Estudio de redes neuronales para el pronóstico de la demanda de asignaturas

Neural network study for the subject demand forecasting

La planeación de cursos de un centro educativo o universidad está compuesta por múltiples problemas complejos como lo es la asignación de horarios para los alumnos, salones y profesores para cada asignatura. Uno de los problemas iniciales es 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 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 de los alumnos. Lo cual nos lleva al problema del pronóstico 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 el pronóstico 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. Consideramos que esta ventaja ocurre debido a que el modelo causal aprende los patrones de comportamiento de los datos de entrenamiento de forma independiente en vez de generalizar porcentajes de acreditación. Además de lo anterior, el método estadístico puede presentar problemas importantes al tratar de pronosticar porcentajes de acreditación para situaciones que no se encuentren en los datos de entrenamiento, mientras que el modelo causal utilizará la información aprendida para pronosticar dichas situaciones.

I. INTRODUCCIÓN

En este artículo se aborda el problema del pronóstico de la demanda de asignaturas, que se asemeja en gran medida al problema genérico del pronóstico de la demanda de un servicio. Sin embargo, existen una serie de diferencias interesantes entre ambos problemas. El problema del pronóstico de la demanda de asignaturas ocurre en el contexto de las universidades y centros educativos en donde los alumnos solicitan inscribirse en un conjunto de materias cada uno de ellos y se requiere conocer de antemano un estimado de la demanda para poder presentar una cantidad apropiada de oferta de asignaturas.

Este problema se considera relevante, ya que para poder realizar una planeación acertada o relativamente acertada se requiere tener la mejor aproximación de los datos reales necesarios para poder planificar el próximo período. Esto impacta, no solo a las personas que desarrollan los horarios y apartan cada una de las aulas y laboratorios, sino a la parte administrativa de los centros educativos; que se encarga del apartado del recurso económico requerido para pagar a los profesores contratados y en caso de ser necesario, realizar las convocatorias necesarias para solicitar nuevos profesores, siendo este último un proceso que requiere de mucha anticipación al nuevo período de clases.