Evaluación de aspirantes a docentes en la Facultad de Ingeniería de la Universidad del Valle del Momboy mediante un modelo difuso de soporte de decisiones

• Autores: Iván Pérez, Rocío Melero
• Localización: Telos: Revista de Estudios Interdisciplinarios en Ciencias Sociales, ISSN-e 2343-5763, ISSN 1317-0570, Vol. 8, Nº. 3, 2006, págs. 454-474
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • A Diffuse Support Decision Model to Assess Potential Candidates to become Professors at the Universidad Valle del Momboy
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• Resumen
  • español

    La demanda sobre las instituciones de educación superior públicas o privadas ha mantenido un déficit significativo, la apertura de las aulas a un número mayor de estudiantes depende de múltiples factores, sin embargo, incrementar la disponibilidad del recurso humano docente es clave para atender la demanda insatisfecha de una educación pertinente y de calidad. El ingreso del personal docente ordinario (permanente) a las instituciones de educación superior está regulado plenamente para las instituciones públicas en la legislación vigente, a pesar de ello todas las Universidades se ven en la necesidad recurrente de contratar personal (temporal) a fin de atender la oferta académica que debe garantizarse a la comunidad estudiantil. El proceso de contratación implica, en alguna de sus fases, la selección del candidato a ingresar entre un grupo de aspirantes al cargo ofertado, la cual suele apoyarse en algún baremo sobre el que se comparan los méritos de los aspirantes. La selección es una actividad grupal que requiere la opinión de los integrantes de un panel de evaluación. Las exigencias de objetividad y transparencia han forzado sistemáticamente a la cuantificación discreta de los méritos, lo cual en esencia va en contrasentido con la forma imprecisa del lenguaje de comunicación del ser humano. En este trabajo se propone un modelo lingüístico de toma de decisiones colectivas que permita seleccionar el mejor candidato a ingresar como personal docente, que afronta las ambigüedades propias del lenguaje con base en la lógica difusa, promoviendo una forma más natural de emitir opinión en todo el rango de valores esperados. El sistema propuesto se adecuó al proceso empleado por la Universidad Valle del Momboy, y se usó para evaluar una lista de aspirantes docentes para la Facultad de Ingeniería, validando la consistencia del modelo y estimando su capacidad predictora en el desempeño docente.

  • English

    The demand upon private and public higher education institutions has created and maintained a significant deficit, and the expansion of classrooms for a greater number of students depends on multiple factors, however, to improve the availability of human teacher resources is key in fulfilling the unsatisfied demand for quality and relevant education. The entrance of permanent teacher personnel in higher education institutions is totally regulated in the present legislation for public universities, in spite of the fact that all institutions have a recurrent need to hire personnel (temporary) in order to attend the academic offer that should be guaranteed for the student community. The hiring process implies, in some phases, the selection of candidates to aspire for positions offered, which usually implies some kind of scale with which to compare the merits of the candidates. The selection is a group activity that requires the opinions of an evaluation panel. The requirements of objectivity and transparency have systematically forced the discrete quantification of merits, which goes against the imprecise human language of human communication. This paper proposes a collective decision making linguistic model that allows for the selection of the best candidates to enter as professors. The selection model proposed will deal with the ambiguities of language, based on diffuse logic, promoting a more natural way to emit opinions in all the expected value ranges. The proposed system was adjusted to the process used at the Universidad Valle del Momboy, and was applied to evaluate a list of professor candidates for the Engineering School, validating the consistency of the model and estimating the predictive capacity through teacher performance.