Enseñanza de algoritmos en investigación operativa : un enfoque desde la formación por competencias
Fil: Kowalski, Víctor Andrés. Universidad Nacional de Misiones. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ingeniería Industrial; Argentina.
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Universidad de Carabobo. Vicerrectoría Académica. Dirección Central de Biblioteca
2015
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I77-R195-20.500.12219-52642024-05-28T02:47:41Z Enseñanza de algoritmos en investigación operativa : un enfoque desde la formación por competencias Teaching algorithms in operations research : an approach from the competency-based training Kowalski, Víctor Andrés Enríquez, Héctor Darío Santelices Malfanti, Iván Erck, Mercedes Isolda Formación por competencias Métodos de enseñanza Investigación operativa Ingeniería industrial Algoritmos Competency-based training Teaching methods Operations research Industrial engineering Algorithms Fil: Kowalski, Víctor Andrés. Universidad Nacional de Misiones. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ingeniería Industrial; Argentina. Fil: Enriquez, Héctor Darío. Universidad Nacional de Misiones. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ingeniería Industrial; Argentina. Fil: Santelices Malfanti, Iván. Universidad del Bío-Bío. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ingeniería Industrial; Chile. Fil: Erck, Mercedes Isolda. Universidad Nacional de Misiones. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ingeniería Industrial; Argentina. La misión del ingeniero es resolver problemas para servir a la sociedad, dentro de su campo profesional. Una de las formas de resolver problemas consiste en transformar las situaciones del mundo real en modelos matemáticos, para luego resolverlos, y, en función de, ello aportar elementos cuantitativos para la toma de decisiones. Entre las distintas herramientas que dispone un ingeniero industrial para resolver los modelos matemáticos se encuentran diferentes tipos de algoritmos, la mayoría de los cuales es corriente aprender a usarlos en los cursos de Investigación Operativa. Hasta no hace mucho tiempo, la enseñanza de los algoritmos en esta disciplina estaba centrada en la posibilidad que éstos sean resueltos “a mano”, lo cual llevaba a una gran inversión de horas para estas actividades. Además, los problemas abordados académicamente estaban muchas veces alejados de las situaciones reales por su excesiva simplificación. Actualmente, la accesibilidad a computadores personales así como a paquetes de software comerciales que permiten resolver problemas complejos en poco tiempo, instalan algunas disyuntivas en este campo. Partiendo del enfoque de la Formación por Competencias, este trabajo se propone plantear una serie de interrogantes sobre el papel que debe tener la enseñanza de algoritmos en la formación de ingenieros industriales. Esta discusión surge como uno de los resultados de un proyecto de investigación, en el cual se emplearon técnicas de investigación cualitativa y cuantitativa dentro del paradigma pragmático. The mission of the engineer is to solve problems to serve society, within his professional field. One way to solve problems is to transform real-world situations into mathematical models and then solve them, in order to provide quantitative elements for decision-making. Among the various tools available to an industrial engineer to solve mathematical models are different types of algorithms, most of which is common to learn to use them in Operations Research courses. Until not long ago, teaching algorithms was focused on the possibility of resolved them "by hand", which led to a large hours investment for these activities. Furthermore, the problems academically approached were often far from the real situations because their oversimplification. Nowadays, access to personal computers and commercial software packages which solve complex problems in short period of time, install some trade-offs in this field. From the competency-based training approach, this paper intents to propose a number of questions about the algorithms teaching role in the industrial engineers formation. This discussion emerges from a research project in which qualitative and quantitative methods were used, within the pragmatic paradigm. 2015-12-30 info:eu-repo/semantics/article info:ar-repo/semantics/artículo info:eu-repo/semantics/publishedVersion https://hdl.handle.net/20.500.12219/5264 spa info:eu-repo/semantics/altIdentifier/urn/https://www.redalyc.org/pdf/2150/215047546008.pdf info:eu-repo/semantics/altIdentifier/urn/http://servicio.bc.uc.edu.ve/ingenieria/revista/Inge-Industrial/voliv-n15/art06.pdf info:eu-repo/semantics/openAccess application/pdf application/pdf 796 KB Universidad de Carabobo. Vicerrectoría Académica. Dirección Central de Biblioteca |