Acacia: Sistema de apoyo a la toma de decisiones académicas para la planificación curricular de estudiantes de Ingeniería de Sistemas

Abstract

La planificación de trayectorias académicas en la educación superior es un proceso complejo de toma de decisiones, particularmente en programas de ingeniería donde las cadenas de prerrequisitos, correquisitos, límites de créditos y dependencias curriculares influyen significativamente en el progreso de los estudiantes y en el tiempo requerido para su graduación. A pesar de la existencia de plataformas institucionales para la inscripción semestral, estos sistemas suelen enfocarse en procesos administrativos de corto plazo y no proporcionan apoyo estratégico para la planificación curricular a largo plazo. Este trabajo propone el diseño e implementación de un sistema inteligente de apoyo a la toma de decisiones orientado al modelado y optimización de trayectorias académicas para estudiantes de Ingeniería de Sistemas y Computación de la Universidad del Norte en Barranquilla, Colombia. La solución propuesta representa la estructura curricular como un Grafo Acíclico Dirigido (DAG, por sus siglas en inglés), donde las asignaturas son modeladas como nodos y las relaciones de prerrequisito como aristas dirigidas. A partir de esta representación, el sistema integra mecanismos de simulación y técnicas de optimización multicriterio para generar rutas académicas factibles bajo restricciones institucionales y preferencias individuales de los estudiantes. La arquitectura incluye módulos para la estructuración de datos, simulación de trayectorias, validación curricular, analítica y generación de recomendaciones. La contribución esperada es una herramienta tecnológica que mejore la planificación académica, reduzca los cuellos de botella curriculares y apoye la toma de decisiones informada mediante la proyección de escenarios futuros y recomendaciones optimizadas de asignaturas.

Academic trajectory planning in higher education is a complex decision-making process, particularly in engineering programs where prerequisite chains, co-requisites, credit limits, and curriculum dependencies strongly influence students’ progression and graduation time. Despite the existence of institutional platforms for semester registration, these systems usually focus on short-term administrative processes and do not provide strategic support for long-term curriculum planning. This work proposes the design and implementation of an intelligent decision support system aimed at modeling and optimizing academic trajectories for Systems and Computer Engineering students from Universidad del Norte at Barranquilla, Colombia. The proposed solution represents the curriculum structure as a Directed Acyclic Graph (DAG), where courses are modeled as nodes and prerequisite relationships as directed edges. Based on this representation, the system integrates simulation mechanisms and multi-criteria optimization techniques to generate feasible academic pathways under institutional constraints and individual student preferences. The architecture includes modules for data structuring, trajectory simulation, curriculum validation, analytics, and recommendation generation. The expected contribution is a technological tool that improves academic planning, reduces curricular bottlenecks, and supports informed decision making through future scenario projection and optimized course recommendations.