Modelo difuso para optimizar la asignación de nuevos cargos docentes en la Escuela de Sistemas de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Los Andes en Venezuela A fuzzy model to optimize new teaching staff distribution at System Engineering Department in Universidad de Los Andes, Venezuela

Resumen

En este trabajo se expone la elaboración de un modelo difuso de asignación de nuevos cargos docentes en la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Los Andes (ULA), Venezuela, como herramienta para mejorar su calidad educativa, considerando la docencia, investigación, extensión, mejoramiento, administración y demanda estudiantil. El modelo está compuesto por dos fases: el preprocesamiento de datos y la ejecución de un Sistema de Inferencia Difuso, el cual arroja una lista de los departamentos evaluados y los cargos a asignar. Se utilizan conjuntamente las plataformas del lenguaje de programación estadística R y del software de procesamiento matemático, Matlab R . Las pruebas aplicadas sobre datos de la Escuela de Ingeniería de Sistemas de la Facultad, mostraron un funcionamiento adecuado del modelo y su flexibilidad para extenderse a otras escuelas.

Palabras clave: Lógica difusa, asignación de cargos, evaluación docente, rendimiento docente.

Abstract

This paper presents the development of an allocation fuzzy model for new teaching positions at the Faculty of Engineering of Universidas de Los Andes, Venezuela, as a tool to improve their educational quality, considering teaching, research, extension, teacher training, administration and student demand. The model consists of two phases: data pre-processing, and a Fuzzy Inference System implementation, which return a list of the assessed departments and the allocated resources. The R statistical programming language and a mathematical processing software, Matlab R , are used together. The tests applied on data from the System Engineering Department, showed the proper functioning of the model and its flexibility to be extended to other departments.

Key words: Fuzzy logic, staff allocation, educational evaluation, educational performance.