Asignación de aulas de clase Uninorte

Abstract

Este proyecto tiene como objetivo desarrollar un modelo avanzado para mejorar la asignación de salones de clases en la Universidad del Norte, abordando las inconformidades de los estudiantes respecto a los inconvenientes para llegar a tiempo a sus clases los cuales afectan el inicio de actividades y evaluaciones. Para abordar estos problemas, se utiliza un enfoque de ingeniería basado en métodos como metaheurística (Algoritmos Genéticos) y Match Analytics.

El proyecto implementado en la Universidad del Norte constituye un modelo innovador en la gestión académica, mejorando la asignación de aulas y disminuyendo los tiempos de desplazamiento de los estudiantes entre clases. Este avance se traduce en una mejora significativa en la experiencia académica, reduciendo las molestias y conflictos relacionados con los tiempos de traslado.

Gracias al Algoritmo Genético, se analizó un amplio rango de soluciones potenciales y de esta manera se automatizó la asignación de salones teniendo en cuenta las múltiples restricciones y el eficiente manejo de los datos. Se realizaron múltiples iteraciones, priorizando aquellas soluciones que se acercan al óptimo buscado.

El desarrollo y despliegue del método Match Analytics surgió como una solución a las ineficiencias detectadas en la gestión de horarios y aulas, abordando la problemática de la distribución actual de salones. La elección de herramientas avanzadas de programación y análisis de datos permitió un enfoque integral que facilitó la iteración rápida y el ajuste de las soluciones a los requerimientos específicos de la universidad. La implementación de estas tecnologías ha permitido la automatización y mejoramiento de procesos clave, contribuyendo a la eficiencia en el procesamiento de los datos.

La mejor alternativa de solución resultó ser la herramienta Match Analytics, que presentó los mejores resultados en la reducción de tiempos de desplazamiento y la asignación eficiente de salones.

This project aims to develop an advanced model to improve the assignment of classrooms at Universidad del Norte, addressing the disagreements of students regarding the inconveniences to arrive on time to their classes which affect the start of activities and evaluations. To address these problems, an engineering approach based on methods such as metaheuristics (Genetic Algorithms) and Match Analytics is used.

The project implemented at Universidad del Norte constitutes an innovative model in academic management, improving classroom assignment and reducing student travel times between classes. This progress translates into a significant improvement in the academic experience, reducing inconveniences and conflicts related to traveling times.

Thanks to the Genetic Algorithm, a wide range of potential solutions were analyzed and in this way the assignment of classrooms was automated taking into account the multiple restrictions and the efficient handling of data. Multiple iterations were carried out, prioritizing those solutions that are close to the optimal sought.

The development and deployment of the Match Analytics method emerged as a solution to the inefficiencies detected in the management of schedules and classrooms, addressing the problem of the current distribution of classrooms. The choice of advanced programming and data analysis tools allowed for a comprehensive approach that facilitated rapid iteration and adjustment of solutions to the specific requirements of the university. The implementation of these technologies has allowed the automation and improvement of key processes, contributing to efficiency in data processing.

The best alternative solution turned out to be the Match Analytics tool, which presented the best results in reducing travel times and efficiently assigning rooms.