Resumen

En este documento, desarrollamos modelos de programación lineal entera mixta para asignar a los asistentes de enseñanza más apropiados a los tutoriales en un departamento. El objetivo es maximizar el número de tutoriales que son impartidos por los asistentes de enseñanza más adecuados, teniendo en cuenta que los diferentes asistentes de enseñanza tienen capacidades diferentes y que la carga de enseñanza de cada asistente no puede exceder un valor máximo. Además, con modelos de optimización, la asignación de carga de enseñanza, un proceso que consume tiempo, no necesita realizarse de manera manual. Además, hemos presentado una serie de extensiones que capturan consideraciones más prácticas. Experimentos numéricos extensos muestran que los modelos de optimización pueden ser resueltos por un solver estándar y utilizados por departamentos en universidades.

• Materias:Calibración geométrica Núcleos computacionales Consultas de palabras clave Pronóstico probabilístico Máquina de aprendizaje
• Subjects:Geometric calibration Computational kernels Keyword queries Probabilistic forecasting Machine learning
• Palabras claves:Asistentes de enseñanza; Tutoriales; Modelos de programación lineal; Optimización; Asignación de carga docente; Experimentos numéricos
• Keywords:Teaching assistants; Tutorials; Linear programming models; Optimization; Teaching load allocation; Numerical experiments