Lic Pedagogia Infantil
LEBEM
141
Para tener una visión de los estudiantes que tienen apoyo alimentario para el periodo
2015-1 se recopilo información suministrada por la Universidad, y se organizó de tal manera
que se pudiera analizar que estudiantes por proyecto curricular están tomando el apoyo
alimentario. De allí teniendo en cuenta que son 926 estudiantes se planteó un orden coherente
de organización de carpetas para que fuera más sencillo el reconocimiento por parte de los
estudiantes al momento de llegar a la mesa, cosa que optimizaría tiempo de atención por parte
del servidor a el estudiante.
Se organizó de la siguiente manera:
Grupo A Grupo B
Ing Eléctrica 211 Ing Industrial 185
Ing Electrónica 198
Ing Catastral y
Geodesia 165
Otros proyectos 33 Ing de Sistemas 134
TOTAL 442 TOTAL 484
Tabla 8.43: Número de Estudiantes por Proyecto Curricular que reciben el apoyo para el
periodo 2015-1
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
Ahora bien analizando que un sistema complejo adaptativo está conformado por
múltiples elementos, se realizó un análisis de la dinámica del sistema, donde interactúan los
servidores con los estudiantes, y estos a su vez interactuar con los servidores de la cocina,
cabe resaltar que una característica fundamental del sistema es que los comportamientos
individuales de los estudiantes afectan el sistema en relación a en qué momento se va a
realizar la fila.
Dentro de la dinámica del sistema se tuvo en cuenta los siguientes ítems:
Variables Observables: cuyo comportamiento puede ser visto a simple vista y que por lo
general se encuentran sujetas a la ley de causa y efecto.
Modelado basado en identificar relaciones de causalidad que se producen entre los
componentes y que retroalimentan el sistema.
142
Dentro de las variables observables que se obtuvieron en el análisis se encuentran:
Llegada de estudiantes a realizar la fila en los rangos de tiempos y días:
Para Lunes, Miércoles Y Viernes.
Intervalo de tiempo Numero de servidores Cantidad de usuarios
11:30 - 12:00 2 150
12:00 -12:30 2 200
12:30 - 1:00 2 120
1:00 - 1:30 2 120
1:30 - 2:00 2 165
2:00 -2:30 2 171
TOTAL 926
Tabla 8.44: Llegada de Estudiantes a realizar la fila para los días Lunes, Miércoles y
Viernes
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
Para Martes Y Jueves
Intervalo de tiempo Numero de servidores Cantidad de usuarios
11:30 - 12:00 2 120
12:00 -12:30 2 160
12:30 - 1:00 2 100
1:00 - 1:30 2 100
1:30 - 2:00 2 140
2:00 -2:30 2 140
TOTAL 760
Tabla 8.45: Llegada de Estudiantes a realizar la fila los días martes y jueves
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
143
Como se observa existe una mayor afluencia de estudiantes los días lunes miércoles
y viernes, mientras que los días martes y jueves se estimó una cantidad de estudiantes mucho
menor, lo cual dice que el sistema es mucho más eficiente los días martes y jueves en términos
de tiempos.
Dentro del modelado basado en la identificación de relaciones de causalidad se
contempló la siguiente solución al sistema:
El sistema debe operar con 2 filas y cada fila debe ser atendida por un servidor, cada
servidor debe tener en su mesa 3 carpetas; el servidor 1 con las carpetas del grupo A y el
servidor 2 con las carpetas de grupo B.
Al momento de hacer la fila para ser atendido en el servidor 1 se debe ser estudiante
de ingeniería Eléctrica, Electrónica o de la categoría de otros proyectos. En el servidor 2 se
debe ser estudiante de ingeniería Industrial, catastral o de sistemas.
Para optimizar el rendimiento en cuestión de tiempos lo que el sistema realizara en la
parte de las filas será intercalar estudiantes por proyecto curricular, por ejemplo en la fila 1
iniciara con un estudiante de Eléctrica seguido de un estudiante de electrónica o de los
clasificados en otros proyectos, esto con el fin de que en la mesa del servidor uno se
desplieguen las 3 carpetas al tiempo y se pueda atender a los 3 usuarios al tiempo, y el
servidor pueda verificar el estado de acuerdo a quien acabe primero de firmar. Lo mismo
sucedería en el servidor 2 donde se desplegaría las 3 carpetas y se podrían atender 3 usuarios
al tiempo, el servidor se dedicaría en primera instancia a quien firme en el menor tiempo
posible.
Esto haría que las filas fuesen más eficiente en la parte de la entrega del tiquete y no
habría problemas de truncamiento puesto que no se encontrarían 2 estudiantes seguidos del
mismo proyecto curricular.
Conjeturas y mirada hipotéticas
La teoría de colas es aplicable a infinidad de escenarios que no solo se presentan en
la vida cotidiana como situaciones sencillas (bancos, restaurantes, pagos, etc.) sino
también en problemas con una complejidad mucho mayor (colas con enfoque
144
probabilístico, sistemas emergentes, sistemas con gran cantidad de variables, etc.),
siendo de gran ayuda en el análisis de tiempos y capacidad del sistema.
Un sistema adaptativo complejo se conforma de una serie de elementos que poseen
la capacidad de cambiar y aprender de la experiencia, que en este caso de estudio,
resultó ser de bastante utilidad, ya que dependiendo de las horas y los días, la cantidad
de usuarios que atiende el sistema varía, y también pueden perturbar en el sistema
factores exteriores, como usuarios “colados”, retrasos en los servidores, re-
organización de las colas, etc.
Los valores obtenidos en el sistema muestran una eficiencia aceptable en la atención
al estudiante.
Para optimizar el servicio completo, es necesaria mayor eficiencia en el proceso de
distribución de la comida, ya que es allí donde se ralentiza el servicio completo.
8.4. Préstamo De Computadores Portátiles
Introducción
Formulación Problémica
Estructura y ejemplificación
Propuesta y mirada hipotética
Introducción
Se consultó con la persona encargada de la administración de la Biblioteca, sobre el
proceso de solicitud, los inconvenientes más comunes, y los datos correspondientes a la
utilización del sistema.
Se observó paso a paso el proceso de solicitud y préstamo de computadores.
Se realizó una encuesta a 85 estudiantes de la Facultad de Ingeniería de la
Universidad, acerca de la necesidad del servicio y la utilización del mismo.
145
Formulación Problémica
Recolección de datos.
Datos proporcionados por la directora de bibliotecas de la UD:
Hay 145 computadores repartidos entre las 7 sedes de la Universidad Distrital.
En la Facultad de Ingeniería hay 20 computadores.
Para la facultad de Ingeniería los computadores se prestan en los horarios que
funciona la biblioteca: entre semana de 7 am a 8pm y el sábado hasta las 2pm.
Los portátiles que pueden estar en uso son 15, porque siempre hay 5 por fuera de uso
porque se están cargando las baterías porque los computadores se prestan sin
cargador.
El préstamo es por 2 horas, lo que puede durar la carga. Actualmente solo se puede
utilizar en la sala de la biblioteca.
. Otros factores que influyen en la calidad del servicio:
El sistema de bibliotecas de toda la universidad está atendido por 60 funcionarios,
distribuidos en 2 turnos: de 7am a 2pm y de 2pm a 8pm, a excepción de los directores
de las bibliotecas que tienen un único horario de 8am a 5pm. El mantenimiento del
sistema está a cargo de un solo ingeniero y un auxiliar.
Esta atención se ve afectada por factores externos al sistema como la dinámica
sindical de los funcionarios y las acciones de protesta de los estudiantes, ante
cualquier perturbación de la normalidad se suspende el servicio.
En la facultad de ingeniería para el préstamo de servicios de la biblioteca hay 4
funcionarios, 2 en la mañana y 2 en la tarde.
Estructura y ejemplificación
Análisis de préstamos en Marzo y Abril de 2015
146
Figura 8.13: Préstamo de Computadores en los meses de Marzo y Abril de 2015
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
De acuerdo a la Figura 8.18 se resalta la información sobre las cantidades de veces
que se prestaron los computadores relacionado con la cantidad de libros prestados.
La encuesta realizada a 85 estudiantes de la Facultad de Ingeniería de la Universidad
arroja los siguientes resultados:
147
Figura 8.14: Porcentaje de Estudiantes por Proyecto Curricular.
Periodo Académico 2015-1 Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de
Sistemas
Figura 8.15: Porcentaje de Estudiantes que utilizan el Servicio de Préstamo de Portátiles.
148
Figura 8. 16: Frecuencia de Uso del Servicio de Préstamo de Portátiles.
Periodo Académico 2015-1 Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de
Sistemas
Figura 8.17: Tiempo de espera para el préstamo de portátiles.
13%
7%
11%
2%67%
Frecuencia de Uso del Servicio
5 veces por semana
3 veces por semana
2 veces por semana
una vez por semana
una vez al mes
149
Aplicación de la distribución no exponencial en la teoría de colas.
En las condiciones de funcionamiento del sistema se dan tres realidades diferenciadas,
para aplicar las fórmulas y determinar los valores.
Condiciones de 8 a 11am y de 3 a 8pm, 2 funcionarios;
Número de servidores: k= 2 Wq= 0.33 horas
Promedio de llegada: λ= 5.34 𝑾𝒔 = 𝑾𝒒 +𝟏
𝝁 Ws= 0.33 + 0.133= 0.463 hora
Promedio de servicio: µ=7.5 /hora 𝑳𝒒 = 𝝆𝟐(𝒌+𝟏)
𝟐𝒌(𝟏−𝝆) Lq= 1.31
Factor del sistema: ρ= 0.71 𝑳𝒔 = 𝝀 𝑾𝒔 5.34 x 0.463= 2.47
Condiciones de 11am a 3pm, 2 funcionarios
Wq=1.5 hora
Número de servidores: k= 2 Ws = 1.63 hora
Promedio de llegada: λ=6.88 Lq= 6.9 estudiantes
Promedio de servicio: µ=7.5 Ls= 11.21 estudiantes
Factor del sistema: ρ= 0.91
Condiciones de 11.30am a 2:30pm, 1 funcionario.
Número de servidores: k= 1 Wq=1.5 hora
Promedio de llegada: λ= 6.88 Wq=1.5 hora
Promedio de servicio: µ=7.5 /hora Lq= 9.20 estudiantes
Factor del sistema: ρ= 0.91 Ls= 11.21
Propuesta, conjeturas y mirada hipotética
Se propone construir un autómata programable con las siguientes características:
Permitir la identificación de Usuarios por código de barras.
Controlar el número de computadores disponibles, cargando y prestados. Y el
estado de la carga de cada equipo.
150
Gestionar los préstamos y las alertas de entrega
Gestionar las colas dando turnos, y notificaciones.
Con la teoría de colas se pueden determinar puntos críticos del sistema para realizar
una propuesta de solución.
El Sistema analizado puede ser calificado y modelado como un sistema adaptativo
complejo, según el modelo de clasificación de Battram.
Desde otros campos de la ingeniería se pueden proponer soluciones que optimicen el
sistema y mejoren los tiempos y la experiencia de usuario.
La automatización se puede aplicar a sistemas de complejidad creciente como el
analizado.
8.5. Inscripción de Asignaturas
Introducción
Formulación Problémica
Estructura y ejemplificación
Propuesta y mirada hipotética
Introducción
Para el presente problema no se adoptó ninguna solución basada en tema de teoría de
colas o fines similares, ya que se considera pertinente plantear o proponer soluciones
acordes a la realidad de la Universidad y a la comunidad estudiantil. Por ello se tiene un
documento de auditoría e información proporcionada por Roberto Ferro decano de la
universidad.
En el documento de informe de auditoría al funcionamiento del sistema de información
Cóndor se evidencia observaciones muy importantes entre ellas la arquitectura inicial y el
diagrama entidad relación del sistema, los cuales no se encontraron y son esenciales, ya que
sin estos elementos se subestiman el tiempo o los recursos necesarios, puede ocurrir que la
base de datos sea inadecuada, la documentación es limitada y el mantenimiento es difícil.
151
Además la Universidad quien cuenta solo con un proveedor de servicios, no posee un
ancho de banda adecuado para satisfacer a toda la comunidad, siendo esta de 20Mb y no es
suficiente para la gran cantidad de estudiantes que posee la universidad, generando un gran
tráfico.
Una de las medidas que se pueden optar para dar alguna descongestión a la cantidad de
usuarios que debe soportar el servidor, es asignar al día correspondiente de la facultad
horarios para cada proyecto curricular, tomando como base lo sucedido en el semestre 2015-
I, en el cual no fue suficiente asignar un día en especial para cada facultad y se presentaron
los mismos problemas para los estudiantes. De esta manera podría quedar distribuido las
horas en el caso de la facultad de Ingeniería:
Tabla 8.46: Distribución de horarios para uso del Servidor
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
Sin embargo no es la única alternativa, es posible crear con base en los promedios
horarios de inscripción con ello se daría prioridad a los más altos y fomentando a seguir con
buenas notas por parte del estudiante.
Promedio Horario
4.5 – 5.0 8:00 am – 9:29 am
4.0 – 4.49 9:30 am – 10:59am
3.7 – 3.99 11:00 am – 1:59 pm
3.4 – 3.69 2:00 pm – 4:59 pm
3.0 – 3.39 5:00 pm – 8:00 pm
Tabla 8.47: Distribución de horarios para uso del Servidor con base en el promedio
acumulado Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
Ingeniería De Sistemas 8:00 am – 10:29 am
Ingeniería Industrial 10:30 am – 12:59 pm
Ingeniería Eléctrica 1:00 pm – 3:29 pm
Ingeniería Electrónica 3.30 pm – 5:59pm
Ingeniería Catastral y Geodesia 6:00 pm –8:30 pm
152
Como se observa en la tabla anterior los promedios de 4 en adelante poseen solo hora
y media para realizar su proceso de inscripción debido a que es mucho menor la cantidad de
estudiantes con este promedio, de esta manera para los menores que 4.00 poseen 3 horas para
su proceso correspondiente.
Formulación Problémica
Basados en la población estudiantil sobre los datos recolectados del informe de la
Universidad Distrital, del plan de informe y gestión del 2012, la población estudiantil se
discrimina por facultades en la Tabla 8.48.
Tabla 8.48: Población Estudiantil por Facultades
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
El mayor porcentaje de estudiantes se presenta en la facultad tecnología con el 26%
y le siguen la facultad de ingeniería y la facultad de ciencias, con un porcentaje del 25%.
El estudio se desarrollara sobre los datos de la facultad de ingeniería y utilizando el
programa de simulación Arena.
La regla general para el funcionamiento adecuado en un servidor individual es que el
número máximo de usuarios concurrentes debe ser igual a la cantidad de GB de memoria
RAM multiplicado por 50.
𝑛𝑀𝑢𝑐 = 𝑅𝐴𝑀 ∗ 50
Además el número máximo aproximado de usuarios que acceden al servidor mediante
el navegador web es igual al número máximo de usuarios concurrentes por 5.
153
𝑛𝑀𝑢𝑎 = 𝑛𝑀𝑢𝑐 ∗ 5
Por ejemplo: una universidad con un total de 500 computadores en el campus y 100
usuarios concurrentes en cualquier instante, necesitará disponer de aproximadamente 2GB
de memoria RAM en el servidor para soportar el número de accesos concurrentes
El modelo básico del proceso de inscripción se muestra en la Figura 8.20.
Figura 8.18: Modelo básico del Proceso de Incripción
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
Donde la entrada está definida por el estudiante, que este a su vez pasa por un filtro
que determina si su estado de matrícula le permite entrar a la plataforma a realizar el proceso
de inscripción. Luego del filtro, ingresa al servidor el cual despliega la aplicación web para
el usuario y le da un tiempo de 8 minutos aproximados para desarrollar todo el proceso.
Para hacer una correcta simulación de los diferentes casos que se presentarían en el
proceso, en el filtro, o bifurcación de decisión, se establece un porcentaje del 75% que
determina los usuarios permitidos al ingreso a la aplicación y un porcentaje del 25% para los
que no se les permite el acceso
Debido a que la versión utilizada para desarrollar la simulación es una versión de
estudiante, esta no nos permite desarrollar un estudio que sobrepase las 150 entidades, o en
este caso específico, los 150 estudiantes concurrentes en el servidor.
Por lo tanto, se decide desarrollar la simulación reduciendo a un 10% todas las variables,
por lo consiguiente, las variables se reducen a:
- El número de usuarios concurrentes por unidad de RAM se reduce a 5
154
- El límite máximo de estudiantes analizados se reduce a 744
Para compensar los posibles errores en la simulación se desarrollan diferentes iteraciones con
las cuales se puede hallar un promedio entre las entradas, el tiempo de espera y las salidas y
de esta manera, tener un resultado más preciso.
Estructura y ejemplificación
Desarrollo del estudio:
Se decidió empezar con valores donde el servidor es estable. Para simular valores no
estáticos y acercarnos más a la realidad del sistema, se decidió establecer tanto el tiempo de
llegada de los usuarios como el tiempo en el que el servidor esta en uso antes de ser liberado
mediante el uso de la distribución normal de la siguiente manera:
- Cada grupo de estudiantes concurrentes llega a la aplicación a cierto tiempo cuya
media es de 9 minutos y la desviación estándar es de 3 minutos, así tenemos un rango
calculado en una sigma y varía de 6 a 12 minutos aproximadamente.
- En el caso del servidor, este atiende a las peticiones de los estudiantes en un tiempo
determinado por la distribución normal donde la media es de 6 minutos y con una
desviación estándar de 2 minutos, así se tiene un rango calculado en un sigma y la
medida varia de 4 a 8 minutos.
Figura 8.19: Distribución Normal con media de 9 minutos y desviación estándar de 3
minutos
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
155
Para la primera simulación con una entrada de 50 estudiantes concurrentes cada 9
minutos aproximadamente se obtuvieron los siguientes datos:
ESPECIFICACION VALOR PROMEDIO
Número de entradas 375
Número de salidas 323
Tiempo promedio de
espera por entidad
3.06 minutos
Tabla 8.49: Resultados de la Simulación con 50 estudiantes cada 9 minutos
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
RECURSO USO MEDIO ESTIMADO
Recurso 1 0.9338
Recurso 2 0.9355
Recurso 3 0.9385
Recurso 4 0.9518
Recurso 5 0.9355
Tabla 8.50: Uso medio estimado por recurso para 50 estudiantes cada 9 minutos
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
Figura 8.20: Uso medio estimado por recurso para 50 estudiantes cada 9 minutos
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
156
RECURSO USO MEDIO ESTIMADO
Recurso 1 50.0000
Recurso 2 50.5000
Recurso 3 51.0000
Recurso 4 49.5000
Recurso 5 49.5000
Tabla 8.51: Usuarios atendidos por recurso
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
Figura 8.21: Usuarios atendidos por recurso
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
Para la segunda simulación con una entrada de 70 estudiantes concurrentes cada 9
minutos aproximadamente se obtuvieron los siguientes datos:
ESPECIFICACION VALOR PROMEDIO
Número de entradas 450
Número de salidas 341
Tiempo promedio de
espera por entidad
4.5 minutos
Tabla 8.52: Resultados de la Simulación con 70 estudiantes cada 9 minutos
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
157
RECURSO USO MEDIO ESTIMADO
Recurso 1 1.0000
Recurso 2 0.9983
Recurso 3 0.9972
Recurso 4 1.0000
Recurso 5 0.9966
Tabla 8.53: Uso medio estimado por recurso para 70 estudiantes cada 9 minutos
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
Figura 8.22: Uso medio estimado por recurso para 70 estudiantes cada 9 minutos
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
Tabla y grafica de usuarios atendidos por recurso
RECURSO USO MEDIO ESTIMADO
Recurso 1 52.5000
Recurso 2 50.5000
Recurso 3 53.0000
Recurso 4 42.5000
Recurso 5 43.5000
Tabla 8.54: Usuarios atendidos por recurso para 70 estudiantes cada 9 minutos
158
Figura 8.23: Usuarios atendidos por recurso para 70 estudiantes cada 9 minutos
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
Las tablas y sus respectivas graficas muestran la distribución del uso del recurso que
comparte que en este caso es la memoria RAM. Se decidió dividirla en entidades por aparte
para efectos de entendimiento visual.
Las entidades de entrada, son atendidas por el servidor de manera que siguen la
disciplina FIFO (First input – firts output) primero en entrar primero en salir.
Los datos recolectados muestran que dependiendo de los recursos que posea el servidor
se podrán atender la totalidad de los estudiantes concurrentes o causaran el rebosamiento del
servidor, entre mayores sean las especificaciones del servidor, mayores concurrencias podrán
ser aceptadas sin saturar el servidor y habrán menores tiempos de espera en cola para ser
atendidos, como se muestran en las tablas de los datos obtenidos.
Conjeturas y mirada hipotética
Debido a que la versión utilizada del software para desarrollar la simulación es una
versión de estudiante, esta no permite desarrollar un estudio que sobrepase las 150
entidades, o en este caso específico, los 150 estudiantes concurrentes en el servidor.
Por lo tanto se decide reducir la escala de la cantidad de estudiantes analizados y sacar
las conclusiones bajo unas condiciones similares.
El software Arena, escogido para el desarrollo de la simulación, permite visualizar el
estado en tiempo real del objeto de estudio y obtener estadísticas completas de las
entidades involucradas en el proceso.
159
Los datos recolectados muestran que dependiendo de los recursos que posea el
servidor se podrán atender la totalidad de los estudiantes concurrentes o causaran el
rebosamiento del servidor, entre mayores sean las especificaciones del servidor,
mayores concurrencias podrán ser aceptadas sin saturar el servidor y habrán menores
tiempos de espera en cola para ser atendidos.
Tomando las propuestas realizadas para la solución ingenieril sería conveniente
realizar una simulación con cada una de ellas, teniendo en cuenta datos reales por
parte de la universidad, de esta manera dar un análisis de cuál es la mejor alternativa
en tiempo y usuarios que estarían implicados en cada horario.
8.6. Servicio de Bienestar Universitario Atención en la Enfermeria
Introducción
Formulación Problémica
Estructura y ejemplificación con Procesos Estocásticos
Conjeturas y mirada hipotética
Introducción
Para abordar el desarrollo del proyecto, se hará por las etapas que se definen en la
metodología de investigación empírica.
1. Inducción
La primera etapa del desarrollo del proyecto es definir el problema, que para este caso
específico es el control de citas de la enfermería de en la Universidad Distrital Francisco José
de Caldas, luego partiendo de los procesos estocásticos y con base en los sistemas adaptativos
complejos se evalúo la problemática.
2. Observación
Para recolectar la información necesaria, fuimos a la enfermería y pedimos los datos
de las consultas de los meses de Marzo y Abril, para esto tomamos fotos de los registros
160
porque no es posible sacar copia de las hojas, solo se pueden tomar fotos, a continuación
presentamos las tablas con el compendio de citas:
Marzo Horario Asistieron No asistieron Total
Lunes 2 6 am – 12 am 6 6 12
2 pm – 8 pm 5 8 13
Martes 3 6 am – 12 am 5 4 9
2 pm – 8 pm 4 1 5
Miércoles
4
6 am – 12 am 5 6 11
2 pm – 8 pm 5 8 13
Jueves 5 6 am – 12 am 4 5 9
2 pm – 8 pm 3 10 13
Viernes 6 10 am – 12 am
2 pm – 8 pm
7 5 13
Lunes 9 6 am – 12 am 5 4 9
2 pm – 8 pm 5 7 12
Martes 10 6 am – 12 am 7 3 10
2 pm – 8 pm 2 10 12
Miércoles
11
6 am – 12 am 7 0 7
2 pm – 8 pm 8 6 14
Jueves 12 6 am – 12 am 6 4 10
2 pm – 8 pm 2 3 5
Viernes 13 10 am – 12 am
2 pm – 8 pm
12 4 16
Lunes 16 6 am – 12 am 4 6 10
2 pm – 8 pm 7 6 13
Martes 17 6 am – 12 am 8 5 13
2 pm – 8 pm 3 6 9
Miércoles
18
6 am – 12 am 7 4 11
2 pm – 8 pm 6 5 11
Jueves 19 6 am – 12 am 7 5 12
161
2 pm – 8 pm 6 6 12
Viernes 20 10 am – 12 am
2 pm – 8 pm
3 11 14
Martes 24 6 am – 12 am 4 5 9
2 pm – 8 pm 3 7 10
Miércoles
25
6 am – 12 am 6 3 9
2 pm – 8 pm 6 4 10
Jueves 26 6 am – 12 am - - -
2 pm – 8 pm 7 4 11
Viernes 27 6 am – 12 am 3 6 9
2 pm – 8 pm - - -
Tabla 8.55: Información registro de citas solicitadas en el mes de marzo de 2015.
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
El mes de abril:
Abril Horario Asistieron No asistieron Total
Jueves 6 am – 12 am 3 2 5
2 pm – 8 pm 5 4 9
Miércoles 6 am – 12 am
2 pm – 8 pm
8 4 12
Martes 6 am – 12 am
2 pm – 8 pm
7 5 12
Miércoles 29 6 am – 12 am
2 pm – 8 pm
6 3 9
Martes 28 6 am – 12 am
2 pm – 8 pm
4 4 8
Lunes 27 6 am – 12 am 5 5 10
2 pm – 8 pm 7 4 11
Jueves 23 6 am – 12 am 2 2 4
2 pm – 8 pm 9 4 13
Miércoles 22 6 am – 12 am 7 2 9
162
2 pm – 8 pm 4 7 11
Martes 21 6 am – 12 am 10 3 13
2 pm – 8 pm 6 6 12
Lunes 20 6 am – 12 am 5 5 10
2 pm – 8 pm 10 2 12
Lunes 6 6 am – 12 am 0 1 1
2 pm – 8 pm 2 2 4
Martes 7 6 am – 12 am
2 pm – 8 pm
9 4 13
Miércoles 8 6 am – 12 am 10 4 14
2 pm – 8 pm 2 6 8
Jueves 9 6 am – 12 am
2 pm – 8 pm
4 8 12
Viernes 10 6 am – 12 am
2 pm – 8 pm
8 6 14
Lunes 13 6 am – 12 am 5 2 7
2 pm – 8 pm 7 4 11
Martes 14 6 am – 12 am 5 5 10
2 pm – 8 pm 5 6 11
Miércoles 15 6 am – 12 am 6 3 9
2 pm – 8 pm 2 4 6
Jueves 16 6 am – 12 am 5 3 8
2 pm – 8 pm 3 6 9
Viernes 17 6 am – 12 am 4 6 10
2 pm – 8 pm - - -
Tabla 8.56: Información registro de citas solicitadas en el mes de abril de 2015. Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
Los días viernes de cada semana se hace brigada de aseo, desde las 6 am hasta las 10 am,
en este horario no hay atención. Además algunos registros no están debidamente marcados,
163
hay casos donde falta la fecha o hay registros perdidos. También están en desorden, puesto
que las listas no son consecutivas. También hay dos jornadas una desde las 6 am hasta las 12
m, seguido de 2 horas de almuerzo, y luego 6 horas desde las 2 pm hasta las 8 pm, aunque el
horario se puede extender dependiendo del número de citas y si se presentan emergencias.
3. Deducción
Con base en los datos obtenidos en la base de datos de la enfermería, se puede evidenciar
una clara falta de optimización de la información, pues estos datos nunca están actualizados
y no presentan todas las variables que se presentan cuando un paciente solicita una cita, como
ejemplo, el caso de una emergencia que no se registra, con esto perdemos información
valiosa, pues para no interferir con las otras citas médicas programadas es necesario saber a
qué horas se presentó la emergencia.
Además no existe un control sobre cómo y quién se registra, dado que algunas veces se
registran con nombres falsos.
Formulación Problemica
Modelado matemático
Con la información mencionada anteriormente, se procede a modelar matemáticamente
el problema aplicando procesos estocásticos para así, resolverlo con Sistemas Adaptativos
Complejos (CAS) y adicionalmente de forma ingenieril, aplicando conocimientos propios de
la ingeniería de sistemas.
Estructura y ejemplificación con Procesos Estocásticos
Este problema se decidió tratar como un proceso de Markov, pero para que cumpliera
con las condiciones para ser un proceso Markoviano se tuvo que acotar el problema. De esta
forma con los datos obtenidos para Marzo y Abril se estimó una población, esta sería cerrada,
lo que implica que no tendrá ni entradas ni salidas. Y para esta población se estudió los
164
cambios de proporción entre los estudiantes que cumplen con las asistencias a las citas
médicas y aquellos que fallan.
Figura 8.24: Factores claves en el modelado por procesos estocásticos de la problemática. Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
Los datos tratados y las poblaciones usadas se muestran en la Tabla 8.57.
Pidieron cita Asistieron Fallaron
Marzo 335 178 157
Abril 305 158 147
Población 320 168 152
Tabla 8.57: Datos de petición de citas en la Enfermería durante el mes de marzo y abril. Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
La población que asistió en Marzo es 178, este es el 100%, entonces la variación con el
mes de abril es del 89%, eso quiere decir que, el 11% de los que asistieron el primer mes no
lo harán el siguiente mes. Siguiendo esa lógica entonces la población que fallaron en marzo
es 157, entonces la variación mensual es del 94%, para el siguiente mes 6% de los que no
asistieron a su cita médica este mes lo harán el siguiente.
Modelamiento por procesos estocásticos
Ecuaciones de Markov
Población cerrada, ni entradas ni
salidas
Solamente estudiantes
Datos de Marzo y Abril
Asistencias e inasistencias
165
Ya con el nuevo problema planteado se podrán hallar los paramentos que se usaran para
buscar una solución.
La matriz de transición de estados se halla a partir de los datos, ya que con estos se puede
observar cómo los estudiantes que asisten y fallan a citas médicas varían en proporción, esto
sin alterar la población objetivo.
Estado
Actual
𝑿𝒕
Estado siguiente
𝑿𝒕+𝟏
0 1
0 0.89 0.11
1 0.06 0.94
Tabla 8.58: Matriz de estados de asistencia o no asistencia a las citas. Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
Donde 0 son las personas que asisten a la cita y 1 son las personas que no asisten a la cita.
El diagrama de estados, obtenido a partir de la matriz de transición, es el siguiente:
Figura 8.25: Diagrama de Estados de asistencia o no asistencia a las citas.
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
Por último se hallan los porcentajes de asistentes y no asistentes del estado estable del
sistema, a partir de la matriz de transición de estados:
166
1) 𝜋0 = 0.89𝜋0 + 0.06𝜋1
2) 𝜋1 = 0.11𝜋0 + 0.94𝜋1
3) 𝜋0 + 𝜋1 = 1
1)0.11𝜋0 = 0.06𝜋1
3)𝜋0 = 1 − 𝜋1
1)0.11(1 − 𝜋1) = 0.06𝜋1
0.11 − 0.11𝜋1 = 0.06𝜋1
0.11 = 0.17𝜋1
𝜋1 =0.11
0.17= 0.647
𝜋0 = 1 − 0.647 = 0.353
Con esto se sabe que cuando el sistema alcance un estado estable, de ser el caso, los
estudiantes que cumplan con las citas médicas corresponderán a un 35.3% de la población
total, y los que fallan a las citas médicas serán un 64.7%.
Solución por CAS
Por Sistemas Adaptativos Complejos se dio una especie de modelado y así mismo de
solución expuesta de la siguiente manera:
Partiendo de la solución ingenieril, se propone crear un módulo o página web donde el
estudiante simplemente se ‘logueara’ y seleccionara el horario que más se ajuste a su
necesidad. El sistema conoce previamente los horarios de cada estudiante y basados en esto
propone horarios que se acomoden a su necesidad. Según la regularidad con la que un
estudiante pide citas el sistema mostrara horarios más cómodos, basado en sus datos
históricos. Los usuarios deberán confirmar su asistencia a la cita 1 hora antes, para que en
caso de no asistir se le pueda dar este espacio a otro estudiante.
167
Solución Ingenieril
Adicionalmente se quiso dar una solución ingenieril aplicada que consiste en
automatizar el sistema para la asignación de citas es la primera medida que se debe tomar si
se desea mejorar este servicio. Se deberá usar una aplicación para que la enfermera lleve el
registro de las citas de forma digital, y los estudiantes se identificaran con sus carnets, se
confirmara la identidad del estudiante mediante el código de barras y una vez identificado se
le podrá asignar una cita, de esta forma se sabrá a quien penalizar en caso de inasistencia.
Conjeturas y mirada hipotética
Cuando el sistema alcance un estado estable, de ser el caso, los estudiantes que
cumplan con las citas médicas corresponderán a un 35.3% de la población total, y los
que fallan a las citas médicas serán un 64.7%.
Si no se aplica rápidamente una solución a este sistema de solicitud de citas que
actualmente usa bienestar Institucional en la universidad, éste llegará a un momento
de caos.
Penalizar las inasistencias podría llegar a apaciguar el hecho de que se sature el
sistema en algunos momentos imposibilitando el servicio inmediato para muchos
estudiantes que lo necesitan y que se ven afectados por éstos que simplemente no van
a las citas que previamente pidieron.
Aplicando CAS y procesos estocásticos se logró llegar soluciones diferentes para la
problemática principal, concluyendo que automatizar el sistema de solicitud de citas
sería la manera óptima de llegar a un mejor servicio.
168
8.7. Sistema Guía Para Proyecto De Grado
Estructura y ejemplificación con Cadenas de Markov
Usando la cantidad de personas que presento el anteproyecto en el periodo 2012-I,
equivalente a 72, y el periodo 2013-I, equivalente a 90, suponiendo el hecho de que el
proyecto se presente en un plazo de 6 meses (Aproximadamente) y tomando lo siguiente:
Tabla 8.59: Fechas de graduación.
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
De acuerdo con la tabla 8,59 se usa como referencia que los meses de graduación
están en mayo, agosto y diciembre. Por lo que mayo se toma como los graduados del
primer periodo y agosto y diciembre para el segundo.
En el 2012-II se graduaron 61 personas y en el 2013-I se graduaron 40 personas.
Otra variable a tomar en cuenta es que por periodo ingresan aproximadamente 120
personas, por lo que nos basaremos en un hecho de exactamente 120 personas para
analizar.
Periodo 2012-II
Porcentaje de personas que presentan anteproyecto: 0.6 (Aproximadamente)
Porcentaje de personas que se gradúan: 0.85 (Aproximadamente)
Periodo 2013-I
Porcentaje de personas que presentan anteproyecto: 0.75 (Aproximadamente)
Porcentaje de personas que se gradúan: 0.45 (Aproximadamente)
169
Presentaron Anteproyecto
Graduados
2012-II 120 72 61
2013-I 120 90 40
Población 162 101
Tabla 8.60: Anteproyectos y graduados. Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
De aquí se toma que el periodo 2012-II que de 120 persona que se encuentra para
graduarse solo 72 presenta anteproyecto y de los cuales solo el 0.4% de estos se gradúan,
siguiendo este razonamiento en el periodo 2013-I se graduaron 40 personas por lo que el
55% de estas persona debieron haber presentado anteproyecto el semestre anterior
Presentaron anteproyecto -> 0
Presentan proyecto (Graduados) -> 1
Matriz de Estados
0 1
0 0.6 0.4
1 0.55 0.45
Tabla 8.61: Matriz de estados. Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
Diagrama de Estados.
Figura 8.26: Diagrama de estados del sistema.
Fuente: Trabajo Académico en el Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas
Se Halla la probabilidad de estado estable del sistema:
170
1) S1= 0.6 S1+ 0.55 S2
2) S2= 0.4 S1+ 0.45 S2
3) S1 +S2 = 1
S1=1 - S2
0.4 S1= 0.55 S2
0.4 (1- S2)=0.55 S2
0.4 – 0.4 S2= 0.55 S2
0.4=0.55 S2 + 0.4 S2
0.4= 0.95 S2
S2=(0.4/0.95)
S2= 0.42
S1=1-0.42
S1=0.58
Como se ve anteriormente para que el sistema sea estable, un 58% de los estudiantes
que entran a la universidad podrán presentar anteproyecto, equivalente a 70 personas, y un
42% de que la persona que presentaron anteproyecto, presenten y aprueben su proyecto de
grado.
Si se miran estas estadísticas, se encuentra que es un porcentaje muy desfavorable, el
cual no solo afecta a los estudiantes, sino, a la Universidad propia debido a la infraestructura
y a la designación de profesores, provocando que para un futuro la Universidad pueda entrar
en caos y no satisfacer la necesidades de educación que se exigen.
Solución por C.A.S
Ahora para solucionar este problema mediante C.A.S se propone generar un aula de
investigación o aprendizaje, el cual permita a los estudiantes, compartir sus conocimientos y
sus procesos de investigación que permitan ir desarrollando su proceso cognitivo, además
del hecho de que con la información obtenida podrán ir intentando crear su propuesta de
proyecto de grado, e ir investigando sobre eso y así ir adelantando su propuesta para poder
graduarse en el tiempo adecuado.
Estos cursos podrán ser asignados por la coordinación donde pondrán a un profesor
de planta que permite guiar a los estudiante en la creación de proyectos de grados, esto con
171
el fin de que al llegar al 7mo u 8vo semestre el profesor pueda dar su criterio de cual pueda
ser la mejor modalidad de proyecto de grado para el estudiante.
El profesor realizará un seguimiento por notas no cuantitativas, es decir, que el
profesor genere espacios de investigación y evalué según su criterio al estudiante, pero sin
provocar al estudiante el estrés por generar una nota que pueda bajar su promedio, si no,
incentivar a que el propio alumno se motive por los procesos de investigación.
Antes de generar su criterio, se puede realizar una reunión con aquellos profesores
que tengan experiencia en la creación de proyectos de grado y generar un estándar para la
asignación de modalidades de grado para el estudiante.
Solución Ingenieril.
Partiendo del mismo hecho de la solución por C.A.S se pretende generar un aula
virtual de aprendizaje o modificar, según sea el caso, en el que el estudiante además de
entregar los trabajos que el docente le asigna para un fecha determinada, o realizar los
respectivos exámenes, pueda interactuar con esta, ya sea mediante objetos virtuales de
aprendizaje que sea accesibles a cualquier tipo de persona, como para el proceso de
investigación que sea ofrecido por la universidad donde puedan aplicar lo aprendido en ese
mismo instante, para que la forma de aprendizaje sea de tipo teórico como práctico.
A diferencia de la anterior solución, se puede contratar o invitar a programadores para
que generen los espacios, herramientas virtuales, objetos virtuales entre otras, para abrir y
agrandar el espacio de información que otorga la nube, esto con el fin de que la información
no sea tan monótona y tediosa a la hora de adquirirla.
El objetivo de esta aula es que se le entregue una contraseña y un id de usuario para
que el estudiante pueda ingresar al aula, y también que pueda adquirir información de sus
respectivas materias al transcurrir el tiempo.
El aula va a contar con una zonas llamadas líneas o ramas de la carrera, las cuales son
en las que se desprende el proyecto curricular, esto con el fin de generar unas estadísticas que
mostraran los gustos del estudiante, con lo anterior se podrá generar un criterio basándose en
esta probabilidad para proponerle al estudiante una modalidad de proyecto de grado.
172
El aula también contara con la información de los procesos de la universidad Distrital
Francisco José de Caldas, en cuestiones de reliquidaciones, decretos generados, actas entre
otras, con esto el estudiante podrá generar un proceso de patriotismo o identidad por la
Universidad, ya sea para solucionar algunos de los problemas que pueda presentar esta
institución.
Conjeturas y mirada hipotética
Se demuestra que mediante las políticas y actividades ofrecidas por la universidad se
genera en el estudiante desmotivación hacia la carrera, provocando que este no
desarrolle sus procesos cognitivos al máximo, y se generen los índices de deserción
que se presentaron anteriormente o no puedan terminar su carrera en el tiempo que
esperan.
Mediante actividades de investigación y de recreación que pueda asignar, ya sea el
docente o la propia plataforma, generar un sistema que se adapte al estudiante el cual
va adquiriendo información al trascurrir el tiempo, para que pueda comprender los
gustos y las habilidades que posee el sujeto.
Aprovechando los espacios de conferencia generadas por la universidad, que va
enfocada más hacia la ingeniera de software que a la de sistemas, con la creación de
un prototipo de aula virtual accesible e interactiva, para satisfacer la necesidades de
los estudiantes, y el de la misma Universidad.
173
Capítulo 9 Propuesta Base del Modelo de
Sistema Adaptativo Complejo para el
Prototipo del Proyecto Curricular de
Ingeniería
Como quiera que la característica más significativa de un SAC es la que sus agentes
tienen la capacidad de aprender, adaptarse y ejecutar tareas interactuando entre sí, cabe
entender de manera unidireccional que para el proyecto curricular prototipo de Ingeniería de
la Facultad de Ingeniería de la Universidad Distrital, los agentes son de manera irrestricta
cuerpo docente, estudiantes y administrativos, quienes tienen la preparación para dar soporte
a los siguientes subsistemas:
a. Subsistema de Ejecución, que realiza todas las actividades fundamentales
mínimas de calidad para la formación de los nuevos profesionales
b. Subsistema de valoración y crédito, que realiza una mirada rigurosa del
quehacer cotidiano detectando las tácticas y estrategias que deben ser
mejoradas a corto, mediano y largo plazo, junto con las que surgen como
pilares fundamentales intocables y valiosos.
c. Subsistema de prospección que basado en la vivencia interna y externa
prospecta el devenir institucional proporcionando la visión.
d. Subsistema vital, traduce en estrategias propiciatorias el avance de lo misional
a lo visional y su estabilización a la nueva misión.
e. Subsistema de homogenización, facilita el poseer la información permanente
en el momento oportuno con la fidelidad, exactitud y precisión que la
rigurosidad del escenario cognitivo reclama.
174
Figura 9.1: Integridad del Sistema Adaptativo Complejo
Fuente: Propia
9.1. Interacción Funcional del Sistema Adaptativo Complejo
SUBSISTEMA
DE
ACTIVIDAD PRODUCTO
EJECUCION (E)
Interacción de Agentes Cumplimiento Misional (CM)
VALORACIÓN Y CREDITO
(VyC)
Mirada rigurosa del Cumplimiento Misional
Cambios a corto, mediano y largo plazo. Fortalecimiento y permanencia Estabilización del CM
PROSPECCIÓN (P)
Prospectar (CM y Ambiente)
Estructura y postura visional
VITALIDAD (V)
Estrategias propiciatorias Diligenciar de lo Misional a lo visional Estabilizar la nueva misión
HOMOGENIZACION (H)
Facilitar la posesión de información
Madurez de la nueva misión Integridad
Tabla 9.1. Interacción funcional del Sistema Adaptativo Complejo Fuente: Propia
E
VyC P
V H
L
C N
175
El Crecimiento Institucional Línea Misional a través de la Espiral Misional en expansión
mostrada en la Figura 9.2 consiste en construir una misión y una visión teniendo en cuenta a
los agentes principales (Estudiantes – Docentes y Administrativos) que pertenecen al
Proyecto Curricular de Pregrado Prototipo y fundamentada en la unidad pentagonal cuya
acción e interacción de los Subsistemas de Ejecución, Valoración y Crédito, Prospección,
Vitalidad y Homogenización lleva embebida una estructura y funcionalidad helicoidal en el
tiempo que se desarrolla lo allí propuesto y el crecimiento de la unidad académica del
Proyecto Curricular de Pregrado Prototipo en virtud de la Excelencia Académica como
propiedad emergente del Sistema Adaptativo Complejo. Cada avance en la Misión hace que
se prospecte una nueva visión quien se convertirá a través de la vuelta helicoidal en la
siguiente nueva Misión y así seguir nutriéndose de la estructura Triangular (Curriculo.
Normativa- Logística) quien le proporciona tanto la información como los datos que le
permiten establecer los insumos para las políticas, estrategias y tácticas de cada uno de los
subsistemas del pentágono organizacional en particular y de él en sí mismo como unidad
rectora académica en general.
En el crecimiento Institucional a través de su línea misional descubre nuevas oportunidades
de mejora y ratifica sus fortalezas y oportunidades para convertirse en un ente rector (modelo
a seguir): Una estructura curricular dinámica y flexible, un agente administrativo que es un
facilitador de procesos logrando así agilidad y avance en el devenir administrativo, unos
estudiantes que dejan de ser individuos donde repiten y sustentan en unos sujetos que
proponen y desarrollan conduciéndolos al éxito tanto personal como profesional, un cuerpo
académico líder en investigación, donde saben pensar y degustar sus triunfos académicos y
un coordinador del Proyecto Curricular que será un Gerente dinámico, proactivo y con un
valor incalculable de virtudes.
176
M1
M2
M3
M4
M5
M6
M7
M…
Mn
Figura 9.2: Crecimiento Institucional Línea Misional. Espiral Misional en expansión
Adaptado de: https://cdn.pixabay.com/photo/2016/10/17/14/30/spiral-1747770_960_720.jpg
La excelencia académica está garantizada si hay cambios
evidentes y efectivos de la misión
177
PARTE III CIERRE DE LA
INVESTIGACIÓN
178
Capítulo 10 Resultados y Discusión a Futuro
El mirar la unidad académica Proyecto Curricular mediante el enfoque sistémico ha
permitido develar en mayor profundidad el funcionamiento interno “REAL” de este. Esta
labor se facilita por un catalizador, como lo es el Proceso de Acreditación del Programa de
Formación de Profesionales ofrecido por la Facultad de Ingeniería de la Universidad Distrital
“Francisco José de Caldas”.
La estabilidad del sistema como esencia de la segunda fase del ciclo de equilibrio
organizacional (1ª Inestable, 2ª Estable 3ª Indiferente) garantiza el mínimo aceptable de la
franja de Aceptación del cumplimiento de la misión, siendo su identificación indicador de
estar próximos a la inestabilidad y presencia de turbulencia o caos, esto es al equilibrio
indiferente.
El ciclo del equilibrio permite observar muy de cerca la pérdida de diversidad y
singularidad de la organización académica como sistema complejo, apareciendo la
creatividad como la luz de la investigación para optar por invenciones robustas que luego
sustentaran innovaciones oportunas y efectivas o transitorias y dinamizantes.
La flexibilidad organizacional aparece como propulsora del cambio organizacional
teniendo como punto de su apoyo el ciclo del equilibrio empresarial y como impulsor el
desarrollo expansivo la investigación empresarial.
El Proyecto Curricular visto como una Organización Sensible, Coherente y Lúcida
respondería tanto a la subcriticalidad, esto es, al Equilibrio Indiferente como a la
supracriticalidad o caos (equilibrio inestable) por su carácter de coherencia y lucidez.
Ahora bien cabe preguntarse:
1) ¿Cómo direccionar el flujo de invenciones producidas por el cuerpo de
Docentes y cuerpo de Estudiantes de cohorte en cohorte sin desbordar las
dimensiones de la Institución?
2) ¿Cómo mantener un flujo laminar de Invenciones curriculares prometedoras
y administrativas operantes?
179
3) ¿Cómo reconocer y guiar el ciclo de equilibrio en el Estado Estable del
Proyecto Curricular como Sistema Complejo Adaptativo?
4) ¿Cuál ha de ser el rol del Coordinador o Gerente del Proyecto Curricular?
5) ¿Concepto de equipo como facilitador del comportamiento colectivo es
suficiente?
6) ¿Cuáles son los perfiles estructurales y funcionales de los Agentes en el
Proyecto Curricular como SAC?
7) ¿Cómo fortalecer la comunicación asertiva en el SAC?
180
Capítulo 11 Conclusiones
11.1. Verificación, contraste y evaluación de los objetivos
Los insumos dados por el trabajo de diseñar el modelo sistémico del proyecto
curricular de pregrado en Ingeniería prototipo permite y facilita su configuración
como modelo viable y se fortalece en gran medida con el análisis estructural mediado
por el alcance obtenido con la matriz funcional operativa y finalmente la
visibilización dinámica basada en caracterización y seguimiento de procesos logra así
un todo que fortalece la toma de decisiones en el Proyecto Curricular de pregrado
prototipo en el ambiente de la cultura de la alta calidad.
La modelación matemática de cada una de las dimensiones de la exploración de
dificultades mayores y mediatas permite tener un modelo matemático soporte de la
propuesta de sistema adaptativo complejo desde la configuración tripartita logística
curricular y normativa como sistema impulsor básico.
En el comportamiento del Proyecto Curricular de Pregrado de Ingeniería como SAC
se vislumbra claramente como parte singular y particular las acciones de los agentes
conducentes a garantizar la coherencia del sistema, como componente sinérgico
básico de adaptación y a la interacción de estas acciones como componente sinérgico
de movilización esto es adherencia y rectoridad organizacional
Las tres unidades agénciales Cuerpo Docente, Cuerpo Estudiantil y Cuerpo
Administrativo se constituyen en Agentes Complejos con capacidad de aprender,
proponer, adaptarse y ejecutar tareas estructural y funcionalmente básicas y
misionales y de igual manera responden ante las emergencias con creatividad y
asertividad, auto organizándose y regulando a la vez que guiando a la solución y
proposiciones contingentes produciendo desde cambios mínimos a variaciones
visiónales que conllevan a nuevas configuraciones complejas del sistema y su
realidad.
181
11.2. Síntesis del modelo propuesto
La acción e interacción de los subsistemas de Ejecución (E), Valoración y Crédito
(VyC), Prospección (P), Vitalidad (V) y Homogenización (H), constituyen una unidad
pentagonal que lleva embebida una estructura y funcionalidad helicoidal en el tiempo que
desarrollan el crecimiento de la unidad académica proyecto curricular de pregrado de
ingeniería en torno al fin último que es la Excelencia Académica como propiedad emergente
del SAC.
La unidad pentagonal para llevar a cabo su propósito se nutre de la configuración
triangular LCN (Logística, Curricular y Normativa) quien proporciona la información y datos
que permiten establecer los insumos para las políticas, estrategias y tácticas por parte de cada
uno de los subsistemas del pentágono organizacional en particular y de él en sí mismo como
unidad rectora académica en general.
11.3. Aportes Originales
Como quiera que la concepción y meta del modelo propuesto están apuntando a la
consecución de la Excelencia Académica se observa que la Gestión de la Calidad está en el
preservar la expansión misional como surgida de:
Razón 1:
La excelencia Académica está garantizada si hay cambios evidentes y efectivos de
la misión.
Razón 2:
El Crecimiento y solidez institucional viene dado por la Espiral Misional en
Expansión.
Razón 3:
Los agentes singulares y particulares son fractales académico – Administrativos
182
Capítulo 12 Prospectivas del trabajo de grado
Como quiera que este trabajo de grado como investigación se encuentra en el
desarrollo de la línea de investigación curricular en Ingeniería propuesta por el grupo de
Investigación Modelación en Ingeniería de Sistemas ( MIS) y ha cumplido con la primera de
cinco etapas investigativas, esto es con la exploratoria descriptiva básica y estructurada que
culmina con la propuesta base del modelo de sistema adaptativo complejo (SAC) para el
prototipo del proyecto curricular de pregrado de ingeniería de la Facultad de Ingeniería de la
Universidad Distrital Francisco José de Caldas, que continuara creciendo con las etapas
ulteriores de investigación.
El futuro de la línea continua con las etapas de investigación, de modelación del
prototipo, modelo de gestión, evaluación y prospección y finalmente cierre funcional y
estructural de la línea.
183
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complejidad-la-participacion-y-su-importancia-en-las-empresas/
187
Anexos
A.1. Matriz M0 Proyecto Curricular de Pregrado Prototipo en Ingeniería
ANEXO A.1. MATRIZ
M0.pdf
A.2. Matriz M2 Estable Proyecto Curricular de Pregrado Prototipo en Ingeniería
ANEXO A.2. MATRIZ
M2.pdf
A.3. Caracterización Procesos Proyecto Curricular de Pregrado en Ingeniería
ANEXO A.3.
Caracterización de los procesos.pdf
A.4. Diagrama Causa – Efecto entre indicadores
ANEXO A.4.
Diagrama Causa-Efecto entre indicadores.pdf