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IV Congreso Internacional de Ingeniería Informática y Sistemas de Información

ESTUDIO DE REDES NEURONALES PARA LA PREDICCIÓN DE LA DEMANDA DE ASIGNATURAS

Jesús David Terán-Villanueva, Salvador Ibarra-Martínez, Julio Laria-Menchaca, José Antonio Castan Rocha, Mayra Guadalupe Treviño Berrones, Alejandro Humberto García-Ruiz, José Eduardo Martínez Infante

Resumen

La planeación de cursos de un centro educativo o universidad esta compuesto por múltiples problemas complejos como lo es la asignación de horarios para los alumnos, salones y profesores para cada asignatura.También existen problemas administrativos que implican la contratación de nuevo personal y remodelación de aulas entre otros. Siendo uno de los problemas iniciales elde determinar la cantidad de asignaturas que se ofertarán; este problema parece sencillo a simple vista ya que una vez que se tenga la información de la cantidad de alumnos aprobados y reprobados para cada asignatura, se puede calcular fácilmente la siguiente demanda de asignaturas. Sin embargo, existen ocasiones en los que la planeación de cursos del siguiente período inicia antes de tener la información relativa a la aprobación y reprobación de los alumnos. Lo cual nos lleva al problema de la predicción de los porcentajes de aprobación para calcular la demanda de asignaturas de los alumnos. En este trabajo se compara el desempeño de modelos causales contra modelos estadísticos para la predicción de los porcentajes de aprobación y reprobación de los alumnos. Los resultados finales muestran una ventaja importante de los métodos causales sobre los métodos estadísticos para los casos de prueba.


Palabras claves

PALABRAS CLAVES:Redes Neuronales, Predicción, Demanda de asignaturas