Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/20.500.14076/98
Title: Pronóstico de la demanda de postulantes de un centro superior universitario, basado en redes neuronales
Authors: Sandivar Rosas, Juana
Advisors: Ramos Muñoz, Alfredo Marino
Keywords: Inteligencia artificial;Orientación profesional;Redes neuronales
Issue Date: 2008
Publisher: Universidad Nacional de Ingeniería
Abstract: La estructura de la Educación Universitaria Peruana se describe como la dinámica del crecimiento y la diversificación de universidades especialmente privadas, de acuerdo a la oferta y la demanda de formación de profesionales universitarios como respuesta a una exigencia de la sociedad globalizada que vivimos y propiciado por el marco legal de la Ley N°882 que promueve la inversión privada desde hace unos siete años, lo cual ha permitido que se dupliquen las universidades contando en la actualidad casi con 80 universidades en el país entre estatales y privadas y con carrera comunes que se encuentran en las áreas de economía, administración y ciencias sociales. Asimismo hoy en día se aprecia la poca demanda de algunas carreras profesionales las cuales son observadas en los procesos de admisión. Por otro lado las universidades estatales, frente a los recortes presupuéstales que asigna el gobierno, se han visto obligados a disminuir el número de vacantes que ofertan en los procesos de admisión, pese a ello las carreras de mayor preferencia de acuerdo a la demanda que se ve son : Medicina Humana, Ciencias Administrativas, Derecho y Ciencia Política y de menor preferencia se ven en las carreras de Ingeniería Geológica, Minas, Metalurgia y Geografía, Ciencias Físicas y Medicina Veterinaria. El presente trabajo de investigación consiste en realizar el “Pronostico de la demanda de postulantes de un centro superior universitario, basado en redes neuronales”, de las carreras de Química e Ingeniería Química. Para ello el objetivo a lograr es estimar la demanda de postulantes para un centro superior universitario basado en redes neuronales, se ha tomado datos históricos de los últimos 22 años relacionados a la cantidad de postulantes, total de ingresantes y en algunos casos ingresantes matriculados por proceso de admisión de estas carreras, como referencia a ocho universidades nacionales de las dieciocho que cuentan con estas especialidades a nivel nacional entre privadas y estatales. Y el escenario donde se aplicara el resultado de la investigación es la Facultad de Química e Ingeniería Química de la Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Para el desarrollo del trabajo se van a utilizar técnicas de inferencia estadística y redes neuronales y se espera contrastar la efectividad de resultados que brinden cada una de estas para optar por aquella que se aproxime a los resultados reales. Con los resultados que se obtenga se podrán tomar posibles decisiones que beneficien a los futuros profesionales de estas carreras haciéndolas más atractivas y que respondan con profesionalismo al mercado laboral competitivo. El resultado del trabajo usando las técnicas de pronósticos que se han estimado para tres años para ambas carreras resulta preocupante para la carrera de química puesto que se aprecia una disminución de la demanda de postulantes. Esto se debe a los cálculos obtenidos por las redes neuronales que frente a los métodos tradicionales que presentan menos errores del valor real. Las conclusiones que conlleva el presente tema de tesis es prevenir lo antes indicado y establecer estrategias como por ejemplo visitas a los diferentes colegios para vender estas carreras a través de las charlas de orientación vocacional, generar visitas técnicas guiadas a las empresas más representativas de la especialidad a los ingresantes de química e ingeniería química para mostrar su futuro campo ocupacional y evitar posibles deserciones o cambios de carreras con todo ello.
URI: http://hdl.handle.net/20.500.14076/98
Rights: info:eu-repo/semantics/restrictedAccess
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