Análisis predictivo del crecimiento poblacional de la Universidad Nacional de Colombia, sede Bogotá
Cargando...
Archivos
Fecha
2022
Título de la revista
Publicado en
Publicado por
URL de la fuente
ISSN de la revista
Título del volumen
Resumen
La Oficina de Planeación y Estadística (OPE) de la Universidad Nacional de Colombia es la encargada
de implementar las políticas de planeación y desarrollo institucional de la Sede Bogotá. Actualmente,
los integrantes de la OPE han llevado a cabo un trabajo de recopilación, estructuración y descripción
de la información que se consolida en tableros interactivos de Tableau y la Plataforma de Registro de
Informes de Gestión (PRIG). Sin embargo, no se ha realizado ningún trabajo de analítica predictiva
con técnicas propias de sistemas inteligentes. Este trabajo se propone así dar el primer paso en este
sentido al realizar modelos predictivos de las tendencias de comportamiento del crecimiento
poblacional de matriculados, docentes, graduados y administrativos a partir de las bases de datos de la
OPE mediante algoritmos de machine learning con el fin de apoyar la planeación estratégica
institucional. El proyecto se desarrolló con la metodología especializada en proyectos de análisis de
datos ASUM-DM y la investigación cualitativa, la cual permitió medir la percepción de utilidad de los
modelos. A partir del Ciclo de Transferencia Tecnológica (CTT) y el Modelo Biopsicosocial y Cultural
de la Universidad El Bosque, se logró transformar los hábitos de los integrantes de la OPE en el uso
de herramientas de analítica predictiva. Los modelos se elaboraron con técnicas de auto machine learning
y el algoritmo utilizado para todos los conjuntos de datos fue el Random Forest Regressor con un 90 % de
R2. La importancia de los modelos radica en la optimización de recursos físicos, humanos y
financieros y poder prever la demanda de los servicios ofrecidos. Esto afecta las dimensiones
económicas, sociales y culturales del entorno universitario ya que facilita la planeación estratégica de la
universidad.
Descripción
Abstract
The Planning and Statistics Office of the Universidad Nacional de Colombia is in charge of implementing the planning and institutional development policies of the campus. Currently, Its members have carried out a work of collection and description of the information that is consolidated in Tableau interactive dashboards and the Platform for the Registration of Management Reports. However, no work has been done on predictive analytics using intelligent systems techniques. This study aims to take a first step in this direction by making predictive models of the behavioral trends in the growth of the enrollment, faculty, graduate and administrative population using machine learning algorithms in order to support institutional strategic planning. The project was developed using ASUM-DM, a methodology specialized in data analysis projects, and qualitative research, which made it possible to measure the perceived usefulness of the models. Based on the Technological Transfer Cycle and the Biopsychosocial and Cultural Model of Universidad El Bosque (Colombia), it was possible to transform the habits of the members of the planning and statistics office in the use of predictive analytics tools. The models were elaborated with auto machine learning techniques and the algorithm used for all data sets was the Random Forest Regressor with a 90 % of R2. The importance of the models lies in the optimization of physical, human and financial resources and being able to foresee the demand for the services offered. This affects the economic, social and cultural dimensions of the university environment, since it facilitates the strategic planning of the university.
Palabras clave
Planeación estratégica, Analítica predictiva, Aprendizaje automático
Keywords
Strategic planning, Predictive analytics, Machine learning