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Metodología para la definición de perfiles de egresados de un programa curricular, basado en ontologías y el historial académico de sus egresados Marla Constanza Barrera Botero Universidad Nacional de Colombia Facultad de Ingeniería, Departamento de Ingeniería de Sistemas e Industrial Bogotá, Colombia 2014

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Metodología para la definición deperfiles de egresados de un programacurricular, basado en ontologías y elhistorial académico de sus egresados

Marla Constanza Barrera Botero

Universidad Nacional de Colombia

Facultad de Ingeniería, Departamento de Ingeniería de Sistemas e Industrial

Bogotá, Colombia

2014

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Metodología para la definición deperfiles de egresados de un programacurricular, basado en ontologías y elhistorial académico de sus egresados

Marla Constanza Barrera Botero

Tesis presentada como requisito parcial para optar al título de:

Magister en Ingeniería de Sistemas y Computación

Director:

Ph.D. Oscar Germán Duarte Velasco

Universidad Nacional de Colombia

Facultad de Ingeniería, Departamento de Ingeniería de Sistemas e Industrial

Bogotá, Colombia

2014

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A mi Padre Celestial quien es el motor de mi

vida y quien hace posible que todos mis sueños

se hagan realidad.

A mi familia:

Especialmente a mi mami, porque ella siempre

ha estado conmigo en todo tiempo, sus palabras

y sus consejos nunca me han faltado y es una

persona que definitivamente Dios puso en mi

vida para ayudarme a crecer día a día.

A mi papi porque su amor renovado y su apoyo

han sido un refrigerio para mi alma.

A mi hermana por su cariño, su apoyo, su

generosidad y su amor.

A mi sobrina, porque una risa de ella es una

chispa de sol así el día esté nublado, porque

junto a ella vuelvo a ser una niña pequeña.

A mis ángeles de cuatro patas, a Chilli quien

siempre me ha acompañado en estos momentos

y quien me ha visto evolucionar y ha sido

motivo de alegrías para mi vida. Y a Kiarita que

con su amor incondicional demuestra porqué

muchas veces los hombres no merecemos ser

llamados animales.

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Agradecimientos

Si bien este documento tiene que ver con la definición de perfiles de egresados dentro deun programa curricular, también es el fruto de una etapa de mi vida donde decidí cambiardrásticamente lo que parecía estar destinado a ser. Detrás de este documento hay una histo-ria de vida y de vidas que fueron importantes para mí y para llevar a cabo este importantepaso en mi vida. Quiero aprovechar este espacio para agradecer a todos aquellos que hicieronparte de esta historia.

En primer lugar este proyecto no habría sido realidad sin el apoyo constante e incondicionaly hasta el último minuto del profesor Oscar Germán Duarte Velasco, más que mi director detesis, él ha sido una persona de quien he aprendido mucho y mucho más de lo que imaginéaprender. Él se ha convertido para mí en un maestro, en un ejemplo a seguir, él me hatransformado no sólo como profesional, sino también como persona. Y este proyecto nohabría sido ni la mitad sin su correcta y sabia dirección. Estas palabras quedan cortas paratodo la gratitud que tengo hacía él.

También quiero expresar mis agradecimientos a la Universidad Nacional como institución.Siempre uno escucha que la Universidad Nacional es la mejor del país, pero uno no lo llegaa entender del todo hasta cuando estudia aquí. Me di cuenta que aunque la universidad nocuenta con el suficiente apoyo que debería contar por parte del gobierno, es el esfuerzo man-comunado de estudiantes y profesores principalmente quienes hacen que esta universidad seaaltamente reconocida y que su calidad sea indiscutible. Especialmente enfoco mi agradeci-miento al cuerpo profesoral tanto del departamento de Ingeniería de Sistemas e Industrialcomo a los profesores del Departamento de Ingeniería Eléctrica.

Agradezco especialmente al profesor René Soto quien siempre ha tenido la disposición decolaborarnos con el desarrollo de este proyecto y he visto cómo los profesores del departa-mento de Ingeniería Eléctrica se preocupan por ofrecer un programa académico de calidad,es realmente admirable.

Una persona que no está en la universidad, pero que sus aportes contribuyeron con estetrabajo, Angélica Ghisays. Carolina Sarmiento ha sido un fuerte apoyo para mí, hemos sidomuy buenas compañeras y agradezco mucho no sólo su apoyo a nivel académico, que siempreha sido, desde el principio, sino también su amistad.

Juan Carlos Mendivelso y Sandra Tellez han sido dos personas que la vida me ha colocadoen el camino para aprender lo que es la amistad, agradezco a ellos sus enseñanzas y el simplehecho de almorzar juntos o tomar algo juntos es algo que es un refrigerio al día a día.

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VIII

He conocido muchas personas en la Universidad que han influido en mi vida para mejorarcomo profesional y que abrieron las puertas para culminar con este proyecto, a todos lesagradezco desde el corazón, así no los mencione aquí.

Agradezco a todos mis amigos quienes con su amistad, palabras y aliento me motivaron entiempos difíciles. A Angélica (piano), a Ana Deissy y a Vivi quienes han sido testigos yescuchas de mi más grande historia... a las chicas de Flor de Lis quienes con sus almuerzosy consentimientos me han dado momentos de alegría a la hora de comer un buen menúvegano. A Osmary porque siempre proyecta mucha alegría y Dios está con ella, a Jessica,porque sus palabras me hacen pensar en lo que soy y en lo que debo ser, a las mujeres dela iglesia quienes siempre me han apoyado en oración y se han visto los resultados. A Fabioporque ha sido un amigo incondicional, a Ana Rocío y a Irlene, dos colegas que aunque noveo mucho, me alegran el corazón. A Lili y a Olguita, las camaradas quien siempre fueronun apoyo. En fin, a todos aquellos que han hecho parte de mi vida y sobre todo en estostiempos ¡gracias!

Y muchas gracias a quienes leen este documento, hacen que el proyecto siga vigente y sigateniendo vida.

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IX

Resumen

En este documento se presenta una metodología para la definición de perfiles de egresadosde un programa curricular, sus bases conceptuales, su estructura matemática, el procesode desarrollo de un prototipo de software para validar dicha metodología, la aplicación alprograma curricular de Ingeniería Eléctrica de la Universidad Nacional de Colombia, losresultados obtenidos, conclusiones y trabajos futuros propuestos.

Un perfil profesional es un conjunto de características que se espera haya adquirido unprofesional durante su formación académica. En este trabajo se amplía el concepto de perfildividiéndolo en dos importantes definiciones Perfil Ideal y Perfil Individual, los cuales tienenque ver, el primero con las características esperadas y el segundo, con las adquiridas.

La metodología que se propone en esta tesis permite cuantificar el nivel de cumplimientode un estudiante con respecto a uno o varios perfiles ideales existentes, generando un nuevoconcepto denominado Grado de satisfacción. Los fundamentos matemáticos de la metodolo-gía fueron tomados a partir de dos campos de la inteligencia computacional los cuales son:implicaciones difusas y operadores de agregación.

Con el fin de validar y probar la metodología en un contexto real, se ha aplicado el modelopropuesto al programa curricular de Ingeniería Eléctrica de la Universidad Nacional de Co-lombia, aprovechando la existencia de una representación del conocimiento de este programacurricular a través de ontologías. El modelo ha mostrado resultados interesantes que no solose limitan a la validación de la metodología sino que también han mostrado la necesidad deuna definición más clara de los perfiles existentes dentro del departamento.

La metodología propuesta aquí puede ser aplicada a cualquier programa curricular y su apli-cación no se limita sólo a la representación a través de ontologías. De igual forma se esperaque esta metodología sea la base para un proyecto mayor cuyo objeto es proponer la selecciónde rutas de aprendizaje.

Palabras clave: Perfil profesional, Perfil Ideal, Perfil Individual, Ontologías, Programa

curricular, Habilidades, Conocimientos, Plan de estudios, Implicaciones difusas, Ope-

radores de agregación

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X

Abstract

In this document we present a methodology to define professional profiles from curriculum,its theoretical basis, mathematical background, process to develop a software prototype inorder to validate our methodology, application of this methodology at Electrical Enginee-ring curriculum of Universidad Nacional de Colombia, outcomes, conclusions and futurework.

A professional profile is a set of features expected from a professional acquired during her/histraining process. In this work we extend the profile concept and we propose two importantconcepts: Ideal Profile and Individual Profile, the first is about expected features and thesecond with acquired features.

Our methodology allows quantify what a new professional is close to a Ideal Profile pro-posed for this, we have generated a new concept named Compliance Level. Mathematicalbackground was taken from two fields from Computational Intelligence: fuzzy implicationsand aggregation operators.

In order to validate and probe our methodology, it has been applied to Electrical Engineeringcurriculum from Universidad Nacional de Colombia, we have taken account the ontologicalrepresentation from curriculum through ontologies. Our model has shown interesting out-comes additional to validation of the methodology, the need to major definition of currentprofessional profiles defined in the department.

Our methodology is flexible, it can be applied at any curriculum and the knowledge repre-sentation is not limited only to ontologies. This methodology is part of a major project aboutthe selection from learning pathways.

Keywords: Profile, Professional Profile, Ideal Profile, Individual Profile, Ontology, Cu-

rriculum, Skills, Knowledge, Fuzzy Implications, Aggregation Operators

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Contenido

Agradecimientos VII

Resumen IX

Lista de figuras XIV

Lista de tablas XVI

Lista de algoritmos XVIII

Lista de ejemplos 1

1. Introducción 21.1. Presentación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21.2. Contexto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4

1.2.1. Perfil de egresado . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71.2.2. Perfiles de egresado de ingeniería en Colombia . . . . . . . . . . . . . 91.2.3. Perfiles de egresado de Ingeniería Eléctrica de la UNAL . . . . . . . . 12

1.3. Representación de conocimiento en Ingeniería Eléctrica . . . . . . . . . . . . 151.3.1. Fuentes de conocimiento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15

1.4. Metodología propuesta . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 181.4.1. Perfil de egresado . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18

1.4.1.1. Perfil Ideal y Perfil Individual . . . . . . . . . . . . . . . . . 181.4.1.2. Grado de satisfacción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19

1.4.2. Aplicación de la metodología . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 191.4.3. Validación del modelo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20

1.5. Estructura del documento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21

2. Marco teórico y conceptual 222.1. Representación de conocimiento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22

2.1.1. Ontologías . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 222.1.2. Lenguajes para la representación de conocimiento . . . . . . . . . . . 23

2.1.2.1. XML (eXtensible Markup Language) . . . . . . . . . . . . . 242.1.2.2. RDF (Resource Description Framework) . . . . . . . . . . . . 25

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XII Contenido

2.1.2.3. OWL (Ontology Web Language) . . . . . . . . . . . . . . . . 262.1.2.4. SPARQL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27

2.2. Fundamentos matemáticos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 292.2.1. Implicaciones difusas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30

2.2.1.1. Kleene-Dienes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 302.2.1.2. Lukasiewicz . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 302.2.1.3. Zadeh . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 302.2.1.4. Estocástica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 302.2.1.5. Goguen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 312.2.1.6. Gödel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 312.2.1.7. Sharp . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 312.2.1.8. General . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 312.2.1.9. Mamdani . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32

2.2.2. Operadores de agregación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 322.2.2.1. Algunos operadores de agregación basados en pesos . . . . . 322.2.2.2. Operadores OWA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 332.2.2.3. Propiedades de los operadores OWA . . . . . . . . . . . . . . 342.2.2.4. Medidas en los operadores OWA . . . . . . . . . . . . . . . . 342.2.2.5. Métodos para hallar los pesos . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35

3. Representación ontológica 383.1. Representación ontológica primaria . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38

3.1.1. Conocimiento técnico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 393.1.2. Habilidades . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 393.1.3. Plan de estudios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 413.1.4. Reglamentación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41

3.2. Propuesta de reestructuración . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42

4. Modelo propuesto 444.1. Modelo matemático . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44

4.1.1. Estructura de los conjuntos de habilidades y conocimientos . . . . . . 444.1.2. Estructura de un perfil . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 464.1.3. Función de competencia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 474.1.4. Grado de satisfacción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48

4.2. Aplicación del modelo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 484.2.1. Datos de entrada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 494.2.2. Obtención del perfil ideal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 504.2.3. Obtención del perfil individual . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 524.2.4. Obtención del grado de satisfacción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53

4.3. Criterios de selección . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57

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Contenido XIII

5. Prototipo de software 645.1. Proceso de desarrollo de software . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64

5.1.1. RUP (Rational Unified Process) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 685.1.1.1. Fases e iteraciones en RUP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 705.1.1.2. Disciplinas en RUP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71

5.2. Aplicación de la metodología RUP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 735.2.1. Documento de la visión . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73

5.2.1.1. Planteamiento del problema . . . . . . . . . . . . . . . . . . 735.2.1.2. Listado de características . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74

5.2.2. Modelo de caso de uso . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 745.2.2.1. Descripción del sistema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 745.2.2.2. Actores . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 765.2.2.3. Requerimientos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 765.2.2.4. Casos de uso . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 775.2.2.5. Descripción de los casos de uso . . . . . . . . . . . . . . . . . 775.2.2.6. Casos de uso críticos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 795.2.2.7. Escenarios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79

5.2.3. Modelo de dominio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 845.2.4. Arquitectura . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84

5.2.4.1. Vistas de la arquitectura . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 845.2.4.2. Descripción de la arquitectura . . . . . . . . . . . . . . . . . 855.2.4.3. Propuesta de arquitectura . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 865.2.4.4. Análisis de la arquitectura . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86

5.2.5. Evaluación de riesgos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 875.2.6. Modelo de implementación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88

6. Aplicación al programa de Ingeniería Eléctrica 916.1. Modelo del programa de Ingeniería Eléctrica . . . . . . . . . . . . . . . . . . 916.2. Validación del modelo de impactos de habilidades . . . . . . . . . . . . . . . 936.3. Validación del modelo del perfil . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95

6.3.1. Resultados preliminares . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 966.3.2. Ajuste del modelo y Resultados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 976.3.3. Análisis de sensibilidad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98

7. Conclusiones y trabajo futuro 1037.1. Conclusiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1037.2. Trabajo futuro . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104

A. Proceso de construcción de las ontologías propuestas 106

B. Consultas SPARQL 109

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XIV Contenido

C. Diagramas UML 111C.1. Diagramas de secuencia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111C.2. Diagrama de estados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113C.3. Diagramas de Colaboraciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114C.4. Diagrama de actividades . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115C.5. Diagrama de componentes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116C.6. Diagrama de despliegue . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117C.7. Diagramas de clases . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118

D. Descripción de la base de datos 120D.1. Diccionario de datos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120D.2. Diagramas entidad-relación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121D.3. Código SQL de la base de datos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123

E. Tablas del modelo para el programa de Ingeniería Eléctrica 134

F. Código fuente 207F.1. Código fuente PHP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 207

F.1.1. Módulo administración . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 207F.1.2. Módulo interfaz . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 223F.1.3. Módulo clases . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 241

Bibliografía 267

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Lista de Figuras

1-1. Representación de planes de estudios mediante ontologías . . . . . . . . . . 171-2. Proceso de agregación de información . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20

4-1. Estructura del árbol de habilidades . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 444-2. Estructura del árbol de conocimientos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 454-3. Estructura de un perfil . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 464-4. Aplicación del modelo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 494-7. Obtención del árbol de grados de satisfacción . . . . . . . . . . . . . . . . 554-9. Variaciones del grado de satisfacción con respecto al parámetro α . . . . . 584-5. Diagrama de flujo para el algoritmo 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 614-6. Diagrama de flujo para el algoritmo 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 624-8. Diagrama de flujo para la obtención del grado de satisfacción . . . . . . . . 63

5-1. Ciclo de vida en UP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 655-2. Ciclo de vida de FDD . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 665-3. Reglas en eXtreme Programming . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 675-4. Fases y disciplinas en RUP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 695-5. Diagrama de Casos de Uso . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 775-6. Vistas de la arquitectura propuesta . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 855-7. Diagrama de navegación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 895-8. Módulo de interfaz de usuario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 905-9. Módulo de administración . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90

6-1. Comparación de las matrices de impacto respecto a habilidades . . . . . . 956-2. Efecto de la variación de los α sobre los grados de satisfacción . . . . . . . 1016-3. Comparación de los resultados del grado de satisfacción del perfil P1 . . . . 1016-4. Comparación de los resultados del grado de satisfacción del perfil P2 . . . . 1016-5. Efecto de restar P1 y P2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1026-6. Muestra del efecto de restar P1 y P2 en contorno . . . . . . . . . . . . . . . 102

A-1. Creación del RDF Skeleton en OpenRefine . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107A-2. Vista de algunas clases e individuos a través de OntoGraf . . . . . . . . . . 108

C-1. Sec1: “Seleccionar individuo” . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111

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XVI Lista de Figuras

C-2. Sec2: “Seleccionar operador matemático” . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112C-3. Sec3: “Ingresar parámetros” . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112C-4. Sec4: “Calcular grado de satisfacción” . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112C-5. Sec5: “Solicitar reportes” . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112C-6. Sec6: “Cargar datos” . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113C-7. Diagrama de estados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114C-8. “Calcular grado de satisfacción” . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114C-9. “Solicitar reportes” . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115C-10. “Cargar datos” . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115C-11. Diagrama de actividades . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116C-12. Diagrama de componentes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117C-13. Diagrama de despliegue . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117C-14. Diagrama de clases para generar un Perfil Individual . . . . . . . . . . . . 118C-15. Diagrama de clases relacionado al Modelamiento Matemático . . . . . . . . 119

D-1. Diagrama E/R para los elementos relacionados con Conocimientos . . . . . 126D-2. Diagrama E/R para los elementos relacionados con Habilidades . . . . . . 127

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Lista de Tablas

1-1. Resumen de la estructura del plan de estudios de Ingeniería Eléctrica . . . 17

2-1. Palabras clave en SPARQL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28

3-1. Clases y subclases de la ontología de Conocimiento técnico . . . . . . . . . 393-2. Relaciones en la ontología de Conocimiento técnico . . . . . . . . . . . . . 403-3. Clases de la ontología de Habilidades . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 403-4. Relaciones en la ontología de Habilidades . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 403-5. Clases y subclases de la ontología de Plan de estudios . . . . . . . . . . . . 413-6. Relaciones en la ontología de Plan de estudios . . . . . . . . . . . . . . . . 413-7. Propiedades de datos en la ontología Plan de estudios . . . . . . . . . . . . 413-8. Relación agregada a la ontología de Habilidades . . . . . . . . . . . . . . . 423-9. Clase y sus subclases agregadas a la ontología de Conocimiento técnico . . 423-10. Relaciones agregadas a la ontología de Conocimiento técnico . . . . . . . . 43

4-1. Ejemplo de la estructura de las matrices de impacto . . . . . . . . . . . . . 524-2. Ejemplo del historial académico de un estudiante e . . . . . . . . . . . . . 524-3. Ejemplo de la relación entre las matrices de impacto y el historial académico 534-4. Perfil individual con respecto a conocimientos y habilidades . . . . . . . . 534-5. Perfil ideal establecido para Aplicaciones industriales . . . . . . . . . . . . 564-6. Árbol de grados de satisfacción para el estudiante e . . . . . . . . . . . . . 564-7. Nivel de flexibilidad de los operadores de agregación usados en el modelo . 574-8. Resumen de la aplicación de la metodología . . . . . . . . . . . . . . . . . 60

5-1. Listado de características del proyecto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 755-2. Casos de uso críticos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 795-3. Escenario 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 805-4. Escenario 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 815-5. Escenario 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 815-6. Escenario 4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 825-7. Escenario 5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 825-8. Escenario 6 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83

6-1. Perfil seleccionado por cada egresado encuestado . . . . . . . . . . . . . . . 94

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XVIII Lista de Tablas

6-2. Resultados preliminares de la aplicación de la metodología . . . . . . . . . 966-3. Descripción de los parámetros usados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 966-4. Valores de los elementos de conocimientos con respecto a los perfiles ideales 986-5. Resultados obtenidos después del ajuste de información . . . . . . . . . . . 98

D-1. Descripción general de la base de datos Perfiles . . . . . . . . . . . . . . . 121D-2. Diccionario de datos de la tabla Conocimientos . . . . . . . . . . . . . . . 122D-3. Diccionario de datos de la tabla PlandeEstudios . . . . . . . . . . . . . . 122D-4. Diccionario de datos de la tabla Individuo . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123D-5. Diccionario de datos de la tabla HistorialAcademico . . . . . . . . . . . . 123D-6. Diccionario de datos de la tabla Impacto_PE_C/H . . . . . . . . . . . . 124D-7. Diccionario de datos de la tabla Perfil_Ideal . . . . . . . . . . . . . . . . 124D-8. Diccionario de datos de la tabla Perfil_Ideal_C/H . . . . . . . . . . . . . 125D-9. Diccionario de datos de la tabla Perfil_Ideal_C/H . . . . . . . . . . . . . 125D-10. Diccionario de datos de la tabla Perfil_Individual . . . . . . . . . . . . . 126

E-2. Elementos del conjunto de Conocimientos . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139E-3. Plan de estudios de Ingeniería Eléctrica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 140E-4. Matriz de impactos y sus valores sobre los elementos de habilidades . . . . 142E-1. Elementos del conjunto de Habilidades . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143E-5. Matriz de impacto respecto a conocimientos - Parte 1 . . . . . . . . . . . . 155E-6. Matriz de impacto respecto a conocimientos - Parte 2 . . . . . . . . . . . . 165E-7. Matriz de impacto respecto a conocimientos - Parte 3 . . . . . . . . . . . . 176E-8. Matriz de impacto respecto a conocimientos - Parte 4 . . . . . . . . . . . . 186E-9. Matriz de impacto respecto a conocimientos - Parte 5 . . . . . . . . . . . . 196E-11. Perfil ideal respecto a Conocimientos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 200E-12. Ejemplo de la estructura del historial académico de los estudiantes . . . . . 203E-13. Resultados respuestas encuesta percepción perfiles de egresado . . . . . . . 205E-10. Perfil ideal respecto a Habilidades . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 206

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Lista de algoritmos

1. Hallar perfil ideal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 502. Hallar perfil individual . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 543. Hallar el árbol de grados de satisfacción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55

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Lista de ejemplos

4.1. Estructura del conjunto de habilidades . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45

4.2. Estructura del conjunto de conocimientos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45

4.3. Función de competencia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47

4.4. Grado de satisfacción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48

4.5. Hallar árbol correspondiente al perfil ideal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51

4.6. Matrices de impacto e historial académico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52

4.7. Hallar el perfil individual . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53

4.8. Hallar el árbol de grados de satisfacción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56

4.9. Hallar el grado de satisfacción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56

4.10.Variación del grado de satisfacción

con respecto al parámetro α. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58

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1. Introducción

1.1. Presentación

Este documento tiene como objetivo principal describir el desarrollo de una metodología paradefinir perfiles de egresados de un programa curricular, sus bases conceptuales, su estructuramatemática y su aplicación al programa curricular de Ingeniería Eléctrica de la UniversidadNacional de Colombia, sede Bogotá.

El concepto de perfil de egresado está implícito en todos los programas curriculares y estáfuertemente ligado a los procesos de reforma curricular o creación de nuevos programasacadémicos dentro de las instituciones educativas. Un perfil de egresado tiene que ver conlas características que se esperan de los nuevos profesionales en un contexto social. Estasexpectativas no sólo se derivan de los conocimientos aplicados a un dominio del saber, sinoque también se expresan en ciertas habilidades y competencias que se espera adquiera odesarrolle un profesional durante su formación académica.

El conjunto de características que se esperan tenga un profesional al culminar sus estudios,ha sido la base para establecer los lineamientos para la educación superior y determinar elcurso a seguir de los planes académicos. No existe un único y válido lineamiento; en el caso dela educación en ingeniería existen varios movimientos a nivel global que impulsan a realizarcambios en los planes curriculares y perfiles de acuerdo con los requerimientos actuales en elcontexto social. Algunos de estos movimientos son:

1. Nuevas exigencias para el profesional en ingeniería. Se caracteriza por la ade-cuación de los planes de estudios a las denominadas titulaciones técnicas que brindanlos criterios para la práctica de la ingeniería en un contexto social y ambiental. Seha desarrollado más ampliamente en el entorno de la educación superior de la UniónEuropea. Los cambios en el proyecto Tunning han sido un marco de referencia para eldesarrollo de los nuevos planes de estudio dentro del proceso de Bologna [11] y estableceel fomento de las siguientes habilidades o competencias:

⋆ Habilidad para comunicarse con expertos de otras áreas del saber.

⋆ Habilidad para trabajar en equipos multidisciplinarios.

⋆ Apreciación de la diversidad en todos los contextos.

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1.1 Presentación 3

⋆ Compromiso ético.

2. Esquemas de acreditación. Establece la impartición de los contenidos técnicos juntoa una educación más amplia y sigue los modelos aplicados en Estados Unidos, Cana-dá, Irlanda y Australia, entre otros. Se basa en los criterios dados por el Consejo de

acreditación de ingeniería y tecnología, ABET por sus siglas en inglés (AccreditationBoard for Engineering and Technology). Las habilidades esperadas por los ingenieros seenfocan en Concebir, Diseñar, Implementar y Operar sistemas teniendo en cuenta loscontextos sociales, políticos, culturales, económicos, ambientales y de sostenimiento, enel trabajo en equipo y multidisciplinario, las habilidades de comunicación y aprendizajepermanente [40].

3. Nuevas estrategias de enseñanza y aprendizaje [6]. Este movimiento nace dela necesidad de plantear un enfoque nuevo y no convencional proponiendo una trans-formación en la educación en ingeniería. Dicho enfoque partió de la premisa de que elpensamiento inicial acerca de las claves para la reforma educacional era errado. Esasclaves no fueron pedagógicas, ni financieras, ni curriculares, ni de investigación, ni nin-guno de los temas usuales que se toman en cuenta cuando se discuten los motoresde cambio. Estas variables han sido consideradas como profundamente emocionales yculturales. Sin embargo, esta propuesta no deja de lado los planteamientos actuales dela educación en ingeniería.

Se plantean cinco pilares de la educación en la ingeniería, además de los pilares tra-dicionales, tales como contenido, currículo y pedagogía, se realiza una exploración delos valores intrínsecos y emocionales que permiten que los estudiantes tengan grandeslogros y experimenten el significado de su vida y su trabajo. Usando esos pilares comoguía se han revelado algunas de las manifestaciones de la transformación de la educa-ción. Esta transformación emocional de la educación de la ingeniería está fundamentadaen una filosofía de educación basada en el mundo real y la vida de los estudiantes. Estádisponible para todos, no es costosa, no requiere establecer paradigmas acerca de lasviejas suposiciones de cómo deben ocurrir los cambios en la educación. Sus requeri-mientos son cambios sistemáticos en el lenguaje, en la cultura y un cambio personalen los estudiantes, la facultad y de todos los que están involucrados en la educación.

Los anteriores planteamientos brindan estrategias que pueden ser aplicadas en los programascurriculares y su objetivo es la mejora continua en la educación en ingeniería. El programacurricular de Ingeniería Eléctrica de la Universidad Nacional ha adelantado procesos dereforma curricular adaptando algunos de los parámetros otorgados por estos lineamientosal contexto local. En la sección 1.2 se describe con mayor profundidad los fundamentos,ventajas y la aplicación de las estrategias seleccionadas en el caso específico de IngenieríaEléctrica.

El seguimiento de los lineamientos por parte de las instituciones educativas ha dado las

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4 1 Introducción

pautas para fijar las características que deben tener los ingenieros e implementarlas en losplanes de estudio, dichas características son los cimientos para definir los perfiles de egresa-dos. Este documento plantea una metodología para establecer los perfiles de egresados conbase en la representación ontológica del programa curricular de Ingeniería Eléctrica de laUniversidad Nacional de Colombia y el historial académico de sus egresados. La aplicaciónde la metodología se explicará en la sección 1.4.

1.2. Contexto

En las últimas décadas el mundo se ha enfrentado a grandes cambios que se han centradoprincipalmente en la transformación de la visión y el uso de la tecnologías de la informacióny la comunicación. Estos cambios se han manifestado en factores tales como la globalización,el fuerte impacto en el desarrollo de las tecnologías de la información y las comunicaciones,la creciente velocidad en los procesos, la entrega de productos y servicios más ágilmente, lanecesidad de proteger el medio ambiente y el desarrollo sostenible, entre otros. Gracias aestos factores, el sector industrial, la academia y la sociedad observaron que existían algunascarencias en la formación académica de los ingenieros, ya que si bien los profesionales estabancontando con fuertes habilidades y conocimientos técnicos, no estaban preparados en lashabilidades necesarias para enfrentar el desarrollo y gestión de la tecnología innovadora.

Según [26], algunas de las carencias observadas por parte del sector empresarial han si-do:

⋆ Capacidad de diseño y creatividad.

⋆ Comprensión de los procesos de manufactura o calidad.

⋆ Habilidades comunicativas.

⋆ Experiencia en el trabajo en equipo.

⋆ Visión de la ingeniería integrada a otras disciplinas relacionadas.

Teniendo en cuenta lo anterior, se puede determinar que no basta solo con que los ingenieroscuenten con una amplia formación de conocimientos científicos y tecnológicos, sino tambiénse espera que los ingenieros desarrollen algunas habilidades enfocadas al desarrollo personale interpersonal. Algunas de estas habilidades se listan a continuación y han sido propuestasen [26, 15, 3]:

⋆ Comunicación oral y escrita.

⋆ Persuasión.

⋆ Trabajo en equipo.

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1.2 Contexto 5

⋆ Aprendizaje permanente.

⋆ Trabajo efectivo.

⋆ Independencia.

⋆ Creatividad e innovación.

Las instituciones educativas han visto la necesidad de cambiar los paradigmas en el procesode formación profesional de los ingenieros, por tanto, se plantean proyectos que requierande los estudiantes el desarrollo de la creatividad, el autoanáisis, conciencia en los temaspolíticos, económicos, sociales, culturales y ambientales y desarrollo sostenible y la necesidaddel trabajo conjunto con otras disciplinas ya sean dentro o fuera del campo de la ingeniería.Estos proyectos están orientados a enfrentar a los estudiantes con problemas y casos delmundo real [19, 20, 26, 15, 3].

Asimismo, [15] plantea que en el proceso de construcción de currículos o evaluación de losmismos, las instituciones educativas deben tener en cuenta los requerimientos de la industria,algunos de éstos son:

⋆ Ocupación de los futuros profesionales.

⋆ Necesidades del mercado.

⋆ Cambios tecnológicos.

⋆ Habilidades sociales.

⋆ Trabajo en equipo orientado a la ingeniería.

Al igual que en cualquier profesión, en la ingeniería también es necesario que las actualestendencias de servicio se vean reflejadas en el estatus laboral de los recién egresados. Lavinculación de la universidad con la empresa es importante, ya que permite determinar losdesarrollos tecnológicos, las tendencias y el futuro de las habilidades de la ingeniería aplicadaa la construcción de sistemas [15]. Con base en lo anterior, una visión general de factorestales como condiciones laborales, distribución del salario, naturaleza del trabajo y tipo deorganizaciones laborales, pueden ayudar a determinar qué cambios de los requerimientosesperados de los egresados se deben realizar [22] y permite que la alianza de la universidadcon la empresa sea usada como guía para la reforma curricular [3], ya que se realiza unarevisión de los programas curriculares basándose en las necesidades de la comunidad.

El trabajo descrito en [3] propone que el diseño curricular debe llevar a que sean los estu-diantes quienes identifiquen las habilidades que necesitan adquirir y/o desarrollar y debenreconocer que la adquisición de tales habilidades son esenciales para el éxito de su prácticaprofesional. Además se les debe ofrecer la oportunidad de recibir repetidamente oportunida-des para practicar el desarrollo de sus habilidades en un contexto disciplinario. Las habili-

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6 1 Introducción

dades son adquiridas a través del conocimiento, necesidades y la práctica sostenible.

De acuerdo con [13], los aportes esperados por parte de las instituciones educativas en elmomento de realizar diseños curriculares son:

- Incorporación de programas que canalicen y estimulen la creatividad de los estudiantesy profesores.

- Estructuras que propicien la introducción de nuevos conocimientos, teorías y técnicas.

Una propuesta que busca reajustar la educación en la ingeniería enfocándola más a la prácticay así poder cubrir las necesidades expuestas por la industria y la sociedad, es la iniciativadel CDIO. Su premisa es que los ingenieros egresados deberían estar en la capacidad de:Concebir, Diseñar, Implementar y Operar sistemas complejos de valor agregado en ambientesmodernos dentro del campo de la ingeniería para crear productos y sistemas.

Esta iniciativa surgió gracias a la unión de grandes compañías y la academia. Las primerasproporcionaron un listado que contenía las habilidades que deseaban que tuvieran sus inge-nieros, lo cual animó a las instituciones educativas a hablar de los requerimientos del mundoreal y a reconsiderar sus estrategias de educación en ingeniería. El Consejo de acreditaciónde ingeniería y tecnología, ABET, listó estas expectativas para los egresados de ingeniería.El listado proveniente de la Industria y el ABET, proporcionó el destino, correspondía alos educadores planificar la ruta de llegada. Frente a las brechas entre la demanda científicay práctica de la ingeniería, los educadores aceptaron el reto de reformar la educación eningeniería lo cual dio como resultado la iniciativa del CDIO [2].

Para la creación de la iniciativa CDIO el primer paso fue compilar las capacidades requeridaspor los ingenieros desde la perspectiva de la industria, la academia (tanto desde la facultad deingeniería como desde otras facultades), comités revisores y egresados. Como base se planteóla pregunta “¿Qué conocimientos, habilidades y capacidades deben poseer los egresados deingeniería?”

Los resultados obtenidos de las respuestas a esta pregunta dieron origen al primer borradordel CDIO Syllabus, cuya estructura básica se ha conservado hasta hoy [2].

El CDIO Syllabus identifica 73 ítems deseados en cuatro temas globales, los cuales son labase de la estructura del CDIO Syllabus, de acuerdo con lo descrito en [3]:

⋆ Conocimiento técnico y razonamiento.

⋆ Habilidades y atributos personales y profesionales.

⋆ Habilidades interpersonales: Trabajo en equipo y comunicación.

⋆ Concebir, Diseñar, Implementar y Operar sistemas en el contexto empresarial, social,y ambiental.

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1.2 Contexto 7

Debido a sus características, el CDIO se ha convertido en una guía para realizar procesos dereestructuración curricular de programas académicos en ingeniería, brindando el conjunto dehabilidades y conocimientos básicos que se espera que un ingeniero adquiera y/o desarrolleal culminar sus estudios. Adicionalmente, el CDIO es una metodología flexible, la cual puedeser ajustada, y adoptada al contexto local de la institución educativa y el programa curricularen donde se desea aplicar.

Una vez establecido el conjunto de habilidades vinculados a un programa curricular en in-geniería, su currículo debe garantizar que los conocimientos científicos y tecnológicos esténfuertemente ligados a la adquisición y/o desarrollo de dichas habilidades. De esta forma seestablece que los perfiles profesionales estén orientados al desarrollo de acciones que permi-tan una movilidad en su campo de acción, es decir, que los nuevos profesionales desarrollensu capacidad creativa y que posean los elementos necesarios para la aplicación de los cono-cimientos adquiridos en la solución de problemas reales en un contexto social.

1.2.1. Perfil de egresado

Básicamente, el concepto “perfil profesional” puede resumirse como un conjunto de caracte-rísticas que debe poseer un profesional. Existen diversos conceptos de perfil profesional queconvergen en sus aspectos más fundamentales y de los cuales se pueden extraer las siguientescaracterísticas comunes descritas en [38, 13]:

⋆ Conocimientos en un cierto dominio.

⋆ Aplicación de los conocimientos en la práctica, es decir, las actividades desarrolladaspor el profesional.

⋆ Valores y aptitudes adquiridas.

⋆ Destrezas desarrolladas.

⋆ Habilidades.

⋆ Características personales.

⋆ Sentimientos.

En general, estas características deben ser adquiridas o desarrolladas por los egresados du-rante su proceso de formación profesional y siempre apuntan a objetivos específicos de apren-dizaje establecidos por las instituciones educativas.

El perfil puede ser considerado el medio de vínculo entre la sociedad y la educación, portanto, se deben tener en cuenta el nivel con el que llegan los estudiantes recién ingresados,así como las exigencias de la sociedad [13].

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8 1 Introducción

De acuerdo con [13], el establecimiento de perfiles profesionales brinda, entre otras, las si-guientes ventajas:

⋆ Ofrece una imagen o una idealización conceptualizada de un profesional en un lugar einstante determinados.

⋆ Orienta la determinación de objetivos curriculares, así como los contenidos y métodosen los planes y programas curriculares.

⋆ Permite valorar la calidad de la formación, es decir, es un referente de evaluacióncurricular.

⋆ Aporta criterios para determinar las características esenciales de un puesto de trabajoprofesional.

⋆ Ofrece información acerca del ejercicio profesional en un área específica de una profe-sión.

En el proceso de creación de los perfiles profesionales por parte de las instituciones educativas,existen varios aspectos a tener en cuenta y que tienen que ver con las exigencias del contextoen el que se está generando el perfil, las cuales según [13] pueden clasificarse de la siguientemanera:

- De la época:

⋆ Conocimientos y saberes del dominio de conocimiento.

⋆ Necesidad de trabajo en equipo y equipos multidisciplinarios donde se requierenhabilidades de comunicación interpersonal.

⋆ Uso de las TICs en la educación y en el quehacer profesional.

⋆ Liderazgo y habilidades para la identificación de problemas y toma de decisiones.

- Del contexto social (país, región y sistema social):

⋆ Requerimientos de las empresas.

⋆ Valores desarrollados por el profesional.

- Específicas de cada profesión:

⋆ Desarrollo científico y tecnológico en un campo específico. El perfil debe estaradecuado a las prácticas emergentes, según las tendencias futuras de desarrollode esa área del saber.

⋆ Trabajo investigativo para la práctica profesional o para el trabajo docente.

⋆ Orientación profesional.

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1.2 Contexto 9

⋆ Tener una perspectiva integrada incluyendo calidad y pertinencia requerida.

El concepto de perfil profesional también es ampliamente usado en el campo de la gestión derecursos humanos cuando se desea hacer la selección de un profesional en un área específicade una organización.

Algunos aspectos que se tienen en cuenta para el proceso de selección son, según [32]:

⋆ Mercado de recursos humanos.

⋆ Contexto organizacional (ambiente organizacional externo).

⋆ Rotación de personal.

⋆ Madurez de la carrera.

[35] indica que las propiedades que se tienen en cuenta para determinar un perfil profesional ypoder evaluar si dicho perfil cumple con los requerimientos solicitados en una organización,son denominadas CHCO, por las siglas de Conocimiento, Habilidad, Capacidad y Otrascaracterísticas, a continuación se describe cada una de estas:

⋆ Conocimiento: Lo que la persona sabe acerca del puesto.

⋆ Habilidad: La capacidad de realizar alguna acción específica.

⋆ Capacidad: Potencial para aprender algo.

⋆ Otras capacidades: Son todos los atributos que no están incluidos en las tres anteriores,incluyendo los intereses, personalidad, características físicas y la experiencia previa deimportancia para el puesto.

Se puede notar que las características establecidas por la academia están fuertemente rela-cionadas con las exigencias de las organizaciones para determinar los perfiles profesionales.Estas características o exigencias pueden dividirse en dos aspectos globales, por una parte,los conocimientos específicos en un dominio del saber, es decir, de acuerdo con la profesióny por otro lado, un conjunto de características que van enfocadas al desarrollo personal delprofesional, tales como la aplicación de los conocimientos adquiridos, valores, sentimientos,habilidades de comunicación, habilidades de trabajo en equipo y competencias, entre otras.Este último conjunto de características pueden ser condensadas en un conjunto de habili-dades (personales e interpersonales) que se espera adquiera y/o desarrolle un profesionaldurante su proceso de formación.

1.2.2. Perfiles de egresado de ingeniería en Colombia

Según [39]: “El ingeniero es el profesional con capacidad para concebir, planear, diseñar,

construir, operar y mantener proyectos para el desarrollo de un país, así como manufacturar

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10 1 Introducción

productos y prestar servicios relacionados con su especialidad, buscando el mejor aprove-chamiento de los recursos y la conservación del ambiente, para obtener una calidad de vidasuperior en servicio de la sociedad.”

Para lograr los objetivos planteados en el momento de establecer un perfil del ingeniero, [40]propone que es importante tener en cuenta algunos aspectos que han surgido gracias a loscambios drásticos que ha sufrido la sociedad en las últimas décadas:

⋆ Nuevas tendencias en la ingeniería, la investigación, el desarrollo y la innovación.

⋆ Desarrollos en telecomunicaciones, informática y transporte.

⋆ La actual facilidad, rapidez, sencillez y economía con las que se puede tener acceso alconocimiento y a la información.

Estos desarrollos han permitido un cambio en la visión de la ingeniería, enfocándola a quedesde un principio incluya factores que afectan el contexto social tales como: valores sociales,medio ambiente, desarrollo sostenible, contexto político y criterios económicos. Estos últimosson de gran importancia, ya que tenerlos en cuenta permite crear nuevos métodos de diseñoque generen productos o servicios menos costosos y que producen un deterioro menor alcapital natural y social [40]. Establecer el perfil de los ingenieros teniendo en cuenta estoscriterios permitirá que las competencias genéricas o conocimientos enfocados a la ingenieríase mantengan en el tiempo y se realice una actualización en las tecnologías de punta yrequerimientos de la globalización, haciendo posible que los ingenieros estén preparados paralas exigencias del mundo actual [25].

De acuerdo con lo anterior, es posible desplegar las características o competencias que seesperan de un ingeniero en la región, las cuales según [38] y [39] son:

⋆ Aplicar los conocimientos básicos, técnicos y avanzados enfocados a la ingeniería.

⋆ Capacidad de expresión correcta en forma oral, escrita y gráfica de acuerdo con lasnormas gramaticales.

⋆ Pensar de manera crítica y analítica.

⋆ Dominar el idioma inglés de forma oral y escrita en el ejercicio de su profesión.

⋆ Tener un enfoque sistémico en la solución de problemas de ingeniería.

⋆ Desarrollar una metodología de la investigación en ingeniería con un enfoque científico.

⋆ Tener iniciativa y liderazgo.

⋆ Conocer su responsabilidad, el compromiso social y el impacto de su labor sobre elmedio ambiente y el contexto social, político y económico.

⋆ Lograr el desarrollo sostenible.

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1.2 Contexto 11

⋆ Estar en capacidad para trabajar y colaborar en equipo.

⋆ Administrar total o parcialmente organizaciones empresariales.

⋆ Evaluar y preparar proyectos de ingeniería en los niveles de prefactibilidad y factibili-dad.

⋆ Apertura a los valores de otras disciplinas diferentes a la ingeniería.

⋆ Aplicar aspectos legales y regulatorios en los proyectos de ingeniería.

⋆ Realizar labores de consultoría y asesoría en áreas relacionadas a la ingeniería.

⋆ Estar en capacidad de ejercer la docencia y/o la venta o mercadeo de servicios yproductos.

Con el fin de lograr desarrollar las competencias deseadas en los ingenieros, [37] plantea elestablecimiento de un conjunto de áreas genéricas para los ingenieros, las cuales se listan acontinuación:

⋆ Matemáticas.

⋆ Física.

⋆ Estadística y probabilidad.

⋆ Programación de computadores.

⋆ Métodos numéricos.

⋆ Metodología de la investigación.

⋆ Comunicación oral y escrita.

⋆ Administración.

⋆ Preparación y evaluación de proyectos.

⋆ Ética.

La Asociación Colombiana de Ingenieros - ACIEM, establece algunos deberes de los ingenie-ros en Colombia [25], entre los cuales se destacan:

⋆ Actuar profesionalmente y con ética.

⋆ Ser generador de ideas y de empresa.

⋆ Defender la ingeniería colombiana.

⋆ Participar activamente en el desarrollo tecnológico del país.

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12 1 Introducción

⋆ No permitir que las decisiones sobre ingeniería recaigan sobre otros dominios del saberdiferentes a ésta.

Estos deberes permiten establecer los alcances y limitaciones en el momento de establecerun perfil de ingeniería.

Un análisis de la educación en ingeniería en Colombia, realizada por la Asociación Colom-biana de Facultades de Ingeniería - ACOFI [31], muestra tres aspectos que son el significadode la formación del ingeniero en Colombia:

1. La ingeniería tiene una alta responsabilidad social y su ejercicio requiere, por tanto, elcompromiso de tener una matrícula profesional que garantice la ética profesional.

2. Gran parte del desarrollo del país está en manos de los ingenieros: muchas de lasactividades encaminadas al bienestar de la comunidad son su responsabilidad.

3. La ingeniería es una de las disciplinas de conocimiento fundamentales en la conservacióndel planeta Tierra, lo cual se comprende como un compromiso con la humanidad.

En síntesis, la ingeniería ha establecido el puente entre la ciencia y la técnica. El ingenierodebe estar en la capacidad de resolver problemas, diseñar, proyectar y construir, pero tambiéndebe programar, mantener y administrar [25] sistemas complejos en un contexto social yasea organizacional, académico o institucional. Debe tener consciencia y conocimiento plenode su entorno y de las nuevas tendencias nacionales y globales en el campo de la ingenieríay cómo su desempeño afecta el desarrollo económico del país y el medio ambiente. Ademásdebe contar con valores personales tales como ética, compromiso y responsabilidad, entreotros.

1.2.3. Perfiles de egresado de Ingeniería Eléctrica de la

Universidad Nacional de Colombia

A finales de la década de los 50’s el país empezó a experimentar un crecimiento en la indus-trialización y por tanto se requería también un incremento en la infraestructura eléctrica.De esta forma se planteó la necesidad de crear el programa de Ingeniería Eléctrica en laUniversidad Nacional de Colombia. El día 22 de mayo de 1961 mediante el Acuerdo No. 60del Consejo Académico de la Universidad Nacional de Colombia, se aprueba la creación dedicho programa curricular [8].

Como todo plan curricular, en el programa de Ingeniería Eléctrica se han realizado procesosde reforma curricular que dan cuenta de cómo se requiere que los planes de estudio se adoptendinámicamente a los requerimientos de la sociedad.

Sin embargo, los procesos de reforma curricular muestran que hay áreas temáticas propias

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1.2 Contexto 13

de la Ingeniería Eléctrica que son constantes con el tiempo, ya que son la base del dominioespecífico. En [37] se propone un conjunto de áreas temáticas específicas para la formaciónde los ingenieros electricistas, las cuales se presentan a continuación:

⋆ Comunicación gráfica.

⋆ Materiales de ingeniería.

⋆ Circuitos eléctricos.

⋆ Campos electromagnéticos.

⋆ Electrónica.

⋆ Máquinas eléctricas.

⋆ Mediciones eléctricas y electrónicas.

⋆ Señales y sistemas.

⋆ Control automático.

⋆ Generación termoeléctrica.

⋆ Generación hidroeléctrica.

⋆ Transmisión y distribución de energía.

⋆ Instalaciones eléctricas.

⋆ Subestaciones eléctricas.

⋆ Protecciones eléctricas y electrónicas.

⋆ Sistemas de potencia eléctrica.

Estas áreas específicas definen las diferencias entre el quehacer profesional de un ingenieroelectricista al de cualquier ingeniero en un área del saber diferente.

El programa curricular de Ingeniería Eléctrica de la Universidad Nacional de Colombia, sedeBogotá, adoptó la metodología CDIO, obteniendo como resultado el CDIO Syllabus que esel conjunto de habilidades que debe adquirir o desarrollar un estudiante durante su procesode formación académica.

Junto con el CDIO Syllabus obtenido, se realizó un trabajo conjunto con algunos profesoresdel Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica (DIEE) de la Universidad Nacionalde Colombia, cuyo fin fue establecer los objetivos de formación aplicando la metodologíapropuesta por el Instituto Tecnológico de Massasuchets (MIT) [7]. El resultado son 11 obje-tivos de formación, estos objetivos condensan las expectativas de lo que un estudiante debe

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14 1 Introducción

ser capaz de hacer al finalizar sus estudios. Éstos se encuentran descritos en [8] y se listan acontinuación:

a. Aplicar conocimiento de matemáticas y ciencias básicas y el núcleo fundamental deingeniería a la solución de problemas de ingeniería eléctrica.

b. Diseñar y preparar experimentos, así como analizar e interpretar datos.

c. Diseñar sistemas, componentes o procesos considerando restricciones reales tales comoeconómicas, ambientales, sociales, políticas, éticas, de salubridad y seguridad, manu-facturabilidad y sostenibilidad.

d. Trabajar en equipos multidisciplinarios.

e. Analizar, interpretar y resolver problemas de ingeniería eléctrica.

f. Demostrar un comportamiento profesional ético, responsable e íntegro.

g. Practicar una comunicación efectiva en español e interpretar literatura técnica en in-glés.

h. Comprender el impacto de la ingeniería en el contexto global, económico, ambiental ysocial.

i. Reconocer la necesidad de ser una persona perseverante, flexible, creativa, curiosa ycomprometida con el aprendizaje a lo largo de su vida.

j. Reconocer y comprender el contexto en el que se desempeña manteniendo un conoci-miento de las problemáticas contemporáneas.

k. Usar técnicas, capacidades y herramientas actuales de ingeniería eléctrica.

Dado a que los objetivos de formación son las características que se espera que tenga unegresado, éstos se pueden considerar la base fundamental para definir el perfil de egresadode ingeniería eléctrica.

La descripción dada por el programa curricular de Ingeniería Eléctrica acerca del perfil de

egresado del ingeniero electricista es:

“El Ingeniero Electricista de la Universidad Nacional de Colombia es un profesional con una

solida formación científica y tecnológica, habilidades administrativas, conocimiento de los

recursos y las potencialidades de la nación, alto grado de responsabilidad social y elevado nivel

de liderazgo que le permiten investigar, innovar, crear empresa, trabajar en equipo, diseñar

y mejorar productos, procesos y sistemas que incidan eficazmente en el desarrollo del país;

capaz de concebir, diseñar, implementar y operar sistemas complejos, particularmente los

que tenga relación con la generación, distribución, control y uso final de la energía eléctrica”

[8].

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1.3 Representación de conocimiento en Ingeniería Eléctrica 15

El actual plan de estudios ha evidenciado la existencia de dos perfiles profesionales que sehan originado a partir de la definición de perfil de egresado, estos perfiles son:

1. Sistemas de potencia y distribución de energía eléctrica. El profesional con este perfilestá en capacidad de analizar, planificar, construir y operar sistemas de potencia y dedistribución sin importar el tamaño del sistema.

2. Aplicaciones industriales. Está orientado hacía el uso industrial de la energía eléctrica.Los ingenieros que cuentan con este perfil están en capacidad de asesorar, diseñar,construir y operar equipo o maquinaria que transforme energía eléctrica en otro tipode energía con propósitos industriales [8].

En el capítulo 6, se mostrarán las relaciones entre cada uno de los perfiles con el plande estudios, los conocimientos y las habilidades definidas para el programa curricular deIngeniería Eléctrica y cómo a partir de estas relaciones es posible establecer el grado desatisfacción de un estudiante con respecto a cada uno de estos perfiles.

1.3. Representación del conocimiento en Ingeniería

Eléctrica

El presente trabajo está vinculado al proyecto denominado Representación de planes de estu-

dios mediante ontologías, aprobado por Colciencias mediante la convocatoria “521-2010:Bancode proyectos de investigación científica y/o tecnológica - año 2010”. Este proyecto surge dela necesidad de representar un plan de estudios con el fin de gestionar procesos curricula-res.

El resultado final del proyecto es un grupo de ontologías interconectadas (representaciónontológica) que representan del plan de estudios de Ingeniería Eléctrica de la UniversidadNacional, sede Bogotá.

1.3.1. Fuentes de conocimiento

En [30] se plantea una propuesta para lograr como resultado final la representación de un plande estudios mediante ontologías y se presenta la aplicación de dicha propuesta al programacurricular de Ingeniería Eléctrica de la Universidad Nacional.

Uno de los primeros pasos fue la adquisición del conocimiento con el fin de crear el modeloconceptual y para lo cual se establecen cuatro fuentes de conocimiento, las cuales son:

1. Conocimientos. La Resolución 181 de 2009 presenta una estructura completa correspon-diente al programa curricular de Ingeniería Eléctrica, en esta estructura el programa

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16 1 Introducción

se divide en componentes, las cuales son: Fundamentación, Formación disciplinar oprofesional y Libre elección. Para la construcción de la ontología del conocimiento téc-nico de Ingeniería Eléctrica se tuvo en cuenta únicamente el componente de Formación

disciplinar o profesional ya que éste contiene las agrupaciones y cursos específicos dela formación profesional de los ingenieros electricistas.

Para la representación del conocimiento técnico, se ha realizado la adquisición delconocimiento a través de consultas con expertos del área de Ingeniería Eléctrica y con-sultas bibliográficas. Una primera aproximación de la representación del conocimientotécnico, dio como resultado dos importantes trabajos, los cuales se enfocaron en lassiguientes áreas:

⋆ Circuitos, señales y sistemas.

⋆ Electrotecnia y sistemas de potencia.

Y los cuales pueden ser vistos con mayor detalle en [10] y [33] respectivamente. Enestos trabajos también se ha planteado un conjunto de pasos para llevar a cabo larepresentación gráfica del conocimiento a través de diagramas de colaboraciones deUML y usando un sistema de colores para poder diferenciar a qué clase pertenece cadauno de los objetos del diagrama.

Con el fin de representar las otras áreas que no han sido cubiertas por los trabajosanteriormente mencionados, se ha realizado el proceso de adquisición del conocimientocon la colaboración de expertos del dominio, principalmente profesores del departa-mento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica de la Universidad Nacional de Colombia.La representación del conocimiento se ha realizado usando la metodología propuestaen los dos trabajos mencionados anteriormente.

2. Habilidades. Como se describió en la sección 1.2.3, el programa curricular de Ingenie-ría Eléctrica de la Universidad Nacional de Colombia adaptó la metodología CDIO,obteniendo como resultado un conjunto de 704 habilidades categorizadas en los cua-tro niveles propuestos por dicha metodología. La organización total de las habilidadespuede visualizarse en [7].

3. Plan de estudios. La Resolución 181 de 2009 del Consejo de Facultad de Ingenieríade la Universidad Nacional de Colombia describe la estructura del plan de estudiosde Ingeniería Eléctrica dividido en componentes, donde cada componente tiene una ovarias agrupaciones y cada agrupación contiene una o varias asignaturas [17].

Todas las asignaturas descritas en la Resolución 181 han sido incluidas en la ontologíateniendo en cuenta características tales como: número de créditos, requisitos, prerre-quisitos y sus respectivas agrupaciones [30].

En la tabla 1-1 se muestra el resumen de la estructura del plan de estudios de Ingeniería

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1.3 Representación de conocimiento en Ingeniería Eléctrica 17

Eléctrica de la Universidad Nacional de Colombia, sede Bogotá, tal y como está descritoen la Resolución 181.

Componente No. grupos No. asignaturas No. créditosFundamentación 6 27 63Formación disciplinar o profesional 6 30 71Libre elección 1 13 33Total 13 70 167

Tabla 1-1.: Resumen de la estructura del plan de estudios de Ingeniería Eléctrica

4. Reglamentación. Permite la consulta de la normatividad que tiene que ver directamentecon el programa curricular de Ingeniería Eléctrica, en este caso, la Resolución 181 de2009 del Consejo de Facultad de Ingeniería y el Acuerdo No. 033 de 2007 del ConsejoSuperior Universitario de la Universidad Nacional de Colombia.

La anteriores fuentes de conocimiento, han sido la base para la construcción de la represen-tación ontológica, una vez construidas cuatro ontologías que buscan representar la totalidaddel plan de estudios de Ingeniería Eléctrica: Conocimientos, Habilidades, Plan de estudios yReglamentación, se procede a la integración de éstas. La figura 1-1 ilustra los componentesprincipales de la representación ontológica correspondiente al plan de estudios de IngenieríaEléctrica de la Universidad Nacional de Colombia.

Representación de planes de estudio mediante ontologías

Ontología para representar el programa curricular de Ingeniería Eléctrica de la UNAL

incluye

Conocimiento Habilidades Plan de estudios Reglamentación

desde

Figura 1-1.: Representación de planes de estudios mediante ontologías

En el contexto de la metodología presentada en este trabajo, se tienen en cuenta las onto-logías de Conocimientos, Habilidades y Plan de estudios. La información contenida en estasontologías es la base de la construcción del modelo propuesto, tal como se explicará másampliamente en los capítulos 4 y 6.

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18 1 Introducción

1.4. Metodología para la definición de perfiles de

egresados

1.4.1. Perfil de egresado

En la sección 1.2.1 se presentan las características básicas derivadas desde diversos conceptosde perfil de egresado. Estas características están divididas entre conocimiento del dominio,habilidades, capacidades, valores, sentimientos y competencias, entre otras. Y la definición deperfil está dada por el conjunto de dichas características que debe poseer un recién egresadoal culminar sus estudios, con el fin de cumplir con ciertas expectativas dadas por la sociedad,la academia y las organizaciones.

En el establecimiento de las habilidades esperadas por los nuevos ingenieros, el CDIO hatomado ciertas características de las anteriormente mencionadas y las ha categorizado encuatro clases principales. Estas habilidades pueden ser adquiridas, desarrolladas y/o usadasdurante el proceso de formación profesional.

La estructura de los diversos conceptos del perfil de egresado y el trabajo llevado a cabo porel programa curricular de Ingeniería Eléctrica de la Universidad Nacional, han permitidoestablecer el concepto de perfil en el contexto de este proyecto.

Perfil. Es el conjunto de habilidades y conocimientos que un profesional, (por ejemplo, uningeniero), tiene o debería tener.

1.4.1.1. Perfil Ideal y Perfil Individual

Al usar la frase tiene o debería tener en la definición de Perfil Profesional, implícitamentese están derivando dos conceptos que han sido adoptados en este proyecto y que son la basefundamental del modelo matemático: perfil ideal que es un perfil de egresado esperado y perfil

individual que es un perfil profesional adquirido. A continuación, se proponen las siguientesdefiniciones para cada uno de estos conceptos:

Perfil Ideal. Es el conjunto de habilidades y conocimientos que un estudiante debe lograr deacuerdo a un rol profesional esperado. Estas expectativas están definidas por las institucioneseducativas, la industria, las organizaciones y la sociedad en general y están basadas en losactuales requerimientos de cada sector.

Perfil Individual. Es el conjunto de habilidades y conocimientos adquiridos y/o desarro-llados por un estudiante durante su proceso de formación profesional.

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1.4 Metodología propuesta 19

1.4.1.2. Grado de satisfacción

Es la medida que determina qué tanto un perfil individual satisface a uno o varios perfi-les ideales. Es una evaluación cuantitativa de las habilidades y conocimientos asociados alplan curricular. En el capítulo 4 se describe el modelo desarrollado para cuantificar estamedida.

1.4.2. Aplicación de la metodología

Tomando como base la definición de perfil dada en la sección 1.4.1, se puede decir que un perfiles un conjunto de habilidades y un conjunto de conocimientos, donde los elementos de estosconjuntos pueden estar anidados. Por tal razón, cada conjunto puede ser representado comoun árbol, permitiendo que un perfil adopte esa misma estructura (de árbol). La aplicaciónde la metodología se explica más ampliamente en el capítulo 4.

El resultado esperado al aplicar la metodología propuesta es un único valor numérico quedetermina el grado de satisfacción de un perfil individual (que pertenece a un egresado), conrespecto a un perfil ideal. La aplicación de la metodología requiere de los siguientes datos deentrada:

⋆ Los conjuntos de habilidades y conocimientos y las asignaturas del plan de estudioscorrespondientes al programa curricular de Ingeniería Eléctrica. Éstos son obtenidos apartir de la representación ontológica, descrita en la sección 1.3.1.

⋆ El historial académico de los egresados del programa curricular.

⋆ Perfiles ideales. Contienen la asignación de valores esperados para cada uno de losperfiles ideales con respecto a los conocimientos y habilidades de nivel hoja en el árbol.Esta información ha sido dada por los expertos.

⋆ Matrices de impacto. Cada celda refleja un valor esperado entre una habilidad o conoci-miento de nivel hoja relacionado a una asignatura del plan de estudios. Estas matricesson dadas también por los expertos de dominio.

El desarrollo de la metodología puede resumirse en los siguientes pasos:

1. Hallar el perfil ideal, es decir, completar el árbol de perfiles ideales dado por los exper-tos.

2. Hallar el perfil individual.

3. Hallar el grado de satisfacción.

Debido a que se tiene el árbol de perfiles ideales a nivel de hoja, en este trabajo se proponeel uso de operadores de agregación (los cuales son explicados con más detalle en el capítulo

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20 1 Introducción

2), para hacer procesos de agregación de información desde los nodos hoja del árbol hastallegar a la raíz.

La figura 1-2 ilustra el proceso de agregación de información, con el fin de hallar los valorestodos los nodos de los árboles a partir de los nodos hoja.

Figura 1-2.: Proceso de agregación de información

Con el fin de hallar el perfil individual se propone el uso del historial académico que permiteconocer las asignaturas vistas y las notas adquiridas por un egresado durante su proceso deformación profesional. La información del historial académico se relaciona a cada una de lasmatrices de impacto. Debido a que se obtiene un árbol cuyos valores solo están asignadosa nivel de hoja, se usan los operadores de agregación para completar el árbol de perfilesindividuales.

Para encontrar un valor único que refleje el grado de satisfacción de un perfil individual conrespecto a un perfil ideal, se propone el uso de implicaciones difusas, explicadas más am-pliamente en el capítulo 2. Las implicaciones difusas permiten establecer un tipo de relaciónentre cada uno de los nodos de los árboles correspondientes al perfil ideal y el perfil indivi-dual. Lo anterior da como resultado un árbol denominado árbol de grados de satisfacción,sin embargo, debido a que se requiere un valor único se plantea el uso de los operadores deagregación, obteniendo así el resultado esperado.

Para efectos de aplicar la metodología en este trabajo se propone el uso del historial académi-co, sin embargo, la metodología puede ser adaptada a otros tipos de evaluación que permitaconocer a través de un valor numérico una estimación de la adquisición de conocimientos yhabilidades de un egresado.

1.4.3. Validación del modelo

Con el objeto de validar la metodología propuesta, se ha implementado un prototipo de soft-ware usando RUP (Rational Unified Process). Su principal objetivo es facilitar la evaluación

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1.5 Estructura del documento 21

del modelo por expertos del dominio de Ingeniería Eléctrica, es decir, profesores, ingenieroselectricistas y expertos de recursos humanos.

A través de la aplicación web propuesta un usuario puede seleccionar un estudiante, uno,varios o todos los perfiles ideales, el tipo de implicación difusa y operadores de agregacióncon sus respectivos parámetros si estos son requeridos. El prototipo permite que un usuariovisualice el grado de satisfacción obtenido por un estudiante tanto por habilidades y cono-cimientos, como el relacionado con el perfil o perfiles ideales seleccionados. Una explicaciónmás detallada acerca del desarrollo del prototipo implementado se encuentra en el capítulo5.

1.5. Estructura del documento

El documento está organizado de la siguiente manera: el capítulo 2 presenta las bases teóricasacerca de las ontologías y los fundamentos matemáticos usados en la metodología propuesta.La estructura de la representación ontológica del programa curricular de Ingeniería Eléctricaes descrita en el capítulo 3. El capítulo 4 explica el modelo propuesto que es la base de lametodología y hace una introducción a su aplicación mediante algunos ejemplos y proponelos algoritmos de aplicación. La implementación del prototipo de software y los resultadosde la aplicación de la metodología de desarrollo de software RUP, están condensados en elcapítulo 5 y la aplicación de la metodología al caso específico del programa curricular deIngeniería Eléctrica de la Universidad Nacional de Colombia es descrita en el capítulo 6.Finalmente, las conclusiones y trabajo futuro son presentados en el capítulo 7.

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2. Marco teórico y conceptual

2.1. Representación de conocimiento

La representación de conocimiento es un área de la Inteligencia Artificial y es el estudio quehace referencia al uso de símbolos formales para representar una colección de proposicionesaceptadas por un agente, el cual puede ser humano o una máquina. Así existan un númeroinfinito de proposiciones aceptadas por un agente, sólo un número finito de éstas serán repre-sentadas [18]. La representación de conocimiento permite realizar procesos computacionalesde razonamiento e inferencia de conocimiento.

Existen diversas formas de representar el conocimiento, una de las formas más usadas es através de ontologías. Las ontologías permiten hacer representación y gestión de conocimientocomplejo a nivel global y brindan ventajas tales como facilidad, flexibilidad en la gestión,pueden ser compartidas y reusadas siempre y cuando estén escritas en lenguajes estándarescomo XML o RDF.

2.1.1. Ontologías

El término ontología es originario de la metafísica, una rama de la filosofía que estudia el sery sus relaciones de existencia. Este término ha sido adaptado por las disciplinas relacionadascon las ciencias de la computación donde se le han otorgado diferentes definiciones, entre lascuales se encuentran:

⋆ Una ontología es una descripción formal de conceptos pertenecientes a un dominiode conocimiento. Describir un dominio de conocimiento implica expresar en lenguajeya sea escrito o verbal los puntos más importantes acerca de un área específica deldominio. Por lo cual, una descripción puede ser una ontología como tal.

⋆ Una ontología es una especificación explícita y formal de una conceptualización, esdecir, una ontología contiene un vocabulario especifico que se usa para describir larealidad total o parcialmente y un conjunto de supuestos que definen el significadode ese vocabulario (conceptos). Esta propiedad es la que permite el razonamiento porparte del computador.

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2.1 Representación de conocimiento 23

Dado que las ontologías se enfocan en la representación de objetos del mundo real, cuentancon elementos que facilitan la representación del conocimiento, estos elementos son:

⋆ Clases. Describen conceptos en el dominio. Una clase puede tener subclases que re-presentan conceptos más específicos de la clase. Ejemplo: Sistema.

⋆ Individuos. Son los objetos particulares de una clase. Ejemplo: Relé electromecánico.

⋆ Relaciones. Generalmente incluyen jerarquías de clases. Una clase A es una subclasede B si cada objeto de A está también en B. Ejemplo: rdfs:subClassOf.

⋆ Propiedades. Las propiedades de objeto conectan un par de individuos y las propie-dades de datos conectan a un individuo con un tipo de dato. Ejemplo: Relé electrome-canico esUnTipoDeSistema Relé; Electrónica digital I tieneNumeroDeCreditos 3 (detipo integer).

⋆ Restricciones y reglas. Permiten hacer inferencia sobre el conocimiento representa-do.

⋆ Funciones y procesos entre clases.

Adicionalmente, las ontologías tratan de capturar el significado (semántica) de un área deconocimiento. Ya que las ontologías buscan representar un dominio del conocimiento se usanlenguajes de representación de conocimiento orientados a la web semántica, tales como XML,RDF, RDF/S, DAML, OWL o anteriores tales como Ontolingua y Prolog.

El uso de ontologías permite que los modelos resultantes entreguen conocimiento que puedeser procesado ya sea por la máquina (debido a que cuentan con una lógica formal), comopor el usuario; estas características ofrecen facilidad y flexibilidad en los procesos de gestiónde conocimiento y posible reuso de ontologías y metadatos cuando estos son expresados enlenguajes estandarizados como RDF y OWL [36].

2.1.2. Lenguajes para la representación de conocimiento

En la Web los metadatos permiten describir cualquier tipo de documento o entidad, porejemplo, gráficas, hojas de cálculo, entre otros, sin que un documento sea requerido comosoporte. De igual forma, los metadatos pueden describir las ontologías en sí mismas y puedencontener información acerca de éstas. Por tanto, se puede afirmar que los metadatos sonsemánticos lo que hace que éstos sean altamente descriptivos haciéndolos una de las basesfundamentales para el desarrollo de lenguajes que permitan representar el conocimiento através de ontologías y aplicaciones enfocadas a la Web Semántica. Los metadatos han sidohechos para ser “entendidos” por las máquinas y no para desplegar información [49].

Algunas características de los metadatos son:

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24 2 Marco teórico y conceptual

⋆ Semántica. Permiten organizar y encontrar información basándose en el significado yno por medio de palabras clave.

⋆ Integración de información desde fuentes heterogéneas.

⋆ Integración y creación de servicios Web a partir de servicios Web existentes.

El W3C (Word Web Wide Consortium) es una comunidad internacional que desarrolla están-dares abiertos para asegurar el crecimiento continuo de la Web. A continuación se describenalgunos de los estándares y recomendaciones enfocados al desarrollo de la Web Semántica ylas ontologías.

2.1.2.1. XML (eXtensible Markup Language)

Al igual que HTML, XML es un lenguaje de marcas, cada marca está representada por unaetiqueta.

Las principales características de XML son [43]:

⋆ XML ha sido diseñado para llevar, transportar y guardar datos y se enfoca en qué es eldato (semántica del dato) a diferencia de HTML que se usa para mostrar información.

⋆ Las etiquetas de XML no están predefinidas, el usuario crea sus propias etiquetas.

⋆ Está diseñado para ser autodescriptivo.

⋆ Es una recomendación del W3C.

Las etiquetas y atributos en XML facilitan el procesamiento de los contenidos por las má-quinas. Gracias a su flexibilidad, XML permite al diseñador de la aplicación plantear supropio lenguaje con etiquetas y atributos específicos. Debido a que XML no cuenta con unasemántica formal no es posible conocer cómo se representa la información en un documentoXML que esté relacionada a la información representada en otro, por tanto, no es posiblecombinar de forma significativa la información contenida en dos documentos XML. Aunqueesto parece una deficiencia, no lo es, ya que en cada lenguaje XML es posible definir supropia semántica.

A continuación se describe la estructura de un documento XML:

⋆ Prólogo: Consiste en una declaración XML que muestra la versión de XML y otrascaracterísticas de la codificación usada. Dentro del prólogo se puede determinar el tipode documento o DTD (Document type definition). A continuación se indica un ejemplode prólogo:

<?xml version=" 1 .0 " encoding="UTF−8"?>

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2.1 Representación de conocimiento 25

⋆ Raíz: Es el elemento que aparece después del prólogo. Es la etiqueta de comienzo y findel documento. A continuación se muestra un ejemplo de una etiqueta raíz definida enXML, que se ha denominado “Ontology”:

<Ontology>

. . .

<\Ontology>

⋆ Cuerpo: Cada elemento dentro del documento XML está delimitado por etiquetasde comienzo y final, puede contener uno o más subelementos, texto o ambos. Cadaelemento debe tener una etiqueta de cierre, en el siguiente ejemplo se muestra unelemento (Class) declarado dentro de una etiqueta llamada “Declaration”:

<Ontology>

<Dec la ra t i on><Class IRI="#Cantidad"/>

</ Dec la ra t i on>

<\Ontology>

2.1.2.2. RDF (Resource Description Framework)

RDF es un modelo estándar para el intercambio de datos en la web [42]. RDF trata acercade la integración de información distribuida desde múltiples fuentes [24].

La especificación RDF consiste en un conjunto de recomendaciones del grupo W3C y lasnotas del equipo de trabajo que han ido evolucionando desde 2004 y han sido publicadasdurante 2014.

RDF es el primer lenguaje desarrollado especializado para la Web Semántica, fue diseñadopara agregar metadatos leíbles por la máquina a datos existentes en la Web [36]. RDF permiteque el contenido sea comprendido por las máquinas y distribuido a través de la red usandohipervínculos.

RDF está basado en XML lo cual permite serializar y organizar los procesos que se realizanenfocados en la web semántica [29].

En RDF existen primitivas como clases, propiedades e instancias. Las relaciones instan-

ceOf (instancia de), subClassOf (subclase de) y subPropertyOf (subpropiedad de) han sidointroducidas permitiendo así clases estructuradas y jerarquías en las propiedades.

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26 2 Marco teórico y conceptual

La estructura de RDF es una triple del tipo: Sujecto-Predicado-Objeto, donde los sujetos ylos objetos pertenecen a los recursos y el predicado a las relaciones entre dichos recursos ygráficamente el sujeto y el objeto corresponden a los nodos y los predicados a los bordes.Un objeto en una triple puede funcionar como el sujeto de otra triple. Las triples de RDFforman redes de información acerca de los objetos relacionados.

RDF extiende la estructura de enlaces de la Web al usar URIs (Uniform Resource Identifier)para nombrar los elementos de la triple. Este simple modelo permite combinar, presentar ycompartir datos estructurados y semiestructurados a través de múltiples aplicaciones. Dondeuna URI es una cadena que indica un recurso que puede ser una página web, una direcciónde correo electrónico, un documento, entre otros. Las URIs también pueden ser una URL.Estos recursos deben ser accesibles desde una red o desde el sistema.

2.1.2.3. OWL (Ontology Web Language)

OWL hace parte del conjunto de recomendaciones del grupo W3C de 2004 [41]. OWL permitela declaración y publicación de ontologías web [24]. Una ontología Web es una ontología quepuede ser usada en un sistema de información distribuido y centralizado.

OWL está basado en RDF y permite especificar dependencias lógicas adicionales entre es-tructuras de información. A través de las primitivas se definen clases, relaciones, condicionesnecesarias y suficientes para los miembros de las clases y restricciones generales sobre lainterpretación de un dominio; estas características permiten que una ontología OWL puedaser enlazada con RDF.

Existen tres estándares OWL que varían de acuerdo a la expresividad. La selección de algunode estos depende del uso de la aplicación:

⋆ OWL Lite. Es el menos expresivo de OWL. Cuenta con restricciones locales, restric-ciones existenciales, restricciones de cardinalidad simple, equidad y varios tipos depropiedades (inversa, transitiva y simétrica).

⋆ OWL DL. Además de las características de OWL Lite, éste tiene soporte completo paralas propiedades de negación, disyunción, restricciones de cardinalidad, enumeracionesy restricciones de valor.

⋆ OWL Full. OWL Lite y OWL DL imponen restricciones en el uso del vocabulario y enlas declaraciones RDF, OWL Full no presenta restricciones. De este modo permite lasespecificaciones de clases como instancias y el uso de constructores de lenguaje en ellenguaje mismo, con lo cual es posible modificar el lenguaje.

Mientras que en RDF las declaraciones son triples, en OWL, son axiomas o afirmaciones.Un axioma, también es una definición de clase, un axioma de clase o un axioma de pro-

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2.1 Representación de conocimiento 27

piedad. Las restricciones de clase pueden ser usadas para definir relaciones entre subclasesy así asegurar restricciones de propiedad. Con los axiomas de clase y propiedad se puedenexpresar relaciones más complejas entre clases y propiedades así como combinaciones boo-leanas, descripciones de clases o las propiedades transitiva, inversa y simétrica. Los axiomasde individuo pueden ser usados para expresar miembros de la clase, valores de propiedad yequidad de individuos.

Para las ontologías enfocadas en la web semántica se usa OWL DL como herramienta parala representación de conocimiento, ya que este estándar presenta las descripciones de onto-logías con mayor solidez y en un formato leíble por la máquina lo que proporciona mayorproductividad al modelo.

Un gran número de razonadores han sido desarrollados con el fin de verificar las restriccionesen OWL y poder inferir nuevo conocimiento. Esta propiedad permite que OWL pueda serintegrado con aplicaciones de inteligencia artificial y agentes inteligentes.

2.1.2.4. SPARQL

SPARQL es el lenguaje de consultas en un modelo de datos RDF y permite consultar dife-rentes fuentes de datos si los datos son RDF o se pueden ver como RDF. SPARQL es unarecomendación del grupo W3C, del 15 de febrero de 2008.

La mayoría de las consultas SPARQL contienen un conjunto de patrones de triples denomina-dos patrón de grafo básico. Los patrones de triples son similares a las triples de RDF excepto,porque cada uno, es decir, sujeto, predicado y objeto puede ser una variable [34].

SPARQL incluye IRIs (Internationalized Resource Identifiers), que son un complemento alas URIs. Debido a que se ha establecido un mapeo entre IRIs y URIs, las IRIs puedenreemplazar a las URIs para identificar apropiadamente los recursos.

La sintaxis de SPARQL contiene los siguientes elementos:

⋆ Sintaxis RDF

• Sintaxis para IRIs:

Nombres de prefijo. La palabra clave PREFIX asocia una etiqueta de pre-fijo con una IRI. La etiqueta debe estar separada de la IRI a través de dospuntos“:”.

IRIs relativas. Éstas son un complemento a la IRI base. La palabra claveBASE define la IRI base.

• Sintaxis para literales. En general esta sintaxis hace referencia a una cadena decaracteres (dato tipo string) encerrada ya sea en comillas dobles (“...”) o comillas

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28 2 Marco teórico y conceptual

simples (‘...’) con alguna etiqueta opcional del lenguaje que es precedida porel símbolo arroba (@) o un tipo de dato IRI opcional o un nombre de prefijoprecedidos por el símbolo (^^).

• Sintaxis para variables de consulta. Las variables de consultas en una consul-ta SPARQL son globales, esto quiere decir, que el uso del nombre de esta variableen cualquier parte de la consulta identifica a la misma variable.

• Sintaxis para nodos en blanco. Los nodos en blanco en los patrones de grafosactúan como variables no distinguidas y éstos no son referencias a nodos en blancoque existan en los datos que están siendo consultados. Los nodos en blanco en unaconsulta SPARQL pueden ser identificados como “_:abc” o en su forma abreviada“[ ]”.

⋆ Sintaxis para patrones de triples. Los patrones de triples son una forma abreviadade escribir un patrón común de una triple. Se escribe la estructura de una triple RDF,es decir, sujeto, predicado y objeto, separados por un espacio en blanco.

• Listas de predicado-objeto. En patrones de triples con un sujeto común, pue-den ser escritos de la siguiente forma: el sujeto una sola vez si es usado en más deuna triple y los demás patrones (predicado-objeto) separados por “;”.

• Listas de objetos. Si los patrones de triples comparten sujeto y predicado, losobjetos pueden ir separados por “,”. Los objetos pueden ser combinados con laslistas de predicado-objeto.

Las palabras clave en SPARQL se muestran en la tabla 2-1.

BASE SELECT ORDER BY FROM GRAPH STR isURIPREFIX CONSTRUCT LIMIT FROM NAMED OPTIONAL LANG isIRI

DESCRIBE OFFSET WHERE UNION LANGMATCHES isLITERALASK DISTINCT FILTER DATATYPE REGEX

REDUCED a BOUND truesamerTERM false

Tabla 2-1.: Palabras clave en SPARQL

A continuación se muestra un ejemplo de una consulta realizada en SPARQL que da comoresultado las asignaturas correspondientes a una agrupación del plan de estudios de IngenieríaEléctrica.

PREFIX rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#>

PREFIX owl: <http://www.w3.org/2002/07/owl#>

PREFIX xsd: <http://www.w3.org/2001/XMLSchema#>

PREFIX rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#>

PREFIX PlanDeEstudios: <http://purl.org/net/plan_de_estudios#>

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2.2 Fundamentos matemáticos 29

SELECT DISTINCT *

WHERE

?Agrupacion PlanDeEstudios:compuestoDeAsignatura ?Asignatura.

ORDERBY ?Agrupacion

En el contexto de este proyecto las consultas SPARQL han permitido extraer informaciónde las ontologías para construir las tablas correspondientes a Habilidades, Conocimientos yPlan de estudios. El anexo B muestra tres consultas SPARQL que fueron construidas parahacer la extracción de la información desde las ontologías y el anexo F, muestra cómo fueronusadas estas consultas con la ayuda de una librería desarrollada en PHP, para extraer yguardar la información en una base de datos relacional en MySQL.

2.2. Fundamentos matemáticos

La metodología propuesta en este documento utiliza elementos pertenecientes a la lógica

difusa y la agregación de información, que son ramas de la inteligencia computacional.

A través de la lógica difusa, es posible representar el conocimiento (del mundo real) entérminos diferentes a las distribuciones de probabilidad y de la lógica formal. La lógicadifusa admite el razonamiento impreciso o bajo incertidumbre. La lógica difusa está basadaen el modelo de los conjuntos difusos, propuesto por el profesor Zadeh en el año de 1965. Estemodelo se basa en casos del mundo real donde existe la ambigüedad con respecto al nivel depertenencia de algunos objetos dentro de una clase o conjunto específico. Este problema nopuede ser solucionado por las matemáticas usuales [48] debido a que en la lógica formal unelemento pertenece o no pertenece a un conjunto, es decir, su grado de membresía es 1 o 0en el conjunto. En lógica difusa los valores de membresía reflejan el grado de pertenencia deun elemento en el conjunto.

La agregación de información está relacionada a todas las clases de sistemas basados enconocimiento. La agregación de información es el proceso donde se usan diversas piezas deconocimiento con el fin de obtener una conclusión o una decisión. Los procesos de agregaciónse pueden realizar usando diferentes herramientas y metodologías, por ejemplo, a travésde reglas de inferencia, redes neuronales, conjuntos difusos, teoría de la probabilidad, etc.Los operadores de agregación son objetos matemáticos cuya función consiste en reducir unconjunto de números en un número único y representativo, los operadores de agregación sonuna de las formas de hacer los procesos de agregación de información [4].

A continuación se presentan de forma más amplia los conceptos correspondientes a lógicadifusa y agregación de información.

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30 2 Marco teórico y conceptual

2.2.1. Implicaciones difusas

Las implicaciones difusas permiten obtener el grado de membresía de un conjunto con res-pecto a otro, en este caso el grado de membresía de un Perfil individual con respecto a unPerfil ideal. Por medio de éstas es posible representar conocimientos a través de las relacio-nes “si X es A entonces Y es B”. Estas relaciones cuentan con diversos valores de verdadque usualmente están dentro del intervalo [0, 1]. Los valores de verdad pueden ser calculadoscon algunas T-normas (intersección) o S-normas (unión), debido a que este tipo de relación(p→ q) puede ser escrita en términos de ∧ o de ∨, respectivamente [5].

Algunas de las implicaciones más usadas se presentan a continuación:

2.2.1.1. Kleene-Dienes

Esta relación está basada en el operador lógico de Kleene.

Rb = ce(Ã’) ∪ ce(B)

µRb(x, y) = max((1− µA(x)), µB(y)) (2-1)

2.2.1.2. Lukasiewicz

Esta implicación está basada en la equivalencia p→ q ≡ ¬p ∨ q.

Ra = ce(Ã’)⊕ ce(B)

µRa(x, y) = min(1, (1− µA(x) + µB(y))) (2-2)

2.2.1.3. Zadeh

Aquí se establece que para los valores lógicos de p→ q se tienen los mismos valores de verdadde (p ∧ q) ∨ ¬p. Esta equivalencia fue usada por Zadeh:

Rm = (ce(Ã) ∩ ce(B)) ∪ce(Ã’)

µRm(x, y) = max(min(µA(x), µB(y)), (1− µA(x))) (2-3)

2.2.1.4. Estocástica

Está basada en la equidad P (B|A) = 1 − P (A) + P (A)P (B). El producto es usado pararepresentar la intersección.

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2.2 Fundamentos matemáticos 31

R∗ = ce(Ã’) ∪ (ce(Ã) ∩ce(B))

µR∗(x, y) = max((1 − µA(x)), µA(x)µB(y)) (2-4)

2.2.1.5. Goguen

Un requerimiento en lógica multivariable es que p→ q satisfaga: v(p)×v(p→ q) ≤ v(q).

µR∆(x, y) = min

(

1, µB(y)µA(x)

)

(2-5)

2.2.1.6. Gödel

Esta implicación es una de las más conocidas en lógica multivariable. Está definida por:

v(p −→g

q) =

1, si v(p) ≤ v(q)

v(q), en otro caso(2-6)

2.2.1.7. Sharp

Al igual que la implicación Gödel, ésta presenta restricciones. Está definida por:

v(p −→s

q) =

1, si v(p) ≤ v(q)

0, si v(p) > v(q)(2-7)

2.2.1.8. General

Esta implicación puede ser considerada como una combinación de las implicaciones Gödel ySharp. Está basada en la siguiente fórmula:

p↔ q ≡ (p −→α

q) ∧ (¬p −→β¬q)

Donde α y β pueden ser s y g respectivamente, la relación Rαβ está definida por:

µαβ(x, y) = min((µA(x) −→α

µβ(y)), ((1− µA(x)) −→β

(1− µB(y))) (2-8)

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32 2 Marco teórico y conceptual

2.2.1.9. Mamdani

Es considerada una de las implicaciones más importantes. Su definición está basada en laoperación de intersección, es decir, p→ q ≡ p ∧ q. La relación Rc está definida por:

Rc = (ce(Ã) ∩ ce(B))

Rc(x, y) = min(µA(x), µB(y)) (2-9)

2.2.2. Operadores de agregación

La agregación de información consiste en agregar n-tuplas de objetos pertenecientes a unmismo conjunto dentro de un mismo objeto del mismo conjunto. Un operador de agregaciónes una función que asigna un único valor y para cada n-tupla de números (x1, x2, . . . , xn),tal que:

y = Aggreg(x1, x2, . . . , xn)

Definición 1. Un operador de agregación es una función:

Aggreg :⋃

n∈N

[0, 1]n → [0, 1]

Y satisface las siguientes propiedades [4]:

Identidad: Aggreg(x) = x.

Condiciones de frontera: Aggreg(0, . . . , 0) = 0 y Aggreg(1, . . . , 1) = 1.

Monotonía: Aggreg(x1, x2, . . . , xn) ≤ Aggreg(y1, y2, . . . , yn) si (x1, x2, . . . , xn) ≤ (y1, y2, . . . , yn).

2.2.2.1. Algunos operadores de agregación basados en pesos

En un operador de agregación el tipo de promedio está dado por el vector de pesos W .

Sea F ∗ y F∗ operadores con vectores de pesos W ∗ y W∗ respectivamente, donde los vectores

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2.2 Fundamentos matemáticos 33

de pesos cuentan con las siguientes características, según [45]:

Si W = W ∗ entonces w1 = 1 y wj = 0, ∀j 6= 1 y F ∗(a1, a2, · · · , an) = Max[aj ] (2-10a)

Si W = W∗ entonces wn = 1 y wj = 0, ∀j 6= n y F∗(a1, a2, · · · , an) = Min[aj ] (2-10b)

Si W = WN entonces wj =1

ny F (a1, a2, · · · , an) =

1

n

n∑

j=1

aj (2-10c)

De tal forma que para cualquier operador F:

F∗(A) ≤ F (A) ≤ F ∗(A)

2.2.2.2. Operadores OWA

En la sección 2.2.2.1 se han descrito tres de los tipos de operadores de agregación básicoscomo son: el máximo, el mínimo y el promedio simple. Estos tipos de operadores son útilescuando los procesos de toma de decisiones se basan en un ‘y’ (anding) puro, ‘o’ (oring) puroo cuando se desea dar un peso igual a todos los argumentos. Sin embargo, es posible, quese requiera un operador de agregación que ofrezca mayor flexibilidad y que esté entre losextremos, es decir, entre el anding puro y el oring puro. En [45] se propone un nuevo tipo deoperador de agregación denominado OWA por sus siglas en inglés (ordered weight averaging),este operador permite ajustar el grado de anding u oring implícito en la agregación.

Definición 2. Un operador OWA de n dimensiones es de la forma F : Rn → R tal que:

F (a1, a2, · · · , an) =

n∑

j=1

wjbj (2-11)

Donde wj hace referencia al peso asignado y bj es el j-ésimo elemento más grande o mayorde la colección a1, a2. · · · , an [47].

Un operador OWA debe cumplir con las siguientes características:

1. wj ∈ [0, 1]

2.∑n

j=1wj = 1 [45, 46]

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34 2 Marco teórico y conceptual

Si W y B son vectores donde sus componentes son wj y bj respectivamente, entonces:

F (a1, a2, · · · , an) = W TB

Donde: W es el vector de pesos, y B el vector de los argumentos (aj) ordenados.

2.2.2.3. Propiedades de los operadores OWA

Algunas propiedades que poseen los operadores OWA son [45, 47]:

Monotonía. Sea A = [a1, a2, · · · , an] un vector ordenado de argumentos y sea B =

[b1, b2, · · · , bn] un segundo vector ordenado tal que para cada j:

si aj ≤ bj entonces F (A) ≤ F (B)

Conmutatividad. Sea F un operador OWA, entonces:

F (a1, a2, · · · , an) = F (a′1, a′

2, · · · , a′

n)

Donde:

(a′1, a′

2, · · · , a′

n) es una permutación de los elementos (a1, a2, · · · , an)

Idempotencia. Todos los operadores OWA son idempotentes.

Si ai = a, ∀i = 1, 2, · · · , n entonces F (a1, a2, · · · , an) = F (a, a, · · · , a) = a

Condiciones de frontera. Mini[ai] ≤ F (a1, a2, · · · , an) ≤Maxi[ai]

2.2.2.4. Medidas en los operadores OWA

Los operadores OWA permiten ajustar fácilmente el grado de anding y ording implícitos enla agregación, este tipo de medida es llamada Orness y está definida como:

Orness(w) =1

(n− 1)

n∑

i=1

(n− i)wi

Dispersión o Entropía. Permite calcular cuánta de la información de los argumentos es usadadurante la agregación basada en w:

Disp(w) =

n∑

i=1

wi lnwi

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2.2 Fundamentos matemáticos 35

2.2.2.5. Métodos para hallar los pesos

Dos formas generales son propuestas para encontrar los pesos por Yager, la primera consisteen usar un método de aprendizaje y la segunda es a través de métodos de asignación devalores a los pesos de acuerdo a operadores externos [9].

Aprendizaje a partir de observaciones

Dado un conjunto de m observaciones, cada una comprendida por una n-tupla de valores(ak1.ak2, · · · , akn) llamados los argumentos y un valor asociado denominado valor agregadoy denotado por dk.

El objetivo es obtener un operador OWA y un vector de pesos W que modele el proceso deagregación usado en el conjunto de datos. Se requiere un operador OWA y un vector W , talque para la colección completa de datos cumpla fielmente y satisfaga la condición:

f(ak1.ak2, · · · , akn) = dk

Para cualquier k.

Usando la definición de los operadores OWA se tiene:

bk1w1 + bk2w2 + · · ·+ bknwn

Para cualquier k = 1, · · · , m.

Se busca un vector de pesos W que minimice el error instantáneo ek, donde:

ek =1

2(bk1w1 + bk2w2 + · · ·+ bknwn)

2

Para resolver el problema de optimización se usará el método del gradiente descendiente. Eneste tipo de solución se buscan también usar métodos enfocados a la toma de decisiones.

Operadores OWA exponenciales

En este método se tiene en cuenta el grado del Orness y un parámetro α que define los pesosw.

En este caso los pesos OWA se definen de la siguiente manera:

w1 = α,w2 = (1− α), w3 = (1− α)2, · · · , wn−1 = (1− α)n−2, wn = (1− α)n−1

Los parámetros α pertenecen al intervalo unitario 0 ≤ w ≤ 1.

Los pesos pueden ser expresados de la siguiente forma:

1. w1 = α ∈ [0, 1]

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36 2 Marco teórico y conceptual

2. wj = wj−1(1− w1), j = 2, 3, · · · , n− 1,

3. wn = wn−1(1−w1)w1

Si α = 1 el grado de Orness es 1, si α = 0 el grado de Orness es 0. El valor de Ornessincremente a medida que n crece, esto indica que la función Orness es una función monótonacreciente con respecto al parámetro α.

Una alternativa al anterior método puede ser derivada considerando los siguientes pesos:

w1 = αn−1, w2 = (1− α)αn−2, w3 = (1− α)αn−3, · · · , wn−1 = (1− α)α,wn = (1− α)

Estos pesos pueden ser expresados como:

1. wn = (1− α)

2. wj = wj+1α = wj(1− wn), j = 2, 3, · · · , n− 1,

3. w1 =w2(1−wn)

wn

En este caso la función es monótona decreciente con respecto al parámetro α. Los ope-radores OWA relacionados con estos pesos se denominan operadores OWA exponencialespesimistas.

Una alternativa para encontrar los pesos

Este método propone la transformación de la fórmula de Orness teniendo en cuenta la si-guiente identidad:

1

2

n∑

i=1

wi =1

2

Reescribiendo la fórmula Orness se tiene:

Orness(w) =1

2+

n∑

i=1

(n− 2i+ 1)

2(n− 1)wi

Orness(w) =1

2+

n∑

i=1

qiwi

Sea Ω el grado de Orness, también se asume que todos los pesos excepto w1 y wn son iguales.Con esta suposición se tiene la función Orness:

Orness(w) =1

2+ q1(w1 − wn) =

1

2+

1

2(w1 − wn)

Para el grado deseado de Orness Ω se puede generar una diferencia entre el primer y el últimopeso:

Ω =1

2+

1

2(w1 − wn)

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2.2 Fundamentos matemáticos 37

2

(

Ω−1

2

)

= w1 − wn

De igual forma se tiene que:

wi =1

n− 2[1− (w1 + wn)], i = 2, 3, · · · , n− 1

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3. Representación ontológica del

programa de Ingeniería Eléctrica

En la sección 1.3 del capítulo 1, se describe el proceso de representación del conocimiento delprograma curricular de Ingeniería Eléctrica de la Universidad Nacional de Colombia dondese plantea el desarrollo e implementación de ontologías web, de igual forma, se especifica eluso de cuatro fuentes de conocimiento que son la base para construir el marco conceptualde la representación ontológica. Estas fuentes de conocimiento, son la base para el diseño decuatro ontologías que buscan abarcar los conceptos más importantes pertenecientes al plande estudio de pregrado de Ingeniería Eléctrica de la Universidad Nacional de Colombia.

De acuerdo con lo descrito en la sección 2.1.1, una ontología permite representar conoci-mientos de forma jerárquica, ya que lo divide en elementos tales como clases, subclases,instancias de las clases; donde estos elementos pueden estar conectados unos con otros através de propiedades de objetos (o relaciones). La posibilidad de representar el conocimien-to como una taxonomía de términos interconectados por relaciones, permite implementarrepresentaciones de conocimiento como un árbol o un grafo.

A continuación se describirán los componentes de la representación ontológica planteadaen [30], posteriormente, se ilustrará una propuesta para incorporar nuevos elementos a lasontologías, con el fin de poder aplicar el modelo al caso real de Ingeniería Eléctrica.

3.1. Representación ontológica primaria

El objeto principal es detallar los elementos más importantes de la estructura de cada unade las cuatro ontologías que hacen parte de la representación ontológica del plan de estudiosde Ingeniería Eléctrica. Los elementos descritos para cada una de las ontologías serán: clasesy subclases, propiedades de objetos y propiedades de datos.

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3.1 Representación ontológica primaria 39

3.1.1. Conocimiento técnico

Esta ontología hace referencia a todos los conceptos que tienen que ver con el conocimientotécnico del programa de pregrado de Ingeniería Eléctrica, la adquisición del conocimientopara esta ontología se ha hecho mediante la consulta bibliográfica y con expertos del dominio,en [10] y [33] se puede ver con más detalle el proceso de adquisición de conocimiento eimplementación de algunas áreas del conocimiento técnico para esta ontología.

La tabla 3-1 muestra las clases y subclases de la ontología de Conocimiento técnico.

Clase SubclaseCantidadConstanteFenomenoMaterialMetodologia MetodologiaDeAnalisis

MetodologiaDeDisenoMetodologiaDeImplementacionMetodologiaDeOperacion

Modelo ModeloDeSoftwareModeloGraficoModeloLinguisticoModeloMatematicoModeloMental

NormalizacionTecnicaPartesDeLaNormaSistema SistemaAbstracto

SistemaConcretoSistemaLogicoUnidad

Tabla 3-1.: Clases y subclases de la ontología de Conocimiento técnico

La tabla 3-2 hace referencia a las relaciones propias de la ontología de Conocimiento técni-co.

3.1.2. Habilidades

Esta ontología representa las habilidades esperadas de los nuevos ingenieros electricistas. Parael desarrollo de esta ontología se ha tenido en cuenta el CDIO Syllabus correspondiente alprograma de pregrado de Ingeniería Eléctrica de la Universidad Nacional de Colombia.

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40 3 Representación ontológica

Relación Inversa Dominio RangoanalizaFenomeno esFenomenoAnalizadoPor Metodologia FenomenoanalizaSistema esSistemaAnalizadoPor Metodologia Sistema

compuestoDePartes esParteDe NormalizacionTecnica PartesDeLaNormacompuestoDeSistema formaParteDeSistema Sistema Sistema

concibeSistema esSistemaConcebidoPor Metodologia SistemacuantificaFenomeno esFenomenoCuantificadoPor Cantidad Fenomeno

defineCantidad esCantidadDefinidaEn PartesDeLaNorma CantidaddisenaModelo esModeloDisenadoPor Metodologia ModelodisenaSistema esSistemaDisenadoPor Metodologia Sistema

empleaCantidad esCantidadEmpleadaPor Modelo CantidadempleaConstante esConstanteEmpleadaPor Modelo Constante

esCausaDe esCausadoPor Fenomeno FenomenoespecificaModelo esModeloEspecificadoPor NormalizacionTecnica ModeloespecificaSistema esSistemaEspecificadoPor NormalizacionTecnica SistemaestaConstruidoPor esComponenteDe Sistema MaterialexplicaFenomeno esFenomenoExplicadoPor SistemaLogico FenomenoexplicaSistema esSistemaExplicadoPor SistemaLogico SistemajustificaModelo esModeloJustificadoPor SistemaLogico ModelooperaSistema esSistemaOperadoPor Metodologia Sistema

poneEnFuncionamiento esPuestoEnFuncionamientoPor Metodologia SistemarepresentaFenomeno esFenomenoRepresentadoPor Modelo FenomenorepresentaSistema esSistemaRepresentadoPor Modelo Sistema

sePresentaEn presenta Fenomeno SistematieneUnidad esUnidadDe Cantidad Unidad

seTipificaEnModelo esUnTipoDeModelo Modelo ModeloseTipificaEnSistema esUnTipoDeSistema Sistema SistemavalidaMetodologia esMetodologiaValidadaPor SistemaLogico Metodologia

Tabla 3-2.: Relaciones en la ontología de Conocimiento técnico

La tabla 3-3 muestra las clases de la ontología de Habilidades.

ClaseCategoriaAltoNivelCategoriaSegundoNivel

Tabla 3-3.: Clases de la ontología de Habilidades

En la tabla 3-4 se pueden ver las relaciones correspondientes a la ontología de Habilida-des.

Relación Inversa Dominio RangoesParteDeCategoriaAltoNivel tieneCategoriaSegundoNivel CategoriaSegundoNivel CategoriaAltoNivel

Tabla 3-4.: Relaciones en la ontología de Habilidades

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3.1 Representación ontológica primaria 41

3.1.3. Plan de estudios

La ontología de Plan de estudios muestra la estructura de la malla curricular del plan deestudios de Ingeniería Eléctrica y se ha basado en la resolución 181 del 2009 expedida por elConsejo de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional de Colombia.

En la tabla 3-5 se muestra la estructura de clases y subclases de la ontología de Plan deestudios.

Clase SubclaseAgrupacionAsignatura AsignaturaObligatoria

AsignaturaOptativaComponenteDeFormacionIdiomaPlanDeEstudios

Tabla 3-5.: Clases y subclases de la ontología de Plan de estudios

La tabla 3-6 muestra las relaciones pertenecientes a la ontología de Plan de estudios.

Relación Inversa Dominio RangocompuestoDeAgrupacion formaParteDeComponenteDeFormacion ComponenteDeFormacion AgrupacioncompuestoDeAsignatura formaParteDeAgrupacion Agrupacion Asignatura

compuestoDeComponenteDeFormacion formaParteDePlanDeEstudios PlanDeEstudios ComponenteDeFormacionesNivelDe tieneNivel Idioma Idioma

esPrerequisitoDe tienePrerequisito Asignatura Asignatura

Tabla 3-6.: Relaciones en la ontología de Plan de estudios

En la tabla 3-7 se muestran las propiedades de datos establecidas para la ontología de Plande estudios.

Propiedad de dato SubpropiedadtieneNumeroDeCreditos tieneCreditosDeAsignaturasObligatorias

tieneCreditosDeAsignaturasOptativas

Tabla 3-7.: Propiedades de datos en la ontología Plan de estudios

3.1.4. Reglamentación

La ontología de reglamentación se ha basado en la normatividad de la Universidad Nacionalque afecta directamente al plan de estudios de Ingeniería Eléctrica de la Universidad Nacionalde Colombia.

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42 3 Representación ontológica

Debido a que en este proyecto no se requiere el uso del contenido de la ontología de Regla-mentación, no se realizará la descripción detallada de dicha ontología.

3.2. Propuesta de reestructuración

Desde el año 2008, el departamento de Ingeniería Eléctrica de la Universidad Nacional estállevando a cabo procesos de mejora curricular en miras de alinearse con los parámetros es-tablecidos para obtener la acreditación de calidad. Uno de los primeros resultados obtenidosfue el CDIO Syllabus que contiene el conjunto de habilidades esperadas en los ingenieroselectricistas recién egresados; este resultado es la base para la construcción de la ontologíade Habilidades. Sin embargo, debido a las sugerencias del ABET con el fin de lograr la acre-ditación de calidad, el departamento ha desarrollado un conjunto de objetivos de aprendizajeque han surgido a partir del CDIO Syllabus como se menciona en la sección 1.2.3. En base alos 11 objetivos de aprendizaje se han elaborado las matrices de impacto y se han establecidolos perfiles ideales del departamento.

De acuerdo con lo anterior, se ha propuesto una modificación de la actual ontología de Habili-dades, la cual tiene que ver con agregar una nueva clase denominada ObjetivosDeAprendizaje

y adicionar una nueva relación cuyas características son mostradas en la tabla 3-8 que buscaenlazar a cada uno de los individuos de las habilidades de alto nivel y de segundo nivel, conuno o varios objetivos de aprendizaje.

Relación Inversa Dominio RangoesParteDeObjetivosDeAprendizaje estaCompuestoDeCategoriaSegundoNivel CategoriaSegundoNivel ObjetivosDeAprendizaje

Tabla 3-8.: Relación agregada a la ontología de Habilidades

La actual ontología de Conocimientos técnicos tiene fortalezas en la navegabilidad, robustezy granularidad de la información, sin embargo, como se describe en 1.4.2, la metodologíaopera sobre estructuras de información en forma de árbol. Por tal motivo, se plantea agregara la actual ontología de Conocimientos técnicos, una clase con sus respectivas subclases, quese muestran con detalle en la tabla 3-9 y cuyos individuos son todos los elementos del nivel1 del CDIO Conocimiento técnico y razonamiento.

Clase SubclaseConocimientoTecnicoYRazonamiento ConocimientoAltoNivel

ConocimientoSegundoNivelConocimientoTercerNivel

Tabla 3-9.: Clase y sus subclases agregadas a la ontología de Conocimiento técnico

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3.2 Propuesta de reestructuración 43

Sobre la clase y subclases mostradas en la tabla 3-9, se propone el conjunto de relaciones quese muestran en la tabla 3-10. Igualmente, se sugiere la creación de relaciones que enlacenlos conocimientos de segundo y tercer nivel, con cada uno de los individuos de la actualontología de Conocimientos técnicos.

Relación Inversa Dominio RangoesParteDeConocimientoAltoNivel tieneConocimientoSegundoNivel ConocimientoSegundoNivel ConocimientoAltoNivelesParteConocimientoSegundoNivel tieneConocimientoTercerNivel ConocimientoTercerNivel ConocimientoSegundoNivel

Tabla 3-10.: Relaciones agregadas a la ontología de Conocimiento técnico

Sobre la ontología de plan de estudios se propone la agregación de una nueva propiedad dedato denominada tieneCodigo, con el fin de poder extraer la información del código de laasignatura a la base de datos relacional que se describirá en el capítulo 5.

En el anexo A se presenta el código fuente de las ontologías descritas anteriormente.

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4. Modelo propuesto

En este capítulo se describirá el modelo propuesto para determinar perfiles profesionales. Lapropuesta contempla la representación de las dos clases de perfil (ideal e individual) definidasanteriormente en la sección 1.4.1.1 y el cálculo del grado de satisfacción que establece el nivelde cumplimiento de un perfil individual con respecto a uno o varios perfiles ideales.

4.1. Modelo matemático

4.1.1. Estructura de los conjuntos de habilidades y conocimientos

Debido a que los elementos de los conjuntos de habilidades y conocimientos pueden estaranidados, es posible representar cada uno de estos conjuntos como un árbol, como se definea continuación.

Definición 3. Sea S un conjunto de habilidades anidadas.

S = s1, s2, s3, . . . , sn

S es el conjunto de todos los nodos del árbol de la figura 4-1.

Habilidades

S11 S12 S1δ. . .

s211 s212 . . . s21π1s221 s222 . . . s22π2

s2δ1 s2δ2 . . . s2δπδ

Figura 4-1.: Estructura del árbol de habilidades

Algunos de los elementos del conjunto de habilidades se muestran en el ejemplo 4.1.

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4.1 Modelo matemático 45

Ejemplo 4.1 (Estructura del conjunto de habilidades)A continuación se describe la estructura del conjunto de Habilidades, en este caso, el conjunto

cuenta con tres elementos extraídos de los 11 objetivos de aprendizaje definidos en 1.2.3.

1. Analizar, interpretar y resolver problemas de ingeniería eléctrica.

2. Comprender el impacto de la ingeniería en el contexto global, económico, ambiental y

social.

3. Trabajar en equipos multidisciplinarios.

Definición 4. Sea K un conjunto de conocimientos anidados.

K = k1, k2, k3, . . . , km

K es el conjunto de todos los nodos del árbol de la figura 4-2.

Conocimientos

K11 K12 K1ǫ. . .

k211 k212. . . k21ν1 k2ǫ1 k2ǫ2

. . . k2ǫνǫ

Figura 4-2.: Estructura del árbol de conocimientos

El ejemplo 4.2, muestra la estructura anidada del conjunto de conocimientos

Ejemplo 4.2 (Estructura del conjunto de conocimientos)A continuación se muestra la estructura del conjunto de Conocimientos. En este caso es

posible observar con más detalle la estructura anidada de sus elementos.

1. Conocimiento avanzado de Ingeniería

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46 4 Modelo propuesto

1.1 Aplicaciones industriales

1.1.1 Aplicación de circuitos, electrónica de potencia.

1.1.2 Aplicación y control de motores.

1.1.3 Automatización de procesos industriales.

1.2 Comunicaciones

1.2.1 Antenas.

1.2.2 Codificación.

1.2.3 . . .

1.3 . . .

4.1.2. Estructura de un perfil

De acuerdo con la definición dada en la sección 1.4.1, un perfil es un conjunto de habilidadesy conocimientos. Estas habilidades y conocimientos pueden estar anidados, por lo tanto, unperfil puede ser representado como un árbol, tal y como se muestra en la figura 4-3.

Perfil

Habilidades Conocimientos

S1 S2. . . Sn K1 K2

. . . Km

Figura 4-3.: Estructura de un perfil

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4.1 Modelo matemático 47

4.1.3. Función de competencia

Definición 5. Existe una función que asigna un valor numérico a cada uno de los elementosde los conjuntos S y K, denominada Función de competencia, dada por:

µi(hi) : S −→ [0, 1]

σi(ci) : K −→ [0, 1]

Con la cual se definen los conjuntos H y C:

H = µ1(h1), µ2(h2), . . . , µn(hn)

C = σ1(c1), σ2(c2), . . . , σm(cm)

En el ejemplo 4.3 se muestra la asignación de un valor esperado a uno de los elementos delconjunto de habilidades.

Ejemplo 4.3 (Función de competencia)Supóngase que se tiene el conjunto S que representa un conjunto de Habilidades y se desea

aplicar el concepto de función de competencia para dicho conjunto.

Sea S = Trabajar en equipos multidisciplinarios y,

µ1(h1) = 0.3

Por tanto, el conjunto H estará definido por:

H = 0.3

Donde, 0.3 es el valor obtenido después de aplicar la “función de competencia”.

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48 4 Modelo propuesto

4.1.4. Grado de satisfacción

Definición 6. Grado de satisfacción. Es la medida que indica el nivel de cumplimiento deun perfil individual con respecto a uno o varios perfiles ideales. Este valor se encuentra enel intervalo [0, 1].

Ejemplo 4.4 (Grado de satisfacción)Supóngase que,

se ha establecido que el valor esperado para el conocimiento “Energía” con respecto al

perfil “Aplicaciones industriales” debe ser de 0.8.

un estudiante e ha obtenido un valor 0.7 para dicho conocimiento.

Usando la implicación Gödel vista en la sección 2.2.1, es posible obtener el grado de satisfac-

ción del conocimiento “Energía” cumplido por el estudiante e o perfil individual con respecto

al perfil ideal. Por tanto al aplicar la ecuación 2-6, se tiene:

GS(0.8, 0.7) = 0.7

4.2. Aplicación del modelo

El objetivo del modelo es encontrar el grado de satisfacción cumplido por un perfil individualcon respecto a uno o varios perfiles ideales. La figura 4-4 ilustra de forma general la aplicaciónde la metodología propuesta en este trabajo.

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4.2 Aplicación del modelo 49

Inicio

Calcular Perfil Ideal

Calcular Perfil Individual

Calcular grado de satisfacción

Fin

Figura 4-4.: Aplicación del modelo

A continuación se explicará la obtención del grado de satisfacción a partir de los datos deentrada requeridos y aplicando la metodología a un caso de ejemplo.

4.2.1. Datos de entrada

Diversas fuentes de conocimiento hacen parte de los datos de entrada requeridos para laaplicación de la metodología que se propone en este trabajo. Los elementos de los conjuntosde Conocimientos y Habilidades, son la base para la construcción del marco general de losperfiles, junto con el Plan de estudios; estos elementos han sido extraídos a partir de larepresentación ontológica. En la sección 1.3.1 y en el capítulo 3 se describe con más detallela estructura de la información contenida en cada una de estas ontologías y el proceso deadquisición de conocimiento.

En la sección 1.2.2 se hace la descripción de los dos perfiles ideales propuestos para los inge-nieros electricistas de la Universidad Nacional de Colombia. Dicha descripción ha sido dadapor los expertos de dominio quienes también han proporcionado la estimación de un valornumérico (en el intervalo [0, 1]) entre cada habilidad y cada conocimiento de nivel inferiorcon respecto a cada perfil ideal, es decir, la aplicación de la función de competencia descritaanteriormente en la sección 4.1.3. De igual forma, se han construido dos matrices denomi-nadas matrices de impacto, donde cada celda contiene la asignación de un valor esperado(función de competencia) entre cada habilidad o conocimiento de nivel hoja y cada asigna-tura del plan de estudios. Los valores de las matrices de impacto también han sido dado porlos expertos de dominio y éstas son la base para la construcción del perfil individual, comose describirá más adelante.

Por último, el historial académico permite conocer las asignaturas vistas y las notas obtenidaspor un estudiante durante su proceso de formación, que junto con las matrices de impactopermitirán calcular el perfil individual.

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50 4 Modelo propuesto

4.2.2. Obtención del perfil ideal

Como se mencionó anteriormente, los expertos de dominio proporcionan la información delos valores esperados de las habilidades y conocimientos de último nivel respecto a los perfilesideales establecidos; por tal motivo, es necesario completar la matriz correspondiente a losperfiles ideales hallando los valores de los niveles superiores hasta llegar a la raíz. Para esto,se propone el uso de operadores de agregación.

En el Algoritmo 1 se propone el pseudocódigo para encontrar los valores de los elementosde las habilidades y los conocimientos pertenecientes a niveles superiores permitiendo asícompletar el árbol de perfiles ideales.

Algoritmo 1 Hallar perfil idealEntrada: Habilidades y/o conocimientos de nivel de hoja.Salida: Árboles del perfil ideal.1: seleccionar un operador de agregación2: hallar ρ = profundidad(arbol)

3: hallar el nivel de los padres, nivelP = ρ− 1

4: mientras nivelP ≥ 1 hacer5: seleccionar el conjunto de nodos padre (nodoP ) del nivel nivelP6: c = card(nodoP )

7: para i = 1 to c hacer8: si valor(nodoPi) = 0 entonces9: seleccionar el conjunto de hijos (hijos) de dicho nodo

10: h = card(hijos)

11: si operador de agregación = OWA entonces12: asignar un valor para α

13: para j = 1 to h hacer14: hallar el conjunto de pesos W = w1, w2, . . . wj a través del método expo-

nencial15: fin para16: fin si17: ordenar los valores de hijos descendentemente18: aplicar operador de agregación seleccionado19: asignar el valor obtenido al nodo padre nodoPi

20: fin si21: fin para22: nivelP −−

23: fin mientras24: devolver Árbol del perfil ideal con respecto a Habilidades o Conocimientos

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4.2 Aplicación del modelo 51

La figura 4-5 muestra el diagrama de flujo relacionado al algoritmo 1.

El ejemplo 4.5 ilustra la utilización del algoritmo 1.

Ejemplo 4.5 (Hallar árbol correspondiente al perfil ideal)Supóngase que se tiene el siguiente conjunto de conocimientos anidados:

8. Energía

8.1 Calidad de energía y confiabilidad.

8.2 Economía de la energía.

8.3 Fuentes alternas de energía y URE.

8.4 Instrumentación y medidas

Para un perfil ideal pideal se ha determinado el siguiente conjunto de valores sobre los ele-

mentos de nivel hoja, después de aplicar la función de competencia:

cpideal = 0.6, 0.3, 0.8, 0.9

Se desea hallar el valor correspondiente al nodo padre, en este caso energía para así completar

el árbol de conocimientos. Llevando a cabo los pasos del algoritmo 1 se tiene:

Se selecciona un operador de agregación OWA.

La profundidad del árbol en este caso es de 2.

El número de elementos de los nodos padre es c = 1

El conjunto de hijos del nodo padre es el conjunto cpideal.

h = 4.

α = 0.3

El conjunto de pesos W = 0.3, 0.21, 0.147, 0.343.

El conjunto de valores ordenados es 0.9, 0.8, 0.6, 0.3

Al aplicar el operador de agregación el valor del nodo padre nodoP1 = 0.6291.

Debido a que se ha llegado al nodo raíz, se ha completado el árbol del perfil ideal.

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52 4 Modelo propuesto

4.2.3. Obtención del perfil individual

Como se describió en la sección 1.4.1.1, un perfil individual tiene que ver con el desempeñode un estudiante durante su proceso de formación profesional, por tanto, en este contexto sepropone el uso del historial académico. Asimismo, se han definido dos matrices de impacto,estas matrices relacionan cada habilidad o conocimiento de nivel inferior, con cada asigna-tura del plan de estudios. Cada celda de las matrices de impacto contiene un valor en elintervalo [0, 1] que refleja el impacto esperado que un curso debería tener en cada habilidado conocimiento adquirido o desarrollado por un estudiante.

Debido a que los valores de las matrices de impacto están para las habilidades o conocimientosde nivel hoja, se propone el uso de operadores de agregación para completar el árbol, portanto, se sugiere aplicar el algoritmo 1, donde la salida en este caso son las matrices deimpacto completas.

Una vez se han hallado los valores de niveles superiores en las matrices de impacto, éstasse relacionan con el historial académico. En este trabajo se propone multiplicar cada valorcorrespondiente a la nota (normalizada) obtenida por el estudiante en una asignatura por lacolumna de cada matriz de impacto correspondiente a dicha asignatura.

El ejemplo 4.6 busca describir cómo se establece la relación entre los elementos de las matricesde impacto y el historial académico de un estudiante.

Ejemplo 4.6 (Matrices de impacto e historial académico)Supóngase que se tiene una matriz de impacto que relaciona una habilidad y un conocimiento

con tres asignaturas del plan de estudios, tal y como muestra en la tabla 4-1.

Conocimiento/HabilidadAsignaturas

Ecuaciones diferenciales Física ControlC: Energía 0.1 0.0 1.0

H: Trabajar en equipos multidisciplinarios 0.0 0.7 0.8

Tabla 4-1.: Ejemplo de la estructura de las matrices de impacto

Un estudiante e obtuvo en dichas asignaturas las notas que se pueden observar en la tabla

4-2.

Ecuaciones diferenciales Física Control

Notas obtenidas 3.5 4.0 3.5

Notas (normalizadas) 0.7 0.8 0.7

Tabla 4-2.: Ejemplo del historial académico de un estudiante e

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4.2 Aplicación del modelo 53

La tabla 4-3 muestra el resultado de la relación establecida en este caso a través de la

multiplicación entre las notas normalizadas y la matriz de impacto. Este resultado es la base

para la construcción de los perfiles individuales, como se verá más adelante.

Conocimiento/HabilidadAsignaturas

Ecuaciones diferenciales Física ControlC: Energía 0.07 0.0 0.7

H: Trabajar en equipos multidisciplinarios 0.0 0.56 0.56

Tabla 4-3.: Ejemplo de la relación entre las matrices de impacto y el historial académico

Una vez teniendo el resultado que relaciona a las matrices de impacto con el historial aca-démico, se procede a hallar el perfil individual, para esto se sugiere el uso de un operador deagregación vistos en la sección 2.2.2. La propuesta para hallar el perfil individual se resumeen el algoritmo 2. La figura 4-6 muestra el diagrama de flujo relacionado al algoritmo 2.

El ejemplo 4.7 es una continuación del ejemplo 4.6 y muestra cómo a partir de la tablaobtenida de hacer la multiplicación entre cada matriz de impacto con el historial académico,es posible hallar el perfil individual siguiendo los pasos del algoritmo 2.

Ejemplo 4.7 (Hallar el perfil individual)La tabla 4-3 del ejemplo 4.6, muestra el resultado de relacionar la matriz de impacto con

el historial académico. De acuerdo con el algoritmo 2 se sugiere seleccionar un operador de

agregación con el fin de hallar el perfil individual del estudiante e.

Supóngase que se selecciona un operador de agregación máximo descrito en la ecuación 2-10a,

obteniendo así los siguientes resultados de la tabla 4-4

Conocimiento/Habilidad Perfil IndividualC: Energía 0.7

H: Trabajar en equipos multidisciplinarios 0.56

Tabla 4-4.: Perfil individual con respecto a conocimientos y habilidades para el estu-diante e

4.2.4. Obtención del grado de satisfacción

Una vez obtenidos los árboles correspondientes al perfil individual y a los perfiles ideales,es posible hallar el grado de satisfacción de un perfil individual con respecto a uno o varios

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54 4 Modelo propuesto

Algoritmo 2 Hallar perfil individualEntrada: Matrices de impactos, historial académico.Salida: Árboles del perfil individual.1: normalizar las notas2: t = card(P landeEstudios)

3: para a = 1 to a = t hacer4: seleccionar la columna correspondiente a la asignaturaa de la matriz de impacto5: buscar asignaturaa en el historial académico6: si asignaturaa existe en el historial académico entonces7: celdaasignaturaamatrizimpacto

= valor(asignaturaamatrizimpacto) ∗

valor(asignaturaahistorialacademico

8: si no9: celdaasignaturaamatrizimpacto

= 0

10: fin si11: a ++

12: fin para13: f = card(Habilidades) o f = card(conocimientos)

14: seleccionar un operador de agregación15: para i = 1 to i = f hacer16: si operador de agregación = OWA entonces17: asignar un valor para α

18: para j = 1 to a hacer19: hallar el conjunto de pesos W = w1, w2, . . . wj a través del método exponencial20: fin para21: fin si22: ordenar los valores de cada fila descendientemente23: aplicar operador de agregación seleccionado24: asignar el valor encontrado a la habilidad o conocimiento de la fila f

25: fin para26: devolver Árbol del perfil individual con respecto a Habilidades o Conocimientos

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4.2 Aplicación del modelo 55

perfiles ideales. Para encontrar el grado de satisfacción es necesario establecer una relaciónentre los dos perfiles, en este caso ese tipo de relación se establece gracias a las implicacionesdifusas vistas en 2.2.1.

El algoritmo 3 describe a través de pseudocódigo, la aplicación de las implicaciones difusas,cuyo resultado es un nuevo árbol que se ha denominado árbol de grados de satisfacción.

Algoritmo 3 Hallar el árbol de grados de satisfacciónEntrada: Árboles de perfil individual y perfiles idealesSalida: Árboles de grados de satisfacción.1: p = card(perfilesideales

2: para i = 1 to i = p hacer3: para j = 1 to j = card(nodoshoja) hacer4: seleccionar un conocimiento/habilidad a nivel hoja de cada uno de los árboles5: seleccionar una implicación difusa6: aplicar la implicación difusa7: fin para8: fin para9: devolver Árboles de grados de satisfacción

La figura 4-7 ilustra de forma gráfica que una vez aplicada una implicación difusa (sobrelos nodos hoja), se obtiene el árbol de grados de satisfacción (uno por cada perfil ideal), talcomo se describe en el algoritmo 3.

b b

bPerfil individual

b b

bPerfil ideal

b b

bÁrbol de grados de satisfacción

Figura 4-7.: Obtención del árbol de grados de satisfacción

Debido a que el proceso descrito en el algoritmo 3 se aplica sobre los nodos hoja, se usa elproceso descrito en 1 con el fin de completar el árbol. El ejemplo 4.8 describe la aplicacióndel algoritmo 3.

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56 4 Modelo propuesto

Ejemplo 4.8 (Hallar el árbol de grados de satisfacción)Supóngase que se han determinado los siguientes valores para un perfil de Aplicaciones in-

dustriales, tal y como muestra la tabla 4-5

Conocimiento/Habilidad Aplicaciones industrialesC: Energía 0.7

H: Trabajar en equipos multidisciplinarios 0.8

Tabla 4-5.: Perfil ideal establecido para Aplicaciones industriales

Un estudiante e ha obtenido un perfil individual tal y como lo describe la tabla 4-4.

Aplicando la implicación difusa Goguen, definida en la ecuación 2-5, se obtiene el árbol de

grados de satisfacción descrito en la tabla 4-6.

Conocimiento/Habilidad Aplicaciones industrialesC: Energía 1.0

H: Trabajar en equipos multidisciplinarios 0.7

Tabla 4-6.: Árbol de grados de satisfacción para el estudiante e

Para hallar encontrar el valor único que refleje el grado de satisfacción de un perfil individualcon respecto a un perfil ideal, se plantea el uso de un operador de agregación usando el procesodescrito en el algoritmo 1, donde la entrada en este caso es el árbol de grados de satisfaccióny la salida es un valor único en el intervalo [0, 1]. El ejemplo 4.9 muestra el proceso paraencontrar dicho valor único.

Ejemplo 4.9 (Hallar el grado de satisfacción)Se desea hallar el grado de satisfacción que obtuvo el estudiante e con respecto al perfil

de aplicaciones industriales de acuerdo a la información proporcionada en la tabla 4-6 del

ejemplo 4.8.

Supóngase que se seleccionó un operador OWA con un orness α = 0.9. El conjunto de pesos

está dado por: w = 0.9, 0.1 y el conjunto de argumentos ordenados es a = 1.0, 0.7. Por

tanto se tiene,

GS = [(0.9 ∗ 1.0) + (0.1 ∗ 0.7)]

En resumen, el grado de satisfacción del estudiante e con respecto al perfil ideal seleccionado

es de 0.97

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4.3 Criterios de selección 57

El diagrama de flujo 4-8 resume el proceso para la obtención del grado de satisfacción.

4.3. Criterios para la selección de implicaciones difusas

y operadores de agregación

En la metodología propuesta en esta tesis, cada uno de los fundamentos matemáticos usa-dos tiene un objetivo específico dentro del modelo. A través de las implicaciones difusases posible obtener el árbol de grados de satisfacción ya que se establece una relación entrecada uno de los elementos de los perfiles (individual e ideal). Las implicaciones difusas, eneste contexto, permiten determinar los resultados esperados. Las implicaciones de Gödel yGoguen se acercaron más a dichos resultados que otras implicaciones difusas probadas.

Por otro lado, la selección de un operador de agregación determina el nivel de flexibilidad delgrado de satisfacción que debe tener un perfil individual con respecto a un perfil ideal. En latabla 4-7 se muestra qué tan flexible o estricto es cada uno de los operadores de agregaciónusados en el modelo propuesto.

Operador ResultadoMáximo (o α = 1) Es el más estricto

OWA cuando α→ 1 EstrictoPromedio simple Estable (ni estricto, ni flexible)

OWA cuando α← 1 FlexibleMínimo (o α = 0 Es el más flexible

Tabla 4-7.: Nivel de flexibilidad de los operadores de agregación usados en el modelo

Es importante destacar que la selección del parámetro orness (α) en el proceso de agregaciónde información, afecta los resultados del modelo. El ejemplo 4.10 y la gráfica de la figura 4-9muestran el efecto del parámetro orness sobre el grado de satisfacción.

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58 4 Modelo propuesto

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0

arg

um

en

tos

Figura 4-9.: Variaciones del grado de satisfacción con respecto al parámetro α

Ejemplo 4.10 (Variación del grado de satisfacción

con respecto al parámetro α

)

Sea α un conjunto de valores correspondientes al parámetro orness:

α = 0, 0.2, 0.5, 0.8, 1

Y b un conjunto de argumentos ordenados:

b = 0.8, 0.5, 0.3

A continuación se ilustrará cómo el parámetro α afecta los resultados correspondientes al

grado de satisfacción del conjunto de argumentos b.

Para cada uno de los parámetros α se ha establecido el conjunto de pesos w asociados y una

vez obtenidos los pesos, se halla el grado de satisfacción GSα. A continuación se muestran

los resultados obtenidos de acuerdo al valor de α:

Cuando α = 0

w = 0, 0, 1

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4.3 Criterios de selección 59

GS0 = [(0.8 ∗ 0) + (0.5 ∗ 0) + (0.3 ∗ 1)]

GS0 = 0.3

Cuando α = 0.2

w = 0.2, 0.16, 0.64

GS0.2 = [(0.8 ∗ 0.2) + (0.5 ∗ 0.16) + (0.3 ∗ 0.64)]

GS0.2 = 0.432

Cuando α = 0.5

w = 0.5, 0.25, 0.25

GS0.5 = [(0.8 ∗ 0.5) + (0.5 ∗ 0.25) + (0.3 ∗ 0.25)]

GS0.5 = 0.6

Cuando α = 0.8

w = 0.8, 0.16, 0, 04

GS0.8 = [(0.8 ∗ 0.8) + (0.5 ∗ 0.16) + (0.3 ∗ 0.04)]

GS0.8 = 0.732

Cuando α = 1

w = 1, 0, 0

GS1. = [(0.8 ∗ 1) + (0.5 ∗ 0) + (0.3 ∗ 0)]

GS1 = 0.8

Asimismo, es posible ver cómo se cumplen los criterios de flexibilidad que permite el operador

α, mostrados en la tabla 4-7.

La figura 4-8 resume el proceso realizado sobre los perfiles con el fin de obtener el grado desatisfacción.

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60 4 Modelo propuesto

b b

bPerfil individual

b b

bPerfil ideal

b b

bGrado de satisfacción

b b b b

b b b b

b b b b

Tabla 4-8.: Resumen de la aplicación de la metodología

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4.3 Criterios de selección 61

Inicio

Habilidades/Conocimientosde nivel hoja

Seleccionar un operador de agregación

ρ = profundidad(arbol)

nivelP = ρ− 1

nivelP ≥ 1

Seleccionar el conjunto de nodos padre (nodoP ) del nivel nivelP

c = card(nodoP )

i = 1

i ≤ c

nodoPi = 0

Seleccionar el conjunto de nodos hijos (hijos) del nodo nodoPi

h = card(hijos)

Operador

de agregación

= OWA

Calcular α

j = 1

j ≤ h

W = w1, w2, . . . wj

j ++

Ordenar los valores de hijos descendentemente

Aplicar operador de agregación

Asignar resultado al nodo padre nodoPi

i++

nivelP −−

Árbol completo

Fin

no

no

no

Figura 4-5.: Diagrama de flujo para el algoritmo 1

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62 4 Modelo propuesto

Inicio

Estudiante

Seleccionar un estudiante

Historial académico

Seleccionar las notascorrespondientes al estudiante

Normalizar notas del Historial Académico

Impactos esperados respectoHabilidades/Conocimeintos

a = 1

Seleccionar asignaturaa en la tabla de impactos esperados

Buscar asignaturaa en el historial académico del estudiante

¿asignaturaa

encontrada?

Asignar a los valores de la filacorrespondiente a la asignaturaa, 0

Asignar a los valores de la filacorrespondiente a la asignaturaa

V alorImpacto ∗Nota(normalizada)

a++

a ≤

total asignaturas

Habilidades/Conocimientosestimados de un individuo

a nivel hoja

Seleccionar y aplicar operador de agregación

Árbol de Habilidades/Conocimientosestimados de un individuo

Seleccionar y aplicar operador de agregaciónpara cada habilidad/conocimiento (filas)

Perfil Individual respectoHabilidades/Conocimientos

a nivel hoja

Seleccionar y aplicar operador de agregación

Perfil Individual

Fin

No

Si

Figura 4-6.: Diagrama de flujo para el algoritmo 2

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4.3 Criterios de selección 63

Inicio

Perfil Individual

n = 1

Perfil Individualn

Seleccionar Habilidad/Conocimientodesde Perfil Ideal y Perfil Individualn a nivel hoja

Seleccionar una implicación difusa

Aplicar la implicación difusa

Grado de Satisfaccióndel Perfil Individualn a nivel hoja

Seleccionar un operador de agregación

Aplicar el operador de agregación hacia los niveles superiores

Árbol de Grado de Satisfacción del Perfil Individualn

n ++

n ≤

número de Perfiles ideales

Seleccionar raíces de cada árbol de grado de satisfacción

Ordenar valores

Grados de Satisfacción con respecto al perfil individual

Fin

Si

Figura 4-8.: Diagrama de flujo para la obtención del grado de satisfacción

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5. Prototipo de software

Con el fin de visualizar en la práctica la aplicación de la metodología presentada en capítulosanteriores y validarla en un contexto real, es decir, implementarla en en el programa curricularde Ingeniería Eléctrica de la Universidad Nacional de Colombia, este capítulo describe eldesarrollo (análisis, diseño e implementación) de un prototipo de software. A través de éstees posible representar la metodología y sus características como un sistema además, permiteque se puedan conocer los comportamientos de dicho sistema.

El objetivo principal del prototipo de software desarrollado para este trabajo es que seauna herramienta de evaluación de la metodología propuesta en esta tesis. Por tal motivo,el producto final de software no está orientado a cumplir con requerimientos de interfaz deusuario. Sin embargo, el diseño del prototipo permitirá que éste pueda evolucionar hacía unaherramienta de software más completa, si así se requiere en un futuro.

A continuación se describirán los aspectos más importantes que se tuvieron en cuenta en eldesarrollo del prototipo de software y los resultados obtenidos.

5.1. Proceso de desarrollo de software

Según [23] un proceso puede contener varios métodos y un método varias técnicas. Un métododescribe cómo realizar algo y un proceso es la simulación o ejecución de un método o unconjunto de éstos y al final se obtiene un resultado. Uno de los aspectos más importantes en lautilización de un proceso de desarrollo para la construcción de software es el tratar de reducirriesgos, como por ejemplo, retrasos en el desarrollo o entrega del proyecto, costos excesivosen el proyecto, requerimientos incompletos o que no se pueden llevar a cabo, etc.

De igual forma, el proceso de desarrollo es una guía que contiene las actividades que sedeben realizar durante el desarrollo del software, sin embargo, la utilización del proceso nogarantiza el éxito del software.

Existen diferentes procesos de desarrollo de software, entre los más conocidos se encuentranlos siguientes:

⋆ UP (Unified Process). Es un proceso iterativo, incremental, centrado en la arquitec-tura y enfocado en la reducción de riesgos. Describe los procesos unificados de forma

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5.1 Proceso de desarrollo de software 65

genérica. Propuesto por Ivar Jacobson, Grady Booch y James Rumbaugh en el año de1999.

Este proceso divide el desarrollo en dos dimensiones (disciplinas x fases) y en cada fasese determinan cierto número de iteraciones, donde en cada iteración se debe entregar unresultado. La figura 5-1, muestra con detalle la forma como UP propone el desarrollodel software.

Figura 5-1.: Ciclo de vida en UP

⋆ RUP (Rational Unified Process). Tiene características similares al proceso unificado(UP), fue creado por la corporación Rational Software de la IBM en el año 2013. Enla sección 5.1.1, se explicará con más detalle en qué consiste este proceso.

⋆ FDD (Feature Driven Development) [1]. Es un proceso pragmático de desarrollo desoftware, centrado en cliente y en arquitectura. Nació en el año de 1999, como resultadode la combinación del proceso de software llevado en la compañía de Jeff DeLuca y elconcepto de característica (feature) dado por Peter Coad.

Una característica (feature) es un aspecto importante de FDD y es una pequeña funciónvalorada por el cliente expresada de la forma 〈 acción 〉〈 resultado 〉〈 objeto 〉. Lascaracterísticas son en FDD como los casos de uso para RUP.

FDD cuenta con 5 actividades que se realizan de forma iterativa. La figura 5-2 muestrael ciclo de vida del modelo FDD.

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66 5 Prototipo de software

Figura 5-2.: Ciclo de vida de FDD

⋆ XP (eXtreme Programming) [44]. El primer proyecto tuvo comienzo en el año de 1996.XP es uno de los procesos más populares de la corriente de modelado ágil de softwarey ha sido implementado en diferentes compañías de distintos tamaños. XP se enfocafuertemente en la satisfacción del cliente. El proceso busca proporcionar el softwareque el cliente necesita en el tiempo que se requiera y facilita a los desarrolles para querealicen de forma segura cambios en los requerimientos del software incluso tarde en elciclo de vida.

XP facilita el trabajo en equipo, parte de la premisa de que todos los miembros delequipo (administradores, desarrolladores y clientes) son compañeros.

XP hace mejoras sobre un proyecto de software en cinco formas:

1. Comunicación. Los desarrolladores deben mantener una comunicación constantecon los clientes y los programadores.

2. Simplicidad. Se debe mantener un diseño simple y limpio.

3. Retroalimentación. Debe realizarse diariamente a través de pruebas sobre el soft-ware, así se conocerá tempranamente los cambios sugeridos sobre el software.

4. Respeto. Cada éxito pequeño intensifica el respeto por las colaboraciones únicasde cada uno de los miembros del equipo.

5. Coraje. Los programadores de XP son capaces de responder valientemente antecada cambio existente en los requerimientos.

XP es un proceso de reglas sencillas, dichas reglas se pueden ver en la figura 5-3

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5.1 Proceso de desarrollo de software 67

Figura 5-3.: Reglas en eXtreme Programming

⋆ Scrum [14]. En Scrum el desarrollo del software se hace a través de pequeñas piezas,donde la actual pieza se construye basándose en las piezas anteriores. Este esquemade construcción de software fomenta la creatividad y permite que los equipos denrespuesta a la retroalimentación y al cambio para construir exacta y únicamente lo quese necesita.

Scrum es un marco para la colaboración efectiva de los equipos de desarrollo en pro-yectos complejos. Este proceso proporciona un pequeño conjunto de reglas que creanla estructura justa de los equipos de desarrollo que se enfoque en la solución de unproblema que visto desde otra perspectiva parece imposible de resolver.

Aunque Scrum se centra en proyectos complejos, el fundamento del proyecto es sencilloy es gobernado por tres reglas básicas, las cuales son:

1. Los dueños del producto proporcionan las necesidades a ser construidas en unplazo de 30 días o menos.

2. Los equipos de desarrollo construyen las necesidades dadas por los dueños delproducto en un plazo de 30 días o menos (si es posible) y muestran lo que hanconstruido. Basado en la demostración de lo construido, los dueños del productodefinen qué se construirá después.

3. El equipo de expertos en Scrum se asegura de que ese proceso se está llevandoa cabo tan fluidamente como sea posible y continuamente ayudan a mejorar elproceso, al equipo y al producto que está siendo creado.

Para el desarrollo del prototipo propuesto en esta tesis, se utilizó la metodología RUP, yaque es uno de los procesos más robustos y que se ajusta al tamaño y el nivel de complejidaddel proyecto. En la sección 5.1.1 se resume en qué consiste la metodología.

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68 5 Prototipo de software

5.1.1. RUP (Rational Unified Process)

Según [28], RUP es un proceso de ingeniería de software que proporciona un enfoque discipli-nado para asignar tareas y responsabilidades dentro de un equipo de desarrollo. Su objetivoprincipal es asegurar la entrega de un producto de alta calidad que cubra los requerimientosde los usuarios finales dentro de los tiempos y el presupuesto.

Asimismo, RUP es una propuesta para desarrollo de software la cual es iterativa, centradaen arquitectura, dirigida a casos de uso y busca atacar y reducir riesgos durante el procesode desarrollo [21].

RUP es también un producto con un marco de proceso personalizado. Se puede configurarRUP para soportar pequeños o grandes equipos y enfoques disciplinados o enfoques menosformales de desarrollo. Se pueden compartir experiencias y artefactos con pares y expertos[21].

Los procesos de RUP crean y mantienen modelos. Más allá de enfocarse en la producciónde una gran cantidad de documentación, el proceso unificado enfatiza en la producción ymantenimiento de los modelos, los cuales son representaciones semánticas del sistema queestá en desarrollo.

RUP es una guía para usar efectivamente el lenguaje de modelado unificado, UML (UnifiedModeling Language). UML es un lenguaje que permite comunicar gráficamente los reque-rimientos, la arquitectura y los diseños del software. Además RUP tiene en cuenta algunasde las buenas prácticas en el desarrollo moderno de software. A continuación se describenseis de las buenas prácticas sugeridas por RUP [28]. Sin embargo, gracias a su enfoquepersonalizado, se pueden agregar otras buenas prácticas [21]:

1. Desarrollo de software iterativo. RUP propone que cada iteración trabaje sobre losriesgos más altos y que en cada etapa del ciclo de vida se reduzcan significativamentelos riesgos. Igualmente, un enfoque iterativo hace más fácil llevar a cabo los cambiosen los requerimientos, la agenda o las características.

2. Administración de requerimientos. RUP describe cómo obtener, organizar y documen-tar todos los requerimientos (incluidas las restricciones) con la ayuda de la notación delos casos de uso y los escenarios. Lo anterior provee una excelente forma para capturarlos requerimientos funcionales y asegurar que éstos impulsen el diseño, implementacióny pruebas del software, haciendo que el sistema final cumpla con las necesidades delusuario final.

3. Uso de arquitecturas basadas en componentes. Los componentes en RUP son mode-los no triviales, subsistemas que cumplen con una función clara. RUP proporciona unaestrategia sistemática para definir una arquitectura usando componentes nuevos y exis-tentes. El diseño de una arquitectura resistente es flexible, se acomoda a los cambios,

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5.1 Proceso de desarrollo de software 69

es intuitiva y promueve el reuso efectivo de software.

4. Visualización del modelo de software. El modelo, a través de UML permite que sepueda visualizar el comportamiento de la arquitectura y sus componentes

5. Verificar la calidad del software. La calidad del software debe ser revisada con respectoa los requerimientos basándose en la resistividad, funcionalidad, desempeño de la apli-cación y del sistema. RUP provee la asistencia para probar lo anterior en las etapas deplaneación, diseño, implementación, ejecución y evaluación. La evaluación de la calidadcubre todas las etapas de desarrollo e involucra a todos los participantes.

6. Control de cambios del software. El proceso describe cómo controlar, seguir y monito-rear los cambios para facilitar el éxito del desarrollo iterativo.

RUP cuenta con una estructura en dos dimensiones representadas en dos ejes [28, 23].

⋆ El eje horizontal representa el tiempo y muestra los aspectos dinámicos del proceso yque se pueden expresar en términos de ciclos, fases, iteraciones y etapas.

⋆ El eje vertical representa los aspectos estáticos del proceso descritos en términos deactividades, artefactos, trabajadores y flujos de trabajo.

La figura 5-4 muestra la estructura de dos dimensiones de RUP, las cuales se pueden resumiren fases y disciplinas.

Figura 5-4.: Fases y disciplinas en RUP

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70 5 Prototipo de software

5.1.1.1. Fases e iteraciones en RUP

RUP hace una división de ciclo de desarrollo del software en cuatro fases, las cuales son:

Inicio.

Elaboración.

Construcción.

Transición

Cada fase en RUP tiene un propósito específico y cada una de estas concluye con un hito(milestone) bien definido, que es un punto en el tiempo en el que se toman decisiones críticasacerca de lo que se debe hacer [28]. Por tanto, es importante definir claramente los objetivosa cumplir en cada fase [21].

A continuación se explicará brevemente en qué consiste cada una de las fases de RUP ycuáles son los resultados esperados al culminar cada una de éstas [28].

1. Fase inicial. En esta fase se establece el caso de negocio para el sistema y se delimitael alcance del proyecto. Igualmente, se identifican todas las entidades externas que vana interactuar con el sistema (actores), se definen los casos de uso y se describen losmás importantes. El caso de negocio incluye criterios de éxito, evaluación de riesgos yuna estimación de los recursos que se necesitan.

2. Fase de elaboración. El propósito de esta fase es establecer las bases de la arquitec-tura, desarrollar el plan del proyecto y eliminar los riesgos mayores. Para cumplir conestos objetivos se debe tener una visión amplia y profunda del sistema. Con el fin depoder tomar decisiones con respecto a la arquitectura se debe tener mayor claridad enel alcance del sistema, la funcionalidad, los requerimientos no funcionales, entre otros.

3. Fase de construcción. Durante esta fase, los componentes restantes y las característi-cas de aplicación son desarrolladas e integradas dentro del producto y sus característicasson puestas a prueba. Esta fase puede verse como un proceso de manufactura, dondese hace énfasis en el manejo de recursos y el control de operaciones para optimizarcostos, tiempos y calidad.

4. Fase de transición. Durante esta fase, se hace la transición del producto a los usuariosfinales. Una vez el producto ha sido entregado, usualmente aparecen algunas caracte-rísticas que hacen que se requiera hacer nuevas versiones, corregir algunos problemaso finalizar las aplicaciones que fueron propuestas.

Cada una de las fases en RUP puede estar dividida en iteraciones. Una iteración es un ciclocompleto de desarrollo cuyo resultado es una versión (interna o externa) de un producto

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5.1 Proceso de desarrollo de software 71

ejecutable, un subconjunto del producto final en desarrollo el cual crece incrementalmentede una iteración a otra hasta llegar al sistema final.

Algunas ventajas que brinda el trabajar con iteraciones son [28]:

⋆ Los riesgos son disminuidos tempranamente.

⋆ Es posible administrar mejor los cambios.

⋆ Alto nivel de reuso.

⋆ El equipo del proyecto puede aprender a lo largo del desarrollo del proyecto.

⋆ Mejora de la calidad del producto.

5.1.1.2. Disciplinas en RUP

A continuación se describe en qué consiste cada una de las disciplinas propuestas por RUPpara el desarrollo de software [28, 21].

⋆ Modelo de negocio. El objetivo de esta disciplina es generar un lenguaje común entreel equipo de desarrollo de software y la comunidad (empresarial, en primera medida),con el fin de poder establecer mecanismos de comunicación y procesos comunes entrelas dos comunidades. Se establecen algunos diagramas UML como resultado de estadisciplina, el diagrama de casos de uso, el diagrama de actividades, el diagrama de

secuencias y el diagrama de clases, al igual que la descripción de cada uno de los casosde uso.

⋆ Requerimientos. Se usan los modelos obtenidos en el modelo de negocio para elaborarlos requerimientos (funcionales, no funcionales y suplementarios) del negocio; dondese especifican qué casos de uso van a ser automatizados actualmente y en el futuro esposible que se requieran automatizar otros casos de uso. En esta disciplina se describequé es lo que el sistema debe hacer y permite que los desarrolladores y clientes esténde acuerdo con dicha descripción.

⋆ Análisis y diseño. El objetivo de esta disciplina es mostrar cómo será realizado

el sistema en la etapa de implementación. Se establecen tres metas para el sistemaconstruido, las cuales son:

1. Desempeño de las tareas y funciones especificadas en las descripciones de casosde uso.

2. Cumplimiento de todos los requerimientos.

3. Es estructurado a ser robusto, es decir, los cambios deben ser fáciles cuando susrequerimientos funcionales cambien)

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72 5 Prototipo de software

Los resultados para esta disciplina son el modelo del mapa de navegación y el diagramade estados.

⋆ Implementación. El propósito de la implementación es:

• Definir la organización del código en términos de subsistemas implementados or-ganizados en capas.

• Implementar clases y objetos en términos de componentes.

• Integrar los resultados producidos en un sistema ejecutable.

Los documentos de esta fase son el código fuente documentado y el diagrama de pa-quetes.

⋆ Pruebas. Los objetivos de la realización de las pruebas son:

• Verificar la interacción entre los objetos.

• Verificar la integración correcta entre todos los componentes del software.

• Verificar que todos los requerimientos funcionales han sido implementados deforma correcta.

• Identificar y asegurar que todos los defectos se han tratado antes de la implemen-tación del software.

Debido a que RUP es un proceso iterativo, propone que se hagan pruebas duranteel desarrollo del software, buscando así disminuir y tratar tempranamente los erroresreduciendo los costos de corrección de defectos.

⋆ Despliegue. El propósito de esta etapa es poder realizar exitosamente lanzamientosdel producto y entregar el software a los usuarios finales. Sus actividades van enfocadashacía la entrega, instalación, capacitación de los usuarios, migración de los datos alnuevo software, y aceptación formal de la aplicación. Estas actividades están centradasmás en la fase de transición.

⋆ Gestión de proyectos. La gestión de proyectos de software se encarga de equilibrarlos objetivos, la gestión de riesgos y las limitaciones para entregar con éxito un productoque satisfaga las necesidades de los clientes y los usuarios.

⋆ Configuración y gestión de cambios. Esta disciplina describe cómo hacer el con-trol de los diversos artefactos de software producidos por una cantidad de personasque trabajan en un proyecto común. El control ayuda a evitar costos y asegura quelos artefactos resultantes no entren en conflictos debido a los siguientes problemas:actualizaciones simultáneas, notificación limitada y versiones múltiples.

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5.2 Aplicación de la metodología RUP 73

⋆ Ambiente. Esta actividad se enfoca en entregar las herramientas y los proceso ne-cesarios que brindan el soporte para el equipo de desarrollo, es decir, las actividadesque configuran los procesos en el contexto del proyecto. También se enfoca en lasactividades para desarrollar las guías necesarias para brindar soporte el proyecto.

5.2. Aplicación de la metodología RUP

A continuación se describirán los artefactos obtenidos al aplicar cada una de las fases y cadauna de las disciplinas de RUP, descritas anteriormente.

5.2.1. Documento de la visión

Este documento se construyó durante la fase inicial ya que su descripción se enfoca a ayudara entender que es lo que se hará. La sección 5.2.1.1 hace la descripción del planteamientodel problema, posteriormente, explica el impacto que se espera que tenga la metodologíapropuesta en esta tesis y finalmente plantea una solución.

5.2.1.1. Planteamiento del problema

En la actualidad no existe una metodología para la definición de perfiles de egresados. Esteproyecto busca desarrollar una metodología y una herramienta de software que permita quetanto egresados, profesores y directivas de un programa curricular puedan usar y evaluaresta metodología.

Una metodología para la definición de perfiles de egresado permitirá que:

• Los recién egresados de un programa curricular conozcan los perfiles afines de acuerdoa su formación profesional.

• Profesores y directivas de un programa curricular puedan evaluar éste, verifiquen silos perfiles van de acuerdo a los requerimientos de la sociedad, la academia y lasorganizaciones.

• Esta metodología sea la base de un proyecto que busca establecer rutas de aprendizajepara el acompañamiento estudiantil de alumnos activos en el programa curricular.

• En un futuro esta herramienta puede ser útil en las organizaciones para buscar profe-sionales con un perfil determinado.

Por lo tanto se plantea la construcción de un prototipo de software basado en la represen-tación ontológica del programa curricular (esta representación contiene los conocimientos,

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74 5 Prototipo de software

habilidades y el plan de estudios), el historial académico de los egresados (que se encuen-tra en una base de datos) y el modelamiento de la metodología, que permita visualizar losperfiles de cada uno de los egresados de dicho programa curricular.

5.2.1.2. Listado de características

Una característica es un servicio provisto por el sistema que puede ser observado por unusuario y que cumple directamente con las necesidades de los autores.

En la tabla 5-1 se muestra el listado de características propuestas para este proyecto, dondese establecen los siguientes campos:

Nombre de la característica.

La asignación de un valor de prioridad para la característica. Este valor está en laescala de 1 a 5, donde 1 es la prioridad más baja y 5 la más alta.

Una descripción corta de dicha característica.

Valor de negocio que la característica provee. En este caso se establecieron los valoresalto, medio y bajo.

Un costo de atributo que indica qué tan costosa/compleja es la característica a imple-mentar.

5.2.2. Modelo de caso de uso

Ya que RUP es un proceso orientado a casos de uso, desde la etapa inicial se empiezala construcción de este modelo. Esta documentación describirá el sistema definiendo suscomponentes principales. De acuerdo con la metodología de RUP, la descripción gráfica delsistema se realizó con la ayuda del lenguaje de modelado unificado (UML), a través dealgunos de sus diagramas más relevantes.

5.2.2.1. Descripción del sistema

El sistema propuesto en esta tesis es una aplicación web desarrollada en PHP cuyo finespecífico es encontrar mostrar el grado de satisfacción de un estudiante o perfil individualcon respecto a uno o varios perfiles ideales. El sistema permitirá a un usuario:

Seleccionar a un estudiante.

Seleccionar uno, varios o todos los perfiles ideales.

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5.2 Aplicación de la metodología RUP 75

Característica Pr. Descripción Neg. CostoSelección de unindividuo (egresa-do del programacurricular).

1 Permite ver el listado de losegresados que se encuentranen la base de datos

Bajo Media.

Visualización delhistorial académicodel individuo.

1 Permite ver el historial aca-démico del individuo selec-cionado.

Alto. Media.

Selección de unoperador ma-temático y susparámetros.

2 Permite seleccionar un ope-rador matemático y sus pa-rámetros, los cuales son labase de los resultados de losgrados de satisfacción de losperfiles.

Medio. Media.

Visualización orde-nada de los resulta-dos.

3 Muestra los resultados orde-nados del grado de satisfac-ción de los perfiles idealescon respecto al perfil indivi-dual

Alto. Media.

Visualización de re-portes.

4 Permite reportes en base alos resultados obtenidos.

Medio. Media.

Tabla 5-1.: Listado de características del proyecto

Seleccionar un tipo de implicación difusa (ver 2.2.1), los operadores de agregación (ver

2.2.2) e ingresar un parámetro en el caso de ser requerido.

Visualizar el árbol de grados de satisfacción.

Ver de manera ordenada el grado de satisfacción de un estudiante con respecto a unoo varios de los perfiles ideales.

Con el fin de almacenar los datos de entrada y los datos adquiridos durante el proceso de laaplicación de la metodología se ha diseñado una base de datos en MySQL. La informaciónde la base de datos diseñada se encuentra especificada en el anexo D

Debido a que el propósito de esta tesis no es la elaboración de una herramienta de software, seha propuesto el diseño de un prototipo cuya función es mostrar la aplicación de la metodologíapropuesta en este trabajo en un entorno real. Se espera que este prototipo sea la base de unproyecto más amplio que busca determinar rutas de aprendizaje.

Los elementos de entrada son:

Representación ontológica de un programa curricular. Que proporciona la in-

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76 5 Prototipo de software

formación correspondiente a las habilidades, conocimientos y las asignaturas de dichoplan de estudios.

Historial académico. Provee la información de los estudiantes, las asignaturas vistasy sus notas.

Datos de los perfiles ideales. Tiene que ver con la información pertinente a ladescripción y evaluación numérica de los perfiles ideales.

5.2.2.2. Actores

A continuación se describen los actores y la interacción que tendrán con el sistema.

⋆ Usuario. Puede ser un estudiante, profesor u otro usuario autorizado que interactuarácon el sistema para encontrar el grado de satisfacción de un perfil ideal con respectoa los perfiles individuales de un egresado, también podrá solicitar diferentes tipos dereporte.

⋆ Administrador. Es quien está a cargo de corroborar el correcto funcionamiento delsistema y cargar datos cuando se realice un cambio sobre las bases de datos o lasontologías.

5.2.2.3. Requerimientos

Los requerimientos funcionales del sistema hacen referencia a lo que el sistema permite hacera un actor y son los que permiten construir los casos de uso, que se verán más adelante enla sección 5.2.2.4.

1. El sistema deberá permitir la selección de un individuo.

2. El sistema deberá capturar los datos correspondientes al historial académico, la repre-sentación ontológica y los perfiles tanto ideales como individuales.

3. El sistema deberá permitir la elección de operadores matemáticos y sus parámetros.

4. El sistema deberá calcular el grado de satisfacción de un perfil individual con respectoa cada uno de los perfiles ideales.

5. El sistema deberá permitir ver resultados ordenados correspondientes a los posiblesperfiles de egresado que cumple un individuo.

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5.2 Aplicación de la metodología RUP 77

5.2.2.4. Casos de uso

En este apartado se describirán los casos de uso relacionados a los requerimientos funcionalesvistos en la sección 5.2.2.3.

La figura 5-5 muestra el diagrama UML correspondiente a los casos de uso.

Figura 5-5.: Diagrama de Casos de Uso

5.2.2.5. Descripción de los casos de uso

A continuación se describe cada uno de los casos de uso que fueron definidos en la sección5.2.2.4.

CU1: Caso de uso “Seleccionar individuo (estudiante)”

Actor: Usuario.

Descripción: Un usuario selecciona de un grupo de individuos, un individuo en parti-cular.

Respuesta del sistema: El sistema muestra información relacionada con el historialacadémico del estudiante.

Excepciones: No hay datos ingresados en el sistema, lo cual devuelve ya sea un valornulo o un error.

CU2: Caso de uso “Seleccionar operador matemático”

Actor: Usuario.

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78 5 Prototipo de software

Descripción: El usuario selecciona un operador matemático del grupo de operadoresofrecidos por el sistema.

Respuesta del sistema: El sistema solicitará al usuario que ingrese el o los parámetrosrelacionados con el operador seleccionado.

Excepciones: No hay excepciones.

CU3: Caso de uso “Ingresar parámetros"

Actor: Usuario.

Descripción: El usuario ingresa uno o varios parámetros que están relacionados con eloperador matemático seleccionado.

Respuesta del sistema: El sistema habilitará la opción para ver el grado de satisfacciónde los diferentes perfiles ideales con respecto al perfil del individuo (perfil individual).

Excepciones: No hay datos o éstos están incompletos, lo cual devuelve ya sea un valornulo o un error. Los parámetros no están en el intervalo [0,1], lo cual devuelve un error.

CU4: Caso de uso “Calcular grado de satisfacción”

Actor: Usuario.

Descripción: El usuario podrá calcular el grado de satisfacción de perfil individual conrespecto a los perfiles ideales.

Respuesta del sistema: El sistema mostrará los resultados correspondientes a los gradosde satisfacción.

Excepciones: No hay datos correspondientes a los operadores matemáticos y sus pará-metros, lo cual devuelve un error.

CU5: Caso de uso “Solicitar reportes”

Actor: Usuario y Administrador.

Descripción: El usuario/administrador podrá solicitar al sistema que le entregue enpantalla (con la posibilidad de imprimir) reportes de acuerdo a los resultados arrojados.Estos reportes pueden ser:

• El grado de satisfacción de un perfil individual con respecto a los perfiles ideales.

• Qué individuos cumplen con cierto perfil ideal.

• Qué habilidades, conocimientos y asignaturas se requieren para cumplir determi-

nado perfil.

• Qué habilidades y conocimientos se adquieren al cursar una asignatura

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5.2 Aplicación de la metodología RUP 79

Respuesta del sistema: El sistema mostrará el reporte solicitado y dará la opción deimprimir si así lo desea el usuario.

Excepciones: No hay acceso a las bases de datos y a la ontología, lo cual arroja unerror.

CU6: Caso de uso “Cargar datos”

Actor: Administrador.

Descripción: El administrador puede seleccionar la ruta y el nombre de los archivoscorrespondientes a las bases de datos y la ontología.

Respuesta del sistema: El sistema realizará los cambios correspondientes en el códigofuente.

Excepciones: No hay acceso a las bases de datos y a la ontología, lo cual arroja unerror. Los datos de autenticación del administrador no son correctos, lo cual devuelveun error y no permite el acceso.

5.2.2.6. Casos de uso críticos

La tabla 5-2 muestra los casos de uso que se consideran como críticos en este proyecto.

Casos de uso críticosCaso de uso Descripción

CU4: Calcular gradode satisfacción

Esta es la operación que permite establecerla proximidad de cumplimiento de un perfilindividual con respecto a los perfiles ideales,por tanto es el proceso más importante delsistema.

CU6: Cargar datos Permite actualizar el sistema en el caso quela representación ontológica y/o las bases dedatos sean modificados o reemplazados.

Tabla 5-2.: Casos de uso críticos

5.2.2.7. Escenarios

Sobre cada uno de los casos de uso, se ha definido un escenario. Aquí se describirán lasacciones normales y las excepciones que se presentan cuando un usuario interactúa con elsistema, estas descripciones se hacen para cada caso de uso. A continuación se listan cadauno de los escenarios propuestos para cada caso de uso.

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80 5 Prototipo de software

Esc1: Caso de uso “Seleccionar individuo”

⋆ Actor: Usuario.

⋆ Tipo: Primario.

⋆ Descripción: Un usuario selecciona de un grupo de individuos, un individuo en parti-cular.

⋆ Precondición: El usuario debe ingresar al sistema y seleccionar un individuo.

⋆ Poscondición: El sistema muestra la información relacionada con un individuo.

Flujo Acción del actor Respuesta del sistema

Normal1. Ingresa al sistema

2. Muestra las opciones.3. Selecciona la opción paraver el listado de estudiantes.

4. Permite ver el listado deestudiantes que se encuentranen la base de datos.

5. Selecciona un estudiante.6. Muestra los datos corres-pondientes al estudiante se-leccionado.

Excepciones 7. Si en la base de datos de estudiantes no existen datos elsistema arroja un error o un valor nulo.

Tabla 5-3.: Escenario 1

Esc2: Caso de uso “Seleccionar operador matemático”

⋆ Actor: Usuario.

⋆ Tipo: Primario.

⋆ Descripción: Un usuario selecciona un operador matemático.

⋆ Precondición: El usuario debe haber seleccionado un estudiante.

⋆ Poscondición: El sistema solicitará la inserción de uno o varios parámetros que estánrelacionados con el operador seleccionado.

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5.2 Aplicación de la metodología RUP 81

Flujo Acción del actor Respuesta del sistema

Normal1. El sistema despliega losoperadores matemáticos dis-ponibles

2. Selecciona un operador ma-temático.

Tabla 5-4.: Escenario 2

Esc3: Caso de uso “Ingresar parámetros”

⋆ Actor: Usuario.

⋆ Tipo: Primario.

⋆ Descripción: Un usuario ingresa uno o varios parámetros relacionados con un operadormatemático.

⋆ Precondición: El usuario debe haber seleccionado un operador matemático.

⋆ Poscondición: El sistema habilitará la opción para poder ver los resultados de los gradosde satisfacción de los perfiles ideales con respecto al perfil individual.

Flujo Acción del actor Respuesta del sistema

Normal1. Ingresa uno o varios pará-metros.

2. El sistema habilitará la op-ción para calcular el grado desatisfacción.

Excepciones 3. Si no hay datos en el repositorio de datos o si estánincompletos, el sistema arrojará un valor nulo o un error.4. Si los parámetros ingresados no están en el intervalo [0,1]el sistema arrojará un valor y volverá a solicitar el ingresode los parámetros.

Tabla 5-5.: Escenario 3

Esc4: Caso de uso “Calcular grado de satisfacción”

⋆ Actor: Usuario.

⋆ Tipo: Primario.

⋆ Descripción: Un usuario podrá calcular el grado de satisfacción de un perfil individualcon respecto a los perfiles ideales.

⋆ Precondición: El usuario debe haber ingresado un parámetro relacionado con el ope-

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82 5 Prototipo de software

rador matemático.

⋆ Poscondición: El sistema mostrará los resultados asociados al perfil individual.

Flujo Acción del actor Respuesta del sistema

Normal1. Ingresa a la opción que lepermitirá ver los grados de sa-tisfacción.

2. Muestra el grado de satis-facción de un individuo conrelación a los perfiles idealesen orden descendente.

Excepciones 3. Si no hay datos correspondientes a los operadores mate-máticos y sus parámetros el sistema arrojará un error.

Tabla 5-6.: Escenario 4

Esc5: Caso de uso “Solicitar reportes”

⋆ Actor: Usuario y Administrador.

⋆ Tipo: Primario.

⋆ Descripción: El usuario/administrador podrá solicitar al sistema que entregue reportesde acuerdo a los resultados obtenidos.

⋆ Precondición: El usuario/administrador debe haber realizado el proceso de calcular elgrado de satisfacción de por lo menos un individuo.

⋆ Poscondición: El sistema permitirá ver el reporte de acuerdo a la opción seleccionada.

Flujo Acción del actor Respuesta del sistema

Normal1. Ingresa al sistema.

2. Muestra las opciones.3.Solicita la generación de unreporte.

4 Muestra diferentes opcionesde reporte.

5. Selecciona una opción deacuerdo a la clase de reportedeseado.

6. Despliega el reporte.Excepciones 7. Si no hay acceso a las bases de datos y a la ontología, el

sistema arrojará un error.

Tabla 5-7.: Escenario 5

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5.2 Aplicación de la metodología RUP 83

Esc6: Caso de uso “Cargar datos”

⋆ Actor: Administrador.

⋆ Tipo: Primario.

⋆ Descripción: El administrador puede seleccionar la ruta y el nombre de los archivos delas bases de datos y la ontología.

⋆ Precondición: El administrador debe identificarse correctamente para acceder a estaopción.

⋆ Poscondición: El sistema permitirá realizar la carga de los datos seleccionados.

Flujo Acción del actor Respuesta del sistema

Normal1. Ingresa al sistema.

2. Muestra las opciones.3. Selecciona la opción “Car-gar datos”

4. Solicita un nombre de usua-rio y clave

5. Ingresa un nombre de usua-rio y clave.

6. Permite el acceso a la op-ción para cargar datos.

7. Selecciona la ruta y el nom-bre de los archivos correspon-dientes a la base de datos y ala ontología.

8. El sistema guarda los cam-bios.

Excepciones 9. Si no hay acceso a las bases de datos y a la ontología, elsistema arrojará un error.10.Si los datos de autenticación son incorrectos, el sistemano permitirá acceder a la opción.

Tabla 5-8.: Escenario 6

En el anexo C se ilustran los diagramas UML relacionados con el prototipo propuesto paraeste trabajo.

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84 5 Prototipo de software

5.2.3. Modelo de dominio

A continuación se presenta el glosario de términos frecuentes encontrados en este proyec-to.

⋆ Historial académico. Permite ver las asignaturas vistas y las notas obtenidas por unestudiante.

⋆ Grado de satisfacción. Es el resultado obtenido después de aplicar un operadormatemático y sus parámetros, los cuales se encargan de realizar comparaciones entreun perfil individual con respecto a uno o varios perfiles ideales.

⋆ Ontología. Una Ontología es una forma de representar un dominio de conocimientos.

⋆ Operador matemático (de agregación). Hace referencia al conjunto de operacionesque transforman uno o vaarios conjuntos de elementos en un único elemento numéricorepresentativo. Este elemento generalmente se encuentra en el intervalo [0,1].

⋆ Perfil. Es un conjunto de características que tiene un elemento.

⋆ Perfil ideal. Es el conjunto de habilidades y conocimientos que se espera tenga unegresado con el fin de cumplir con una actividad profesional específica.

⋆ Perfil individual. Es el conjunto de habilidades y conocimientos adquiridos por unestudiante durante su formación profesional.

⋆ Representación Ontológica. Es el conjunto de Ontologías que buscan representar eneste caso al programa curricular de Ingeniería Eléctrica, la representación ontológicaestá compuesta por las siguientes Ontologías: Conocimientos, Habilidades, Plan deestudios y Reglamentación.

5.2.4. Arquitectura

5.2.4.1. Vistas de la arquitectura

Las diferentes vistas de arquitectura del software se pueden establecer basándose en losdiagramas UML.

En la figura 5-6, se muestra las vistas de la arquitectura propuestas para este trabajo.

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5.2 Aplicación de la metodología RUP 85

Casos de usoDiagramas de Casos de uso

Diagrama de Actividades

Vista LógicaDiagrama de Clases

Diagrama de Actividades

Diagramas de Colaboraciones-Secuencias

Diagrama de Estados

Vista de ImplementaciónDiagrama de Componentes

Vista de ProcesosDiagrama de Componentes

Diagrama de Actividades

Diagramas de Colaboraciones-Secuencias

Diagrama de Estados

Vista de DesarrolloDiagrama de Despliegue

Figura 5-6.: Vistas de la arquitectura propuesta

5.2.4.2. Descripción de la arquitectura

La arquitectura que se propone para este proyecto es una arquitectura cliente/servidor, yaque dicha arquitectura se ajusta a la funcionalidad deseada del sistema.

De acuerdo con el Diagrama de Componentes se puede describir la arquitectura de la siguienteforma:

Cliente: Computador personal con Navegador Web y Java.

Servidor: Se considerará éste como un conjunto de varios servidores, los cuales son:

1. Servidor de Bases de datos Relacionales: Contiene los motores de bases de datos,tales como MySQL.

2. Servidor de Bases de datos Semánticas: Contiene todos los servicios que permitenya sea transformar y/o integrar bases de datos relacionales hacía las bases dedatos semánticas. Ahí se tendrían los componentes de la plataforma R2RML yOpenLink Virtuoso.

3. Servidor de servicios Web: Aquí se tendrán todos las aplicaciones que permitentrabajar con Ontologías y la Web en general. Los componentes pertenecientes a

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86 5 Prototipo de software

este servidor serían: Protégé, Navegador Web y Java. Un servidor Web con soporte

para PHP y MySQL.

5.2.4.3. Propuesta de arquitectura

Propuesta No. 1

El cliente cuenta con una interfaz gráfica desarrollada en Java. En este caso el usuario deberealizar la instalación de un archivo .jar o un applet que se puede ejecutar desde un navegadorWeb.

Propuesta No. 2

La interfaz gráfica se ejecuta desde el navegador Web.

5.2.4.4. Análisis de la arquitectura

Los componentes propuestos para hacer parte del sistema son los más usados en el desarro-llo de aplicaciones orientadas a Ontologías. Una de las principales ventajas es que son dedistribución gratuita, sin embargo, hay que tener en cuenta los costos relacionados con elalojamiento (servidor Web), si éste es requerido.

Funcionalidad deseada

La primera versión del sistema aquí descrito será un prototipo de software, que se espera,pueda evolucionar a una aplicación más robusta. El sistema en su primera versión deberápermitir lo siguiente:

Un usuario ingresa desde un computador a un navegador Web o ejecuta un programaen Java.

La interfaz muestra las diferentes opciones:

1. Generar un perfil individual.

2. Ver diferentes clases de reportes.

3. Cargar datos (en el caso que el usuario sea un administrador del sistema).

El sistema arroja resultados de acuerdo a la solicitud del usuario.

Compatibilidad con otras aplicaciones

Las tecnologías que se van a usar para el sistema existen, algunas de ellas son recientes. Sinembargo, una de las mayores ventajas de las tecnologías orientadas a la Web es que éstas

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5.2 Aplicación de la metodología RUP 87

son compatibles con todos los sistemas y pueden ser vistas por un gran número de usuarios.Los componentes de software son de distribución libre y sus costos son mínimos.

Otra importante ventaja en el uso de estas tecnologías es que pueden ser reusadas para otrosproyectos similares. En este caso se espera que los resultados de este proyecto puedan serusados y sean la base de un proyecto más amplio que busca el establecimiento de rutas deaprendizaje.

Uno de los riesgos al usar tecnologías novedosas (como las orientadas a la Web Semántica)es que algunas de las funcionalidades esperadas pueden no cumplir a satisfacción con latotalidad de requerimientos. Otro aspecto importante a tener en cuenta es el tiempo deaprendizaje por parte de los desarrolladores.

Requerimientos sobre operación y mantenimiento

El administrador del sistema, quien será el encargado del mantenimiento del mismo debe-rá:

- Conocer la ubicación de las bases de datos relacionales y la Representación Ontológica.

- Tener conocimiento de la funcionalidad del sistema.

- Manejar los lenguajes de programación y de Bases de datos asociados al sistema, porejemplo, PHP y MySQL.

Un usuario deberá:

- Tener un conocimiento mínimo del funcionamiento de los operadores matemáticos ysu aplicabilidad para el problema específico de determinar perfiles de egresado.

- Estar vinculado con el área de conocimiento específica, en este caso, Ingeniería Eléc-trica. Por ejemplo, ser egresado, profesor, etc.

5.2.5. Evaluación de riesgos

Los riesgos relacionados con el sistema son:

Representación Ontológica incompleta. Si la representación ontológica, especialmentelas ontologías: Plan de estudios, Conocimientos y Habilidades; no se encuentran desa-rrolladas en su totalidad no se contará con la representación del programa curriculary por lo tanto no se podrán establecer perfiles basadas en éstas.

Inconsistencias en la Representación Ontológica. Si hay inconsistencias en la genera-ción de relaciones, definición de clases, subclases e instancias de clases en las Ontolo-gías, se generarán razonamientos incorrectos en el momento de realizar las consultas(SPARQL).

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88 5 Prototipo de software

Acceso restringido al historial académico. Ocasionará que no se puedan establecer co-rrectamente los perfiles.

Disponibilidad de los expertos. Los expertos son de vital importancia para poder ge-nerar los conocimientos que son la base principal del proyecto y que permitirán definirlos perfiles ideales. Entre mayor sea el número de expertos que brinden sus conoci-mientos acerca del tema, mayor será la credibilidad y robustez de la metodología. Esteriesgo hace referencia a la dificultad que se genera en muchas ocasiones al tratar decontactar expertos en un área del conocimiento y su disponibilidad de tiempo y decompatibilidad con el proyecto.

5.2.6. Modelo de implementación

Como se indicó en la sección 5.2.2.1, el resultado de la implementación del prototipo desoftware descrito en este trabajo es una aplicación web.La aplicación se desarrollo en ellenguaje de programación PHP. PHP se orienta al desarrollo de contenido web dinámico einteractivo. Con el fin de guardar los datos de entrada y los resultados de la metodología, sedesarrolló una base de datos en MySQL, que es descrita con detalle en el anexo D.

A través de PHP es posible hacer la integración de la aplicación web con la base de datos enMySQL y también es posible acceder a los datos guardados en el repositorio de datos Open-Link Virtuoso donde se encuentran almacenadas las ontologías. El código fuente resultantedel desarrollo de la aplicación se encuentra en el anexo F.

El diagrama de componentes de UML que se encuentra en el anexo C, en la figura C-12,muestra la interacción de los diferentes componentes que hacen parte del prototipo de soft-ware.

En la figura 5-7 se muestra el diagrama de navegación para el prototipo de software.

Las figuras 5-8 y 5-9 muestran la interfaz gráfica para los módulos de interfaz de usuario yadministración de la aplicación web.

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5.2 Aplicación de la metodología RUP 89

!h

Metodología para definir perfiles de egresado

Módulo deadministración

Interfaz deusuario

Llenar tablas de la BD

Habilidades

Conocimientos

PlandeEstudios

Perfil_Ideal

HistorialAcademico

Individuo

Perfil_Ideal_C/H

Impactos_PE_C/H

a nivel hoja

Ingreso de información

Estudiante

Perfil ideal

Operador de agregación

Parámetro α

Implicación difusa

Hallar Perfil

Individual

Hallar Perfil

Ideal

Hallar Grado de

satisfacción

Figura 5-7.: Diagrama de navegación

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90 5 Prototipo de software

Figura 5-8.: Módulo de interfaz de usuario

Figura 5-9.: Módulo de administración

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6. Aplicación al programa de

Ingeniería Eléctrica

Este capítulo tiene como fin describir la estructura de los datos que son el marco parala construcción de los perfiles de egresados, y el uso de dichos elementos tales como larepresentación ontológica, el plan de estudios y los datos resultantes de la recolección deltrabajo realizado por los expertos y las consultas con los egresados del programa curricular.También se mostrarán los resultados obtenidos tras aplicar la metodología propuesta en estetrabajo (ver capítulo 4) al programa curricular de Ingeniería Eléctrica de la UniversidadNacional de Colombia.

6.1. Modelo del programa de Ingeniería Eléctrica

En la sección 1.2 se ha definido que un perfil es básicamente un conjunto de habilidades yconocimientos. En la sección 1.2.3 se describen con detalle las características de los perfilesde egresados del programa curricular de Ingeniería Eléctrica.

La información que hace parte del marco general para la construcción perfiles de egresadosdel programa curricular de Ingeniería Eléctrica, fue extraída de la representación ontológicapropuesta en [30] y descrita previamente en la sección 1.3 y con mayor detalle en el capítulo3. La estructura jerárquica de cada una de las ontologías de la representación ontológica(principalmente en las ontologías de habilidades y conocimientos) permitió la construcciónde la estructura de las tablas de habilidades y conocimientos en la base de datos relacionalen MySQL, de tal forma que permitió organizar la información por niveles y establecer laestructura de árbol requerida sobre los dos conjuntos.

A través de las consultas SPARQL que se muestran en el anexo B, se obtuvieron los indivi-duos, algunas relaciones (objectProperties) y propiedades de datos (dataProperty) requeridosde las ontologías de Habilidades, Conocimientos y Plan de estudios. La aplicación de dichasconsultas para la extracción de información y su posterior registro en las tablas Conocimien-tos, Habilidades y PlandeEstudios de la base de datos relacional se encuentra detallada enel anexo F.

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92 6 Aplicación al programa de Ingeniería Eléctrica

La información utilizada se ha consignado en varias tablas que, debido a su extensión, sepresentan en el anexo E. El contenido de esas tablas se explica a continuación:

La tabla E-1 muestra los elementos del conjunto de Habilidades que han sido registrados enla base de datos. Como se puede notar, los elementos de este conjunto son los 11 objetivosde aprendizaje pertenecientes al programa curricular de Ingeniería Eléctrica.

En la tabla E-2 se listan los elementos del conjunto de Conocimientos. En este caso se haseleccionado el numeral 1 del CDIO Syllabus aplicado al programa curricular de IngenieríaEléctrica de la Universidad Nacional, que se puede ver con detalle en [7].

La tabla E-3 describe características para las asignaturas, el código de la asignatura, elnombre y si es de tipo obligatoria u optativa.

El comité asesor curricular del programa de pregrado de Ingeniería Eléctrica ha trabajadoen la mejora continua del plan de estudios de Ingeniería Eléctrica. Algunos de sus resul-tados están condensados en el documento Proyecto educativo del programa de pregrado de

Ingeniería Eléctrica - PEP, de los cuales algunos han sido la base para la construcción de in-formación necesaria para aplicar la metodología aquí propuesta. A continuación se describirála estructura de la información obtenida del PEP.

La tabla E-4 muestra los datos que alimentan la matriz de impacto con respecto a lashabilidades, la cual fue construida en base a una matriz que fue construida con el fin deevaluar el cumplimiento de los objetivos de aprendizaje con respecto a cada una de lasasignaturas (matriz de mapeo) [8]. Debido a que los valores de la matriz de mapeo estánen el rango de (0-3) se ha realizado la normalización para obtener un valor en el intervalo[0, 1].

Aunque la matriz de impactos con respecto a los conocimientos y las tablas de los valoresde los perfiles ideales con respecto a habilidades y conocimientos no se encuentran en eldocumento del PEP, éstas fueron resultado del trabajo de los expertos de dominio. Losresultados de dichas matrices fueron también normalizados con el fin de tener los valores enel rango [0, 1].

Las tablas E-5, E-6, E-7, E-8 y E-9, muestran la matriz de impacto de las asignaturasrespecto a los conocimientos.

La tabla que contiene los nombres de los perfiles de egresados, contiene los dos perfilesdefinidos dentro del departamento de Ingeniería Eléctrica y los cuales son: Aplicaciones

industriales y Sistemas de potencia y distribución.

Las tablas de perfiles ideales con respecto a conocimientos y a habilidades establecen losvalores que se espera cumpla un recién egresado en cada uno de los perfiles determinadospor el programa curricular. Estas tablas se relacionan con las tablas del perfil individual através de implicaciones difusas y así se obtiene el árbol de grados de satisfacción.

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6.2 Validación del modelo de impactos de habilidades 93

Las tablas E-10 y E-11 muestran los valores que fueron determinados por los expertos, paralos dos perfiles del programa curricular de Ingeniería Eléctrica de la Universidad Nacionalde Colombia.

A través de encuestas realizadas a los recién egresados, se obtuvo la información para ali-mentar las tablas correspondiente a los datos de los estudiantes y el historial académico enla base de datos. La tabla E-12, muestra una ilustración de la información que ha sido in-gresada a la base de datos, desde la aplicación desarrollada. Por motivos de confidencialidadde la información los datos correspondientes a los estudiantes han sido modificados.

La estructura de la tabla E-12 ha permitido alimentar la tabla “Individuos” e “HistorialA-cademico” de la base de datos en MySQL. Donde en la primera se solicitan los datos comocódigo y nombre y en la segunda se relaciona el estudiante al código de la asignatura vistay su respectiva nota.

6.2. Validación del modelo de impactos de habilidades

Con el fin de comparar la información proporcionada por los expertos del departamentos deIngeniería eléctrica y la percepción que tienen los recién egresados acerca de la relación delos objetivos de aprendizaje con cada una de las asignaturas del plan de estudios, se realizóuna encuesta que fue dirigida a las cuatro últimas promociones de graduados de IngenieríaEléctrica.

La encuesta fue diseñada con tres propósitos específicos:

Recoger la autorización de los egresados para utilizar la información de su historiaacadémica.

Conocer con cuál de los dos perfiles de egresado propuestos por el departamento sesienten más identificados los nuevos ingenieros electricistas.

Construir una matriz de impacto respecto a habilidades que refleje la percepción delos egresados, para realizar posteriormente la comparación con la matriz de impactoproporcionada por el departamento de Ingeniería Eléctrica.

Con base en lo anterior la encuesta fue diseñada de la siguiente forma:

La primera pregunta solicita el número del documento de identidad.

La segunda pregunta es la aprobación de la consulta del historial académico.

La tercera pregunta presenta la descripción de los dos perfiles de egresados, presentadaen la sección 1.2.3, sin indicar el nombre de cada uno de éstos y se le solicita al egresadoque seleccione con cuál se siente más identificado.

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94 6 Aplicación al programa de Ingeniería Eléctrica

Código estudiante Perfil seleccionado1 Aplicaciones Industriales2 Aplicaciones Industriales3 Aplicaciones Industriales4 Sistemas de potencia5 Sistemas de potencia6 Aplicaciones Industriales7 Aplicaciones Industriales8 Aplicaciones Industriales9 Aplicaciones Industriales10 Sistemas de potencia11 Sistemas de potencia

Tabla 6-1.: Perfil seleccionado por cada uno de los egresados

Las siguientes preguntas se enfocan en la construcción de la matriz de impactos relacio-nada con habilidades, donde se le presenta al estudiante los 11 objetivos de aprendizajey las 70 asignaturas del plan de estudios y se les pide que seleccione los objetivos quese cumplen en cada una de las asignaturas.

La encuesta fue diseñada en un editor de encuestas online y se encuentra publicada en elsiguiente link: http://eSurv.org/online-survey.php?survey_ID=LJDIGN_9e7ae72c. Dela solicitud realizada a través de un correo enviado a los egresados, 11 nuevos ingenierosrespondieron la encuesta.

Los resultados de la pregunta No.2 se resumen en la tabla 6-1 1.

La tabla E-13 muestra como resultado la matriz de impactos de la percepción de los es-tudiantes frente a los objetivos de aprendizaje y las asignaturas del programa curricular.Cada celda de esta tabla hace referencia a la cantidad de egresados que marcaron que dichoobjetivo de aprendizaje se cumple en esa asignatura.

La construcción de la matriz de impacto que refleja la percepción de los egresados del cum-plimiento de los objetivos de aprendizaje, permitió realizar una comparación con la matrizde impacto proporcionada por el departamento a través del PEP.

El análisis realizado a partir de la información obtenida por los nuevos ingenieros y la matrizdada por el departamento consistió en verificar el valor de cada una de las celdas de lamatriz de impactos del PEP y comparar su valor (0, 1, 2 o 3) con el de la celda de la matriz

1Al igual que con la tabla que muestra el ejemplo del historial académico, aquí y en las tablas siguientes

que tengan que ver con la información de los resultados de la aplicación de la metodología, los datos

correspondientes a los egresados fueron modificados por razones de confidencialidad de la información,

sin embargo, los resultados son reales.

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6.3 Validación del modelo del perfil 95

obtenida a partir de las encuestas. Lo anterior se realizó con el fin de conocer numéricamentelas diferencias de percepción entre los dos grupos analizados.

Los resultados obtenidos después de realizar dicha comparación se pueden observar en lafigura 6-1

0.00

0.05

0.10

0.15

0.20

0.25

0.30

0.35

0.40

0.45

0.50

-0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5

Com paración del PEP con los resultados de la encuesta de percepción

valoración de las asignaturas por el PEP

Pro

me

dio

re

spu

est

a d

e e

stu

dia

nte

s

Figura 6-1.: Comparación de la percepción de los recién egresados vs la matriz de impactodel PEP

Los resultados obtenidos a partir de este análisis han permitido establecer que hay notablesdiferencias entre la forma como los nuevos egresados ven el cumplimiento de los objetivosde aprendizaje y el análisis que han realizado los expertos sobre el mismo ítem y sugiereuna revisión por parte de éstos últimos, donde posiblemente se pueda tener en cuenta laspercepciones de los nuevos ingenieros y de los estudiantes activos en la universidad, yaque ellos son quienes experimentan desde otro ámbito el cumplimiento y desarrollo de losobjetivos de aprendizaje en cada una de las asignaturas vistas.

6.3. Validación del modelo del perfil

El capítulo 4 explica la metodología propuesta en este trabajo con el fin de establecer per-files de egresados, dicha metodología está basada en un modelo matemático. El capítulo 5muestra el proceso de diseño de un prototipo de software, cuyo fin es el ser una herramientainformática para llevar a cabo la validación de la metodología y la aplicación en un contex-to real. El propósito en esta sección es mostrar los resultados producto de la aplicación de

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96 6 Aplicación al programa de Ingeniería Eléctrica

cod. est. GS conocimientos GS habilidades GS perfil

1 0.3518555 0.3522434 0.71663287147 0.71663287147 0.38833 0.388682 0.1698896 0.1712 0.52288291566707 0.52288291566707 0.20519 0.206373 0.3763366 0.3771916 0.761433305833 0.761433305833 0.41485 0.415624 0.3972053 0.3978299 0.74624604799347 0.74624604799347 0.43211 0.432675 0.3558236 0.3562133 0.70264855423744 0.70264855423744 0.39051 0.390856 0.3630094 0.3631786 0.81813085147 0.81813085147 0.40852 0.408677 0.3718631 0.3725705 0.7645083351607 0.7645083351607 0.41112 0.411768 0.3685537 0.369055 0.75705281955163 0.75705281955163 0.40740 0.407859 0.3898515 0.3901962 0.71569880903693 0.71569880903693 0.42243 0.4227410 0.3526061 0.3529994 0.71480745547 0.71480745547 0.38882 0.3891811 0.3621579 0.3627861 0.75230438294 0.75230438294 0.40117 0.40173

Tabla 6-2.: Resultados preliminares de la aplicación de la metodología 2

la metodología, usando las herramientas descritas en las secciones anteriores y que fueronproporcionadas por el departamento de Ingeniería Eléctrica y el historial académico de losegresados que a través de la encuesta autorizaron la consulta del mismo.

Las tablas que se muestran en las secciones anteriores fueron ingresadas a la base de datosrelacional, a continuación se muestran los resultados obtenidos al aplicar la metodologíadicha información a través de la aplicación web desarrollada con este fin.

6.3.1. Resultados preliminares

La tabla 6-2 resume los resultados obtenidos al aplicar la metodología usando las matricesde impacto de conocimientos y habilidades y la valoración de los perfiles ideales dados porlos expertos del departamento de Ingeniería Eléctrica junto con el historial académico de los11 egresados que respondieron la encuesta.

Los parámetros usados para la obtención de los resultados preliminares se muestran a con-tinuación en la tabla 6-3:

Operador de agregación α

Agregación Máximo N/AGrado de Satisfacción OWA 0,1

Implicación Gödel

Tabla 6-3.: Descripción de los parámetros usados

De los resultados mostrados en la tabla 6-2 se pueden destacar las siguientes observacio-nes:

⋆ Los valores de los grados de satisfacción para las habilidades son iguales en amboscasos

⋆ No hay una clara diferenciación entre los dos perfiles.

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6.3 Validación del modelo del perfil 97

⋆ El valor del perfil de Sistemas de potencia y distribución siempre es mayor que el deAplicaciones industriales.

De acuerdo con las anteriores observaciones se encontraron los aspectos que causaron dichosresultados:

⋆ La tabla de perfiles ideales con respecto a habilidades (ver la tabla E-10) presenta losmismos valores para ambos perfiles, todos su valores están en 1.

⋆ Al revisar con detalle la tabla de los perfiles ideales con respecto a conocimientos(tabla E-11), se encontró que los valores de los dos perfiles son iguales excepto en unospocos casos (el 8 %) donde se hace una diferenciación y en la mayoría de los casos estadiferencia es muy pequeña.

⋆ Las diferencias encontradas le proporcionan un valor mayor al perfil de Sistemas depotencia y distribución.

6.3.2. Ajuste del modelo y Resultados

En la sección anterior, se pueden observar que los resultados después de la aplicación de lametodología no son los esperados, debido a que no existe una diferenciación entre el gradode satisfacción de cada uno de los perfiles. Las observaciones encontradas indican que si bienel modelo para hallar perfiles propuesto en este trabajo está cumpliendo con su objetivo quees el de hallar un grado de satisfacción entre los perfiles propuestos por el departamento yel nivel de cumplimiento de los estudiantes; se hace necesario que se realicen nuevos ajustessobre la información proporcionada por los expertos del departamento de Ingeniería Eléctricacon el fin de marcar una clara diferencia entre los dos perfiles.

Gracias al análisis sobre la información proporcionada, para efectos de poder entregar re-sultados de la aplicación de la metodología que muestren la funcionalidad de la misma, seplantea hacer un ajuste temporal sobre la información proporcionada por los expertos. Elproceso de ajuste consistió en varios procesos producto de las observaciones dadas en lasección 6.3.1:

No se tiene en cuenta el perfil ideal con respecto a las Habilidades, debido a que laevaluación para los dos perfiles en este contexto es igual, es decir, los dos perfilescuentan con el mismo valor.

Se tienen en cuenta únicamente los conocimientos que presentaron diferencia entre losdos perfiles y se trabajan con éstos. La tabla 6-4, muestra el conjunto de conocimientosque se tuvieron en cuenta para la aplicación de la metodología y sus valores.

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98 6 Aplicación al programa de Ingeniería Eléctrica

Conocimiento Aplicaciones industriales Sistemas de potencia y dis-

tribución

Aplicación de circuitos, electrónica de potencia 3 1Aplicación y control de motores 3 1Comunicaciones industriales 3 1Instalaciones eléctricas industriales 3 1Instalaciones eléctricas y comunicaciones 3 1Instrumentación, inductores, actuadores, sensores,control secuencial y automatización

3 1

Luminotecnia 3 1Análisis de sistemas de potencia 1 3Generación (Principios de operación) 1 3Protecciones de sistemas de potencia 1 3Subestaciones eléctricas 1 3Tecnología de generación (Plantas y generadores) 1 3Tecnología de transporte (Líneas y redes) 1 3Transporte (Principios de operación) 1 3

Tabla 6-4.: Valores de los elementos de conocimientos con respecto a los perfiles ideales

Con base en lo anteriormente descrito, se realizó nuevamente la aplicación de la metodologíasobre los datos proporcionados por el historial académico de los 11 estudiantes, la tabla6-5 muestra los resultados hallados, para estos resultados se tuvieron en cuenta los mismosparámetros (operadores de agregación, implicación difusa y valores de α) que en la sección6.3.1.

Código estudiante Aplicaciones industriales Sistemas de potencia y distribución

1 0,166591 0,200419442 0,082 0,1093 0,1206559 0,130272224 0,111151 0,11886925 0,26767108 0,29979826 0,1944559 0,2059299847 0,109351 0,11925628 0,2305279 0,3447599929 0,29281816 0,3104581610 0,2417815 0,3112998411 0,28846756 0,2742472

Tabla 6-5.: Resultados obtenidos después del ajuste de información

De acuerdo con la información proporcionada por la tabla 6-5, se encuentra que aún el perfilde Sistemas de potencia y distribución presenta mayores valores que el perfil de “AplicacionesIndustriales”, sin embargo, hay una diferencia más clara entre la mayoría de los resultadosdel grado de satisfacción entre los dos perfiles.

6.3.3. Análisis de sensibilidad

Con el fin de analizar la sensibilidad del modelo a los parámetros se evalúa el comportamientodel mismo ante variaciones en el diseño de los operadores OWA y la selección del operadorde implicación.

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6.3 Validación del modelo del perfil 99

El operador de agregación que se usó para hallar tanto los valores de agregación como losgrados de satisfacción fue el operador OWA, se hizo una variación en los valores de α desde0 hasta 1 en intervalos de 0, 1 y se usaron las implicaciones difusas de Gödel y Goguen.

Se seleccionó el operador de agregación OWA debido a que éste abarca el mínimo, el má-ximo y en algunas ocasiones dependiendo del número de argumentos y el parámetro ornessseleccionado, se comporta también como el promedio simple.

Para los análisis, al parámetro α correspondiente al proceso de agregación se le asignaráel subíndice 2 y para el parámetro α aplicado para hallar el grado de satisfacción se leasignará el subíndice 1, definiéndolos como α1 y α2 respectivamente. De igual forma elperfil de Aplicaciones industriales será denominado P1 y el perfil de Sistemas de potencia ydistribución como P2

Para ilustrar el efecto de los operadores de agregación, se ha seleccionado aleatoriamente unode los 11 estudiantes. Las figuras 6-3a, 6-3b, 6-4a y 6-4b muestran cómo varía el grado desatisfacción a los perfiles P1 y P2 respectivamente. En esas figuras se observa que el grado desatisfacción aumenta cuando se incrementan α1 o α2. Este hecho es debido a que un aumentoen cualquiera de los α es un aumento en la condición de orness del operador de agregación.En otras palabras, la agregación es menos restrictiva (más incluyente). Valores elevados de α

significan entonces una mayor laxitud a la hora de estimar: 1) los valores del perfil individualy 2) el grado de satisfacción agregado.

Otra forma de visualizar el efecto de los α en el grado de satisfacción se presenta en la figura6-2. Allí se muestran los grados de satisfacción de todos los estudiantes a los dos perfiles, paralos casos en que α1 = α2. Se han utilizado colores diferentes para diferenciar α1 = α2 = 0.1

de α1 = α2 = 0.2, etc. En esta gráfica se observa también que al incrementar los valores delos α, se incrementan también los grados de satisfacción de los dos perfiles.

El efecto de modificar los α no es idéntico para los dos perfiles. Las figuras 6-5a, 6-5b, 6-6a y6-6b muestra cómo varía la diferencia del grado de satisfacción entre los dos perfiles, para elmismo estudiante. Valores positivos en esta figura significan un grado de satisfacción mayora P1, y valores negativos significan un grado de satisfacción mayor para P2. En la figura seobserva cómo para ciertas combinaciones de α1 y α2 el estudiante tiene un perfil más cercanoa P1 mientras que para otras, lo es a P2 así:

Valores altos de α1 y valores bajos de α2 estiman un perfil más cercano a P1.

Valores bajos de α1 y valores altos de α2 estiman un perfil más cercano a P2.

Para interpretar esta situación, conviene recordar el papel de los operadores OWA asociadosa α1 y a α2, que aquí se denotarán OWA1 y OWA2 respectivamente:

OWA1 se utiliza para calcular los valores de los nodos padre a partir de los valores delos nodos hoja. Al utilizarse en el grado de satisfacción, el uso de esta agregación puede

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100 6 Aplicación al programa de Ingeniería Eléctrica

ilustrarse con un ejemplo, a modo de pregunta: Si un estudiante sabe sumar, restar,

multiplicar, pero no sabe dividir, ¿qué tanta aritmética conoce?. Un valor bajo de α1

genera un OWA1 restrictivo, cercano al operador mínimo. Si se utiliza un valor bajode α1, entonces la respuesta sería semejante a: Conoce muy poca aritmética, porque

requiere conocer todos los aspectos de la aritmética.

OWA2 se utiliza para estimar el perfil individual a partir del historial académico (encombinación con la matriz de impactos). El uso de esta agregación puede ilustrarsetambién con una pregunta ejemplo: En el plan de estudios está previsto que un es-

tudiante aprenda a sumar en tres asignaturas. El estudiante tuvo muy buenas notas

en dos de ellas y malas notas en la tercera ¿qué tanto sabe sumar?. Un valor alto deα2 genera un OWA2 incluyente, cercano al máximo. Si se utiliza un valor alto de α2,entonces la respuesta sería semejante a Sabe sumar muy bien, porque lo aprendió en

dos asignaturas.

Volviendo a los valores de las figuras 6-5a, 6-5b, 6-6b y 6-6b, se puede concluir que laelección del perfil más cercano está influenciada por la interpretación que se haga de quéson los perfiles, representada ahora por el valor numérico de dos parámetros del modelo. Enparticular, para la autora, una interpretación adecuada debe tomar valores bajos de α1 yvalores altos de α2.

Para evaluar la incidencia de la selección de la función de implicación, en cada una de lasgráficas anteriores se han incluido los resultados con dos de ellas: la Implicación Gödel y laimplicación Goguen. Puede observarse que el comportamiento cualitativo es semejante, sibien existen diferencias numéricas. Con la información utilizada en esta tesis, no es posibleestablecer un criterio que permita decidir que el comportamiento de una implicación essuperior al de la otra.

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6.3 Validación del modelo del perfil 101

0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1.0

0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0

Aplicaciones indust riales

Sis

tem

as

de

po

ten

cia

y d

istr

ibu

ció

n

Figura 6-2.: Efecto de la variación de los α sobre los grados de satisfacción, cuando α1 = α2.Cada color corresponde a un valor diferente de α1 = α2

0.00.0

0.1

0.10.2

0.2

0.3 0.0

0.3

0.4 0.10.2

0.4

0.5

Z

0.3Y0.6 0.4

0.5

0.50.7 0.6

0.6

X0.8 0.7

0.7

0.80.9 0.91.0

0.8

1.0

0.91.0

Resultados del grado de sat isfacción correspondiente al perfil Aplicaciones indust riales

(a)

0.00.0

0.1

0.1

0.2

0.2

0.3

0.3

Z

0.4

0.40.5

0.5

Y0.6 0.0

0.6

0.10.7 0.2

0.7

0.30.40.8 0.5

0.8

0.60.9 0.7 X0.8

0.9

0.91.0 1.0

1.0

Resultados del grado de sat isfacción correspondientes al perfil Aplicaciones indust riales

(b)

Figura 6-3.: Comparación de los resultados del grado de satisfacción del perfil P1 con lasimplicaciones Gödel y Goguen

0.00.0

0.1

0.1

0.2

0.2

0.3

0.30.4

Z

0.4

0.5

0.5

Y0.00.6 0.1

0.6

0.20.7 0.3

0.7

0.40.8 0.50.6

0.8

0.70.9 X0.8

0.9

0.91.0 1.0

1.0

Resultados del grado de sat isfacción correspondientes al perfil Sistem as de potencia y dist ribución

(a)

0.00.0

0.1

0.1

0.2

0.2

0.3

0.3

Z

0.4

0.4

0.5

0.5Y

0.6

0.00.6 0.1

0.7

0.20.7 0.3

0.8

0.40.8 0.5

0.9

0.60.70.9 X0.8

1.0

0.91.0 1.0

Resultados del grado de sat isfacción correspondientes al perfil Sistem as de potencia y dist ribución

(b)

Figura 6-4.: Comparación de los resultados del grado de satisfacción del perfil P2 con lasimplicaciones Gödel y Goguen

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102 6 Aplicación al programa de Ingeniería Eléctrica

0.00.1

0.20.3

-0.200 0.40.00.1 0.50.2 X

0.3 0.60.4

0.70.5

0.025

0.6 0.8Y 0.70.8 0.9

0.9 1.01.0

Z0.250

0.475

0.700

Diferencia ent re los grados de sat isfacción de los dos perfiles

(a)

0.00.0

0.1

0.1

0.2

0.20.3

0.3

0.4

0.4

Z

0.5Y

0.5

0.00.10.6 0.2

0.6

0.30.7 0.4

0.7

0.50.8 0.60.7

0.8

0.9 X0.80.91.0

0.9

1.0

1.0

Diferencias ent re los grados de sat isfacción de los dos perfiles

(b)

Figura 6-5.: Efecto de restar P1 y P2

-0.0768

-0.0307

0.01540.0615

0.1080.154 0.2 0.246 0.2920.338

0.3840.43

0.4760.523

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1.0

0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0

Diferencia ent re los grados de sat isfacción de los dos perfiles

(a)

-0.0575

-0.0575

-0.0215

-0.0215

0.0146

0.0146

0.05070.0868

0.1230.1590.1950.2310.2670.303

0.340.3760.4120.448

0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1.0

0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0

Diferencias ent re los grados de sat isfacción de los dos perfiles

(b)

Figura 6-6.: Muestra del efecto de restar P1 y P2 en contorno

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7. Conclusiones y trabajo futuro

7.1. Conclusiones

1. La revisión bibliográfica reveló que pese a que el concepto de perfil profesional estáimplícito en los programas curriculares de las instituciones educativas, no existía unametodología que permitiera evaluar el grado de cumplimiento de éstos dentro de lasinstituciones educativas.

2. El modelo desarrollado suple esa carencia. En particular, el modelo permite:

Modelar cuantitativamente la definición de perfil profesional, y sus posibles espe-cializaciones, mediante el concepto de Perfil Ideal.

Incorporar en la definición de perfil (ideal), aquellas habilidades y conocimientosque lo definen, de forma jerárquica.

Modelar cuantitativamente las habilidades y conocimientos de un profesional,mediante el concepto de Perfil Individual.

Estimar qué tanto se acercan las habilidades y conocimientos de un profesionalespecífico, a aquellas establecidas en un perfil ideal, mediante el concepto de Grado

de Satisfacción

3. El modelo desarrollado es flexible en varios sentidos:

No está asociado a un programa curricular específico. Sólo requiere poder repre-sentar el perfil del profesional como un árbol.

El árbol del perfil puede incorporar otros elementos adicionales o diferentes a lashabilidades y conocimientos, si así se requiere.

La profundidad de los árboles involucrados no está preestablecida.

La utilización de los operadores de agregación OWA construidos con la ayuda delparámetro α permite modelar diferentes interpretaciones asociadas al perfil, envirtud de su efecto sobre la restricción o inclusión de valores (Orness).

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104 7 Conclusiones y trabajo futuro

4. La construcción del perfil individual en esta Tesis se ha basado en el historial académico,principalmente porque es la única fuente de información actual disponible para el casode aplicación. No obstante, si se utilizan pruebas específicas para valorar las habilidadesy conocimientos, estos resultados pueden ser fácilmente incorporados en el modelo.

5. La herramienta de software desarrollada cumple con su propósito básico de permitirvalidar el modelo y probar el efecto de los parámetros. Cualquier uso adicional quequiera dársele, probablemente requerirá de modificaciones.

6. La definición de perfiles profesionales asociados a la carrera de Ingeniería Eléctricausadas en este trabajo no resultó ser la más adecuada para la aplicación del perfil.Esto no es de extrañar, ya que los perfiles elaborados por el Departamento de IngenieríaEléctrica no fueron diseñados con un enfoque cuantitativo, sino meramente indicativopara los aspirantes al programa y para los estudiantes. Por esta razón, los perfiles son,desde el punto de vista numérico, prácticamente iguales. La redefinición de los perfilesa partir de aquellos aspectos que los diferencian permitió una mejor discriminación porparte del modelo.

7.2. Trabajo futuro

1. Se propone un trabajo mancomunado con la coordinación curricular de Ingeniería Eléc-trica, para adecuar los perfiles profesionales a la potencialidad del modelo propuesto.En esta misma línea, sería interesante trabajar con otras carreras diferentes, comen-zando con las más cercanas a Ingeniería Eléctrica, tales como Ingeniería Electrónica eIngeniería Mecatrónica

2. Es necesario una validación con un grupo más amplio de egresados. En especial conegresados de años más recientes; lo anterior en razón a que algunos de los encuestadostomaron algunas asignaturas de planes de estudio anteriores al vigente.

3. El modelo propuesto puede incorporarse en un modelo mayor de selección de rutas deaprendizaje. Esta tarea está siendo abordada actualmente en una Tesis Doctoral, y portanto se espera que los resultados aquí presentados nutran dicha tesis.

4. La construcción del Perfil Individual a partir de la medición directa o indirecta dehabilidades y conocimientos es todo un campo de investigación. Los avances que eneste sentido ha tenido el Departamento de Ingeniería Eléctrica hacen prever que en elcorto plazo se puedan incorporar al modelo aquí presentado.

5. El modelo en sí mismo también puede usarse para verificar la coherencia interna deun programa curricular, al comparar los impactos esperados de las asignaturas, con los

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7.2 Trabajo futuro 105

perfiles obtenidos idealmente. Un análisis probabilístico basado en las estadísticas delas calificaciones históricas también es factible.

6. Una vez consolidado el modelo a nivel académico, puede formularse su aplicación futuraen las áreas de Recursos Humanos de las organizaciones.

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A. Proceso de construcción de las

ontologías propuestas

En la sección 3.2 se propone una reestructuración de las ontologías, con el fin de adaptarla representación ontológica a los cambios que se han desarrollado en el interior del depar-tamento de ingeniería eléctrica. Su propósito es también el de poder aplicar la metodologíatransformando la estructura del conocimiento que originalmente es un grafo donde algunosde sus vértices están conectados por varios caminos a una estructura en forma de árbol.

A continuación se muestra el proceso de construcción del código fuente en RDF que haceparte de la propuesta de las ontologías reestructuradas. La generación de estas ontologíasse hizo a través de Open Refine [16], que es una plataforma que permite la conversión dealgunos tipos de formatos, enfocándose principalmente a los servicios Web. En este caso, laherramienta fue usada para convertir archivos CSV en archivos de formato RDF.

Para realizar la conversión, se generó un archivo CSV con una estructura donde las colum-nas representan clases, subclases, individuos, propiedades de los objeto (como por ejemplo,label) y las relaciones definidas para cada ontología y las propiedades de dato, si éstas sonrequeridas.

Una vez construidos los archivos CSV se importan a la herramienta, que es una plataformaweb, allí se construye el RDF Skeleton donde se relacionan las columnas del archivo CSVen una estructura de formato RDF, que es jerárquica y que permite definir cada uno de loselementos dentro de la ontología.

La figura A-1 muestra un ejemplo de uno de los armazones RDF construidos para unaontología.

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107

Figura A-1.: Creación del RDF Skeleton en OpenRefine

Después de construir la estructura del RDF, la herramienta permite hacer la exportacióndel archivo en formato RDF. Las ontologías obtenidas se anexan en el material digital comoarchivos adjuntos, con los siguientes nombres:

⋆ Conocimiento.rdf

⋆ Habilidades.rdf

⋆ PlanDeEstudios.rdf

Las ontologías obtenidas en RDF pueden visualizarse Protégé. Protégé [27] es un editor deontologías y de estructuras basadas en conocimiento. Ha sido desarrollado en la universidadde Stanford. Este software es de libre distribución y está basado en Java.

Algunas de las ventajas de Protégé son:

⋆ Tiene un entorno gráfico para el desarrollo de ontologías. Esto permite que las onto-logías se puedan visualizar en forma de árbol y se pueda entender la estructura de lasmismas.

⋆ Tiene dos formas de modelamiento de ontologías: ya sea por marcos o a través dellenguaje de ontologías OWL.

⋆ Cuenta con un razonador lógico, con el cual es posible verificar la estructura lógica dela ontología.

⋆ Es posible integrarlo otras aplicaciones aumentando la flexibilidad en el ambiente de

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108 A Proceso de construcción de las ontologías propuestas

desarrollo de ontologías.

⋆ Las ontologías pueden ser exportadas e importadas en una variedad de formatos comoRDF, OWL y XML Schema entre otros.

En la figura A-2, se puede visualizar una parte de la estructura de árbol de la ontologíade Conocimientos, donde se muestran la superclase thing (que es el universo de dominio yaparece por defecto en todas las ontologías creadas o importadas a Protégé), la clase padre,tres clases hijo o subclases y tres individuos que pertenecen a la subclase Conocimiento alto

nivel.

Figura A-2.: Vista de algunas clases e individuos a través de OntoGraf

A través de Protégé es posible confirmar si la estructura de las ontologías creadas en Open-Refine corresponde con la representación de conocimiento que se quiere obtener. Asimismo,Protégé permite realizar consultas SPARQL sobre las ontologías.

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B. Consultas SPARQL

A continuación se muestran las tres consultas SPARQL elaboradas con el fin de extraerinformación de las ontologías e ingresar esta información a la base de datos.

La siguiente consulta lista todos los individuos de la clase “ObjetivosDeAprendizaje” defini-dos en la ontología de Habilidades.

Código fuente B.1: Consulta SPARQL sobre la ontología de Habilidades

PREFIX rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#>

PREFIX owl: <http://www.w3.org/2002/07/owl#>

PREFIX xsd: <http://www.w3.org/2001/XMLSchema#>

PREFIX rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#>

SELECT DISTINCT ?indiv as ?ObjetivosDeAprendizaje

WHERE ?individuo rdf:type owl:NamedIndividual.

?individuo rdf:type ?subclase.

?individuo rdfs:label ?indiv.

FILTER regex(str(?subclase), ’ObjetivosDeAprendizaje’, ’i’)

ORDER BY ?indiv

El objeto de esta consulta es mostrar todos los individuos pertenecientes a la ontología deConocimientos, de igual forma indica a qué nivel de acuerdo al CDIO pertenecen.

Código fuente B.2: Consulta SPARQL sobre la ontología de Conocimientos

PREFIX rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#>

PREFIX owl: <http://www.w3.org/2002/07/owl#>

PREFIX xsd: <http://www.w3.org/2001/XMLSchema#>

PREFIX rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#>

PREFIX ConocimientoTecnicop:<http://purl.org/net/ConocimientoTecnicop#>

SELECT DISTINCT ?AltoNivel ?SegundoNivel ?TercerNivel

WHERE ?AN ConocimientoTecnicop:tieneConocimientoSegundoNivel ?SN.

OPTIONAL ?SN

ConocimientoTecnicop:tieneConocimientoTercerNivel ?TN.

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110 B Consultas SPARQL

?TN rdfs:label ?TercerNivel.

?AN rdfs:label ?AltoNivel.

?SN rdfs:label ?SegundoNivel.

ORDER BY ?AltoNivel ?SegundoNivel ?TercerNivel

Finalmente, la última consulta SPARQL lista todas las asignaturas del plan de estudios,junto con el código y el tipo de asignatura (obligatoria u optativa).

Código fuente B.3: Consulta SPARQL sobre la ontología del Plan de estudios

PREFIX rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#>

PREFIX owl: <http://www.w3.org/2002/07/owl#>

PREFIX xsd: <http://www.w3.org/2001/XMLSchema#>

PREFIX rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#>

PREFIX PlanDeEstudiosp: <http://purl.org/net/PlanDeEstudiosp#>

SELECT DISTINCT ?Codigo ?Curso ?Tipo

WHERE ?individuo rdf:type owl:NamedIndividual.

?individuo rdf:type ?subclase.

?individuo rdfs:label ?Curso.

?subclase rdfs:subClassOf ?clase.

?subclase rdfs:label ?Tipo.

?individuo PlanDeEstudiosp:tieneCodigo ?Codigo.

FILTER regex(str(?clase), ’Asignatura’, ’i’)

ORDER BY ?Tipo ?Curso

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C. Diagramas UML

A continuación se muestran los diagramas UML que están relacionados al prototipo desoftware propuesto en este trabajo.

C.1. Diagramas de secuencia

Los diagramas de secuencia están relacionados con los escenarios de los casos de usos ypermiten visualizar la interacción del sistema con los actores.

La figura C-1 muestra el diagrama Sec1: “Seleccionar individuo”

Figura C-1.: Sec1: “Seleccionar individuo”

La figura C-2 muestra el diagrama Sec2: “Seleccionar operador matemático”

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112 C Diagramas UML

Figura C-2.: Sec2: “Seleccionar operador matemático”

La figura C-3 muestra el diagrama Sec3: “Ingresar parámetros”

Figura C-3.: Sec3: “Ingresar parámetros”

La figura C-4 muestra el diagrama Sec4: “Calcular grado de satisfacción”

Figura C-4.: Sec4: “Calcular grado de satisfacción”

La figura C-5 muestra el diagrama Sec5: “Solicitar reportes”

Figura C-5.: Sec5: “Solicitar reportes”

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C.2 Diagrama de estados 113

La figura C-6 muestra el diagrama Sec6: “Cargar datos”

Figura C-6.: Sec6: “Cargar datos”

C.2. Diagrama de estados

Este diagrama permite ver el comportamiento del sistema cuando hay eventos externos(ejecutados por un actor) que afectan al mismo.

La figura C-7 muestra el diagrama de estados para el sistema propuesto.

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114 C Diagramas UML

Figura C-7.: Diagrama de estados

C.3. Diagramas de Colaboraciones

Estos diagramas son una extensión del diagrama de estados, permiten ver las acciones rea-lizadas por los objetos que están involucrados en un estado del sistema.

La figura C-8 muestra el diagrama de colaboraciones correspondiente al estado “Calculargrado de satisfacción”

Figura C-8.: “Calcular grado de satisfacción”

La figura C-9 muestra el diagrama de colaboraciones correspondiente al estado “Solicitar

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C.4 Diagrama de actividades 115

reportes”

Figura C-9.: “Solicitar reportes”

La figura C-10 muestra el diagrama de colaboraciones correspondiente al estado “Cargardatos”

Figura C-10.: “Cargar datos”

C.4. Diagrama de actividades

Este diagrama permite ver en de forma resumida y gráfica las actividades realizadas por elsistema.

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116 C Diagramas UML

La figura C-11 muestra el diagrama de actividades del sistema.

Figura C-11.: Diagrama de actividades

C.5. Diagrama de componentes

Este diagrama permite ver las relaciones entre el software requerido para el funcionamientocompleto del sistema.

La figura C-12 muestra el diagrama de componentes.

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C.6 Diagrama de despliegue 117

Figura C-12.: Diagrama de componentes

C.6. Diagrama de despliegue

Este diagrama es una extensión del diagrama de componentes y busca mostrar la relaciónentre los componentes y el hardware que interactúan con el sistema.

La figura C-13 muestra el diagrama de despliegue.

Figura C-13.: Diagrama de despliegue

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118 C Diagramas UML

C.7. Diagramas de clases

Los diagramas de clases buscan mostrar la interacción y funcionamiento de las clases, susatributos y las funciones relacionadas con éstas.

La figura C-14 muestra el diagrama de clases relacionado al proceso de generar un perfilindividual.

Figura C-14.: Diagrama de clases para generar un Perfil Individual

La figura C-15 muestra el diagrama de clases relacionado al modelamiento matemático quecompara un perfil individual respecto a los perfiles ideales.

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C.7 Diagramas de clases 119

Figura C-15.: Diagrama de clases relacionado al Modelamiento Matemático

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D. Descripción de la base de datos

D.1. Diccionario de datos

A continuación se muestra el diccionario de datos de la base de datos desarrollada para esteproyecto.

La tabla D-1 hace una descripción general de las tablas existentes en la base de datosPerfiles.

En la tabla D-2 se puede ver el diccionario de datos correspondiente a la tabla de Conoci-mientos.

Debido a que la estructura de la tabla de Habilidades es igual a la tabla de conocimientos, eldiccionario de datos es igual. Los datos que se ingresan son correspondientes a las habilidadesrelacionadas al plan de estudios.

La tabla D-3 corresponde al diccionario de datos de la tabla PlandeEstudios.

La tabla D-4 muestra la estructura de la tabla Individuo.

En la tabla D-5 se puede visualizar la estructura de la tabla HistorialAcademico.

La tabla D-6 muestra la estructura general de las matrices de impacto de conocimientos yhabilidades.

En la tabla D-7 se puede conocer la estructura de la tabla Perfil_Ideal

La tabla D-8 muestra la estructura de las tablas ‘Perfil_Ideal_C’ y ‘Perfil_Ideal_H’ res-pectivamente.

En la tabla D-9 se muestra la estructura de las tablas ‘Perfil_Individual_C’ y ‘Perfil_Individual_H’respectivamente.

Por último, la tabla D-10 permite conocer la estructura de la tabla Perfil_Individual.

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D.2 Diagramas entidad-relación 121

Nombre de la base de datos: PerfilesDescripción: Base de datos donde se registra la información requerida y gene-

rada a partir de la aplicación de la metodología para definir perfiles de egresados

propuesta en este trabajo.

Nombre de la tabla DescripciónConocimientos Están almacenados los elementos del conjunto de cono-

cimientos extraídos desde la ontología de conocimientotécnico.

Habilidades Se encuentran todos los elementos del conjunto de habi-lidades que han sido extraídos de la ontología de habili-dades.

PlandeEstudios Registro de las asignaturas del plan de estudios.Individuo Listado de los estudiantes del programa curricular.HistorialAcademico Registra la información relacionada a las asignaturas vis-

tas y las notas de un estudiante durante su proceso deformación profesional.

Impacto_PE_C Hace referencia a la matriz de impacto, que condensalos valores esperados de los conocimientos con respectoa las asignaturas del plan de estudios.

Impacto_PE_H Es la matriz de impactos de las asignaturas con respectoa las habilidades.

Perfil_Ideal Nombres de los perfiles de egresados que han sido esta-blecidos por el programa curricular.

Perfil_Ideal_C Valores establecidos para cada conocimiento con respec-to a cada uno de los perfiles ideales.

Perfil_Ideal_H Valores establecidos para cada habilidad con respecto acada perfil ideal.

Perfil_Individual_C Registra el valor obtenido al relacionar la matriz de im-pacto de conocimientos con el historial académico de unestudiante. Esta tabla es equivalente al árbol de gradosde satisfacción descrito en la sección 4.2.4.

Perfil_Individual_H Es igual a Perfil_Individual_C, para esta tabla se haceel registro de la relación entre la matriz de impactos dehabilidades con el historial académico de un estudiante.

Perfil_Individual En esta tabla se registra el valor del grado de satisfacciónde un estudiante con respecto a uno o varios perfilesideales. Lo cual ha sido descrito en la sección 4.1.4

Tabla D-1.: Descripción general de la base de datos Perfiles

D.2. Diagramas entidad-relación

La figura D-1, muestra el diagrama entidad-relación de todos los elementos de la base dedatos que están relacionados con el conjunto de Conocimientos.

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122 D Descripción de la base de datos

Nombre de la tabla: ConocimientosDescripción: Se encuentra registrada la información correspondiente al conjunto

de conocimientos técnicos

Atributo Tipo Tamaño Restricción Descripciónid int -

Autoin-cremental

11 Clave pri-maria

Es la identificación de cada unode los elementos del conjunto deconocimientos.

nombre varchar 255 No permiteduplicados

Es el nombre dado a cada uno delos elementos.

id_padre int 11 Debido a que los elementos delconjunto pueden estar anidados ysu estructura es de árbol, cadaelemento puede tener un padre,excepto si el el elemento raíz. Enesta columna se registra el identi-ficador (id) que se le ha asignadoal padre de dicho elemento. En elcaso del elemento raíz el valor quese le asigna a id_padre es null.

nivel int 11 No acep-ta valoresnulos

Registra el valor del nivel del ár-bol donde está posicionado el ele-mento.

Tabla D-2.: Diccionario de datos de la tabla Conocimientos

Nombre de la tabla: PlandeEstudiosDescripción: Registro del listado de asignaturas del plan de estudios.

Atributo Tipo Tamaño Restricción Descripciónid int -

Autoin-cremental

11 Clave pri-maria

Es el identificador que se le asignaa una asignatura.

codigo varchar 20 Es el código asignado a la asigna-tura por parte de la universidad.

asignatura varchar 255 No permitevalores nu-los

Es el nombre de la asignatura taly como se encuentra registrada enla resolución 181.

tipo varchar 20 Este campo indica si la asignaturaes optativa u obligatoria.

Tabla D-3.: Diccionario de datos de la tabla PlandeEstudios

En la figura D-2 se observa el diagrama entidad-relación de todos los elementos de la basede datos que están relacionados con el conjunto de Habilidades.

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D.3 Código SQL de la base de datos 123

Nombre de la tabla: IndividuoDescripción: Listado de los estudiantes pertenecientes al programa curricular

Atributo Tipo Tamaño Restricción Descripciónid int -

Autoin-cremental

11 Clave pri-maria

Es el identificador que se le asignaa un estudiante.

codigo varchar 20 No permiteduplicados

Es el código asignado al estudian-te por parte de la universidad.

nombre varchar 255 No permitevalores nu-los

Nombres y apellidos del estudian-te.

Tabla D-4.: Diccionario de datos de la tabla Individuo

Nombre de la tabla: HistorialAcademicoDescripción: Muestra las asignaturas vistas y las notas obtenidas por un es-

tudiante.

Atributo Tipo Tamaño Restricción Descripciónid int - Au-

toincre-mental

11 Clave pri-maria

Es el identificador que se le asig-na a una asignatura en la base dedatos.

id_individuo int 11 Es el identificador (id) que se leasignó a un estudiante en la tabla‘Individuo’.

id_asignatura int 11 Es el identificador (id) que se leasignó a una asignatura en la ta-bla ‘PlandeEstudios’.

nota float - No permitevalores nu-los

Nota obtenida por el estudiantepara dicha asignatura.

Tabla D-5.: Diccionario de datos de la tabla HistorialAcademico

D.3. Código SQL de la base de datos

El código fuente muestra la estructura de la base de datos que fue desarrollada para estatesis.

Código fuente D.1: Archivo *.sql de la base de datos de perfiles

-- MySQL dump 10.13 Distrib 5.5.40 , for debian -linux -gnu (i686)

--

-- Host: localhost Database : Perfilesv3

-- ------------------------------------------------------

-- Server version 5.5.40 -0ubuntu0 .12.04.1

/* !40101 SET @OLD_CHARACTER_SET_CLIENT=@@CHARACTER_SET_CLIENT */;

/* !40101 SET @OLD_CHARACTER_SET_RESULTS =@@CHARACTER_SET_RESULTS */;

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124 D Descripción de la base de datos

Nombre de la tabla: Impacto_PE_C/HDescripción: Listado de las asignaturas pertenecientes al programa curricular

Atributo Tipo Tamaño Restricción Descripciónid_conocimiento/ id_habilidad

int 11 Es el identificador (id) asignado aun conocimiento/habilidad en latabla ‘Conocimientos’ o ‘Habili-dades’ respectivamente.

id_asignatura int 11 Es el identificador (id) que se leasignó a una asignatura en la ta-bla ‘PlandeEstudios’.

valor float - No permitevalores nu-los

Es el valor asignado a la celdacorrespondiente al conocimien-to/habilidad con respecto a unaasignatura.

Tabla D-6.: Diccionario de datos de la tabla Impacto_PE_C/H

Nombre de la tabla: Perfil_IdealDescripción: En esta tabla se encuentran los nombre de los perfiles de egre-

sado establecidos por el programa curricular.

Atributo Tipo Tamaño Restricción Descripciónid int -

Autoin-cremental

11 Clave pri-maria

Es el identificador que se le asignaa un perfil ideal.

nombre varchar 255 No permiteduplicados,no permi-te valoresnulos.

Es el nombre asignado a un perfilprofesional.

Tabla D-7.: Diccionario de datos de la tabla Perfil_Ideal

/* !40101 SET @OLD_COLLATION_CONNECTION=@@COLLATION_CONNECTION */;

/* !40101 SET NAMES utf8 */;

/* !40103 SET @OLD_TIME_ZONE=@@TIME_ZONE */;

/* !40103 SET TIME_ZONE =’+00:00’ */;

/* !40014 SET @OLD_UNIQUE_CHECKS=@@UNIQUE_CHECKS , UNIQUE_CHECKS=0 */;

/* !40014 SET @OLD_FOREIGN_KEY_CHECKS=@@FOREIGN_KEY_CHECKS ,

FOREIGN_KEY_CHECKS=0 */;

/* !40101 SET @OLD_SQL_MODE=@@SQL_MODE , SQL_MODE =’

NO_AUTO_VALUE_ON_ZERO ’ */;

/* !40111 SET @OLD_SQL_NOTES=@@SQL_NOTES , SQL_NOTES =0 */;

--

-- Table structure for table ‘Conocimientos ‘

--

Page 144: Metodología para la definición de perfiles de egresados de ... · Metodología para la definición de perfiles de egresados de un programa curricular, basado en ontologías

D.3 Código SQL de la base de datos 125

Nombre de la tabla: Perfil_Ideal_C/HDescripción: En estas tablas se encuentran los valores esperados de los perfiles

ideales con respecto a un conocimiento/habilidad

Atributo Tipo Tamaño Restricción Descripciónid_perfilideal int 11 Es el identificador (id) que se le

asignó a un perfil ideal en la tabla‘Perfil_Ideal’.

id_conocimiento/ id_habilidad

int 11 Es el identificador (id) asignado aun conocimiento/habilidad en latabla ‘Conocimientos’ o ‘Habili-dades’ respectivamente.

valor float - No permitevalores nu-los

Es el valor asignado a la celdacorrespondiente al conocimien-to/habilidad con respecto a unperfil ideal.

Tabla D-8.: Diccionario de datos de la tabla Perfil_Ideal_C/H

Nombre de la tabla: Perfil_Individual_C/HDescripción: En estas tablas se encuentran los valores calculados de los per-

files individuales con respecto a un conocimiento/habilidad

Atributo Tipo Tamaño Restricción Descripciónid_individuo int 11 Es el identificador (id) que se le

asignó a un estudiante en la tabla‘Individuo’.

id_conocimiento/ id_habilidad

int 11 Es el identificador (id) asignado aun conocimiento/habilidad en latabla ‘Conocimientos’ o ‘Habili-dades’ respectivamente.

valor float - No permitevalores nu-los

Es el valor calculado después dehacer la relación entre las matri-ces de impacto y el historial aca-démico y de aplicar un operadorde agregación.

Tabla D-9.: Diccionario de datos de la tabla Perfil_Ideal_C/H

DROP TABLE IF EXISTS ‘Conocimientos ‘;

/* !40101 SET @saved_cs_client = @@character_set_client */;

/* !40101 SET character_set_client = utf8 */;

CREATE TABLE ‘Conocimientos ‘ (

‘id‘ int (11) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,

‘nombre ‘ varchar (255) NOT NULL ,

‘id_padre ‘ int (11) DEFAULT NULL ,

‘nivel ‘ int (11) NOT NULL ,

PRIMARY KEY (‘id ‘),

UNIQUE KEY ‘id‘ (‘id‘),

UNIQUE KEY ‘nombre ‘ (‘nombre ‘)

Page 145: Metodología para la definición de perfiles de egresados de ... · Metodología para la definición de perfiles de egresados de un programa curricular, basado en ontologías

126 D Descripción de la base de datos

Nombre de la tabla: Perfil_IndividualDescripción: En esta tabla se muestran los valores después de calcular el

grado de satisfacción de un perfil individual con respecto a uno o varios perfiles

ideales.

Atributo Tipo Tamaño Restricción Descripciónid_individuo int 11 Es el identificador (id) que se le

asignó a un estudiante en la tabla‘Individuo’.

id_perfilideal int 11 Es el identificador (id) que se leasignó a un perfil ideal en la tabla‘Perfil_Ideal’.

valor float Clave pri-maria, nopermitevaloresnulos.

Es el valor correspondiente al gra-do de satisfacción de un estudian-te con respecto a un perfil ideal.

Tabla D-10.: Diccionario de datos de la tabla Perfil_Individual

Figura D-1.: Diagrama E/R para los elementos relacionados con Conocimientos

) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=17 DEFAULT CHARSET=latin1;

/* !40101 SET character_set_client = @saved_cs_client */;

--

-- Table structure for table ‘Habilidades ‘

Page 146: Metodología para la definición de perfiles de egresados de ... · Metodología para la definición de perfiles de egresados de un programa curricular, basado en ontologías

D.3 Código SQL de la base de datos 127

Figura D-2.: Diagrama E/R para los elementos relacionados con Habilidades

--

DROP TABLE IF EXISTS ‘Habilidades ‘;

/* !40101 SET @saved_cs_client = @@character_set_client */;

/* !40101 SET character_set_client = utf8 */;

CREATE TABLE ‘Habilidades ‘ (

‘id‘ int (11) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,

‘nombre ‘ varchar (255) NOT NULL ,

‘id_padre ‘ int (11) DEFAULT NULL ,

‘nivel ‘ int (11) NOT NULL ,

PRIMARY KEY (‘id ‘),

UNIQUE KEY ‘id‘ (‘id‘),

UNIQUE KEY ‘nombre ‘ (‘nombre ‘)

) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=12 DEFAULT CHARSET=latin1;

/* !40101 SET character_set_client = @saved_cs_client */;

--

-- Table structure for table ‘HistorialAcademico ‘

--

Page 147: Metodología para la definición de perfiles de egresados de ... · Metodología para la definición de perfiles de egresados de un programa curricular, basado en ontologías

128 D Descripción de la base de datos

DROP TABLE IF EXISTS ‘HistorialAcademico ‘;

/* !40101 SET @saved_cs_client = @@character_set_client */;

/* !40101 SET character_set_client = utf8 */;

CREATE TABLE ‘HistorialAcademico ‘ (

‘id‘ int (11) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,

‘id_individuo ‘ int (11) DEFAULT NULL ,

‘id_asignatura ‘ int (11) DEFAULT NULL ,

‘nota ‘ float NOT NULL ,

PRIMARY KEY (‘id ‘),

KEY ‘id_individuo ‘ (‘id_individuo ‘),

KEY ‘id_asignatura ‘ (‘id_asignatura ‘),

CONSTRAINT ‘HistorialAcademico_ibfk_1 ‘ FOREIGN KEY (‘id_individuo ‘)

REFERENCES ‘Individuo ‘ (‘id ‘) ON DELETE CASCADE ON UPDATE

CASCADE ,

CONSTRAINT ‘HistorialAcademico_ibfk_2 ‘ FOREIGN KEY (‘id_asignatura

‘) REFERENCES ‘PlandeEstudios ‘ (‘id ‘) ON DELETE CASCADE ON

UPDATE CASCADE

) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=19 DEFAULT CHARSET=latin1;

/* !40101 SET character_set_client = @saved_cs_client */;

--

-- Table structure for table ‘Impacto_PE_C ‘

--

DROP TABLE IF EXISTS ‘Impacto_PE_C ‘;

/* !40101 SET @saved_cs_client = @@character_set_client */;

/* !40101 SET character_set_client = utf8 */;

CREATE TABLE ‘Impacto_PE_C ‘ (

‘id_conocimiento ‘ int (11) DEFAULT NULL ,

‘id_asignatura ‘ int (11) DEFAULT NULL ,

‘valor ‘ float NOT NULL ,

‘operador ‘ varchar (255) NOT NULL ,

‘alpha ‘ float DEFAULT NULL ,

KEY ‘id_conocimiento ‘ (‘id_conocimiento ‘),

KEY ‘id_asignatura ‘ (‘id_asignatura ‘),

CONSTRAINT ‘Impacto_PE_C_ibfk_1 ‘ FOREIGN KEY (‘id_conocimiento ‘)

REFERENCES ‘Conocimientos ‘ (‘id ‘) ON DELETE CASCADE ON UPDATE

CASCADE ,

CONSTRAINT ‘Impacto_PE_C_ibfk_2 ‘ FOREIGN KEY (‘id_asignatura ‘)

REFERENCES ‘PlandeEstudios ‘ (‘id ‘) ON DELETE CASCADE ON UPDATE

CASCADE

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1;

Page 148: Metodología para la definición de perfiles de egresados de ... · Metodología para la definición de perfiles de egresados de un programa curricular, basado en ontologías

D.3 Código SQL de la base de datos 129

/* !40101 SET character_set_client = @saved_cs_client */;

--

-- Table structure for table ‘Impacto_PE_H ‘

--

DROP TABLE IF EXISTS ‘Impacto_PE_H ‘;

/* !40101 SET @saved_cs_client = @@character_set_client */;

/* !40101 SET character_set_client = utf8 */;

CREATE TABLE ‘Impacto_PE_H ‘ (

‘id_habilidad ‘ int (11) DEFAULT NULL ,

‘id_asignatura ‘ int (11) DEFAULT NULL ,

‘valor ‘ float NOT NULL ,

‘operador ‘ varchar (255) NOT NULL ,

‘alpha ‘ float DEFAULT NULL ,

KEY ‘id_habilidad ‘ (‘id_habilidad ‘),

KEY ‘id_asignatura ‘ (‘id_asignatura ‘),

CONSTRAINT ‘Impacto_PE_H_ibfk_1 ‘ FOREIGN KEY (‘id_habilidad ‘)

REFERENCES ‘Habilidades ‘ (‘id ‘) ON DELETE CASCADE ON UPDATE

CASCADE ,

CONSTRAINT ‘Impacto_PE_H_ibfk_2 ‘ FOREIGN KEY (‘id_asignatura ‘)

REFERENCES ‘PlandeEstudios ‘ (‘id ‘) ON DELETE CASCADE ON UPDATE

CASCADE

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET =latin1;

/* !40101 SET character_set_client = @saved_cs_client */;

--

-- Table structure for table ‘Individuo ‘

--

DROP TABLE IF EXISTS ‘Individuo ‘;

/* !40101 SET @saved_cs_client = @@character_set_client */;

/* !40101 SET character_set_client = utf8 */;

CREATE TABLE ‘Individuo ‘ (

‘id‘ int (11) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,

‘codigo ‘ varchar (255) DEFAULT NULL ,

‘nombre ‘ varchar (255) NOT NULL ,

PRIMARY KEY (‘id ‘),

UNIQUE KEY ‘id‘ (‘id‘),

UNIQUE KEY ‘código ‘ (‘codigo ‘)

) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=3 DEFAULT CHARSET =latin1;

/* !40101 SET character_set_client = @saved_cs_client */;

Page 149: Metodología para la definición de perfiles de egresados de ... · Metodología para la definición de perfiles de egresados de un programa curricular, basado en ontologías

130 D Descripción de la base de datos

--

-- Table structure for table ‘Perfil_Ideal ‘

--

DROP TABLE IF EXISTS ‘Perfil_Ideal ‘;

/* !40101 SET @saved_cs_client = @@character_set_client */;

/* !40101 SET character_set_client = utf8 */;

CREATE TABLE ‘Perfil_Ideal ‘ (

‘id‘ int (11) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,

‘nombre ‘ varchar (255) NOT NULL ,

PRIMARY KEY (‘id ‘),

UNIQUE KEY ‘id‘ (‘id ‘),

UNIQUE KEY ‘nombre ‘ (‘nombre ‘)

) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=5 DEFAULT CHARSET =latin1;

/* !40101 SET character_set_client = @saved_cs_client */;

--

-- Table structure for table ‘Perfil_Ideal_C ‘

--

DROP TABLE IF EXISTS ‘Perfil_Ideal_C ‘;

/* !40101 SET @saved_cs_client = @@character_set_client */;

/* !40101 SET character_set_client = utf8 */;

CREATE TABLE ‘Perfil_Ideal_C ‘ (

‘id_perfilideal ‘ int (11) DEFAULT NULL ,

‘id_conocimiento ‘ int (11) DEFAULT NULL ,

‘valor ‘ float NOT NULL ,

‘operador ‘ varchar (255) NOT NULL ,

‘alpha ‘ float DEFAULT NULL ,

KEY ‘id_perfilideal ‘ (‘id_perfilideal ‘),

KEY ‘id_conocimiento ‘ (‘id_conocimiento ‘),

CONSTRAINT ‘Perfil_Ideal_C_ibfk_1 ‘ FOREIGN KEY (‘id_perfilideal ‘)

REFERENCES ‘Perfil_Ideal ‘ (‘id ‘) ON DELETE CASCADE ON UPDATE

CASCADE ,

CONSTRAINT ‘Perfil_Ideal_C_ibfk_2 ‘ FOREIGN KEY (‘id_conocimiento ‘)

REFERENCES ‘Conocimientos ‘ (‘id ‘) ON DELETE CASCADE ON UPDATE

CASCADE

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1;

/* !40101 SET character_set_client = @saved_cs_client */;

--

Page 150: Metodología para la definición de perfiles de egresados de ... · Metodología para la definición de perfiles de egresados de un programa curricular, basado en ontologías

D.3 Código SQL de la base de datos 131

-- Table structure for table ‘Perfil_Ideal_H ‘

--

DROP TABLE IF EXISTS ‘Perfil_Ideal_H ‘;

/* !40101 SET @saved_cs_client = @@character_set_client */;

/* !40101 SET character_set_client = utf8 */;

CREATE TABLE ‘Perfil_Ideal_H ‘ (

‘id_perfilideal ‘ int (11) DEFAULT NULL ,

‘id_habilidad ‘ int (11) DEFAULT NULL ,

‘valor ‘ float NOT NULL ,

‘operador ‘ varchar (255) NOT NULL ,

‘alpha ‘ float DEFAULT NULL ,

KEY ‘id_perfilideal ‘ (‘id_perfilideal ‘),

KEY ‘id_habilidad ‘ (‘id_habilidad ‘),

CONSTRAINT ‘Perfil_Ideal_H_ibfk_1 ‘ FOREIGN KEY (‘id_perfilideal ‘)

REFERENCES ‘Perfil_Ideal ‘ (‘id ‘) ON DELETE CASCADE ON UPDATE

CASCADE ,

CONSTRAINT ‘Perfil_Ideal_H_ibfk_2 ‘ FOREIGN KEY (‘id_habilidad ‘)

REFERENCES ‘Habilidades ‘ (‘id ‘) ON DELETE CASCADE ON UPDATE

CASCADE

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET =latin1;

/* !40101 SET character_set_client = @saved_cs_client */;

--

-- Table structure for table ‘Perfil_Individual ‘

--

DROP TABLE IF EXISTS ‘Perfil_Individual ‘;

/* !40101 SET @saved_cs_client = @@character_set_client */;

/* !40101 SET character_set_client = utf8 */;

CREATE TABLE ‘Perfil_Individual ‘ (

‘id_individuo ‘ int (11) DEFAULT NULL ,

‘id_perfilideal ‘ int (11) DEFAULT NULL ,

‘valor ‘ float NOT NULL ,

UNIQUE KEY ‘valor ‘ (‘valor ‘),

KEY ‘id_individuo ‘ (‘id_individuo ‘),

KEY ‘id_perfilideal ‘ (‘id_perfilideal ‘),

CONSTRAINT ‘Perfil_Individual_ibfk_1 ‘ FOREIGN KEY (‘id_individuo ‘)

REFERENCES ‘Individuo ‘ (‘id ‘) ON DELETE CASCADE ON UPDATE

CASCADE ,

CONSTRAINT ‘Perfil_Individual_ibfk_2 ‘ FOREIGN KEY (‘id_perfilideal

‘) REFERENCES ‘Perfil_Ideal ‘ (‘id ‘) ON DELETE CASCADE ON UPDATE

Page 151: Metodología para la definición de perfiles de egresados de ... · Metodología para la definición de perfiles de egresados de un programa curricular, basado en ontologías

132 D Descripción de la base de datos

CASCADE

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1;

/* !40101 SET character_set_client = @saved_cs_client */;

--

-- Table structure for table ‘Perfil_Individual_C ‘

--

DROP TABLE IF EXISTS ‘Perfil_Individual_C ‘;

/* !40101 SET @saved_cs_client = @@character_set_client */;

/* !40101 SET character_set_client = utf8 */;

CREATE TABLE ‘Perfil_Individual_C ‘ (

‘id_individuo ‘ int (11) DEFAULT NULL ,

‘id_conocimiento ‘ int (11) DEFAULT NULL ,

‘valor ‘ float NOT NULL ,

‘operador ‘ varchar (255) NOT NULL ,

‘alpha ‘ float DEFAULT NULL ,

KEY ‘id_individuo ‘ (‘id_individuo ‘),

KEY ‘id_conocimiento ‘ (‘id_conocimiento ‘),

CONSTRAINT ‘Perfil_Individual_C_ibfk_1 ‘ FOREIGN KEY (‘id_individuo

‘) REFERENCES ‘Individuo ‘ (‘id ‘) ON DELETE CASCADE ON UPDATE

CASCADE ,

CONSTRAINT ‘Perfil_Individual_C_ibfk_2 ‘ FOREIGN KEY (‘

id_conocimiento ‘) REFERENCES ‘Conocimientos ‘ (‘id ‘) ON DELETE

CASCADE ON UPDATE CASCADE

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1;

/* !40101 SET character_set_client = @saved_cs_client */;

--

-- Table structure for table ‘Perfil_Individual_H ‘

--

DROP TABLE IF EXISTS ‘Perfil_Individual_H ‘;

/* !40101 SET @saved_cs_client = @@character_set_client */;

/* !40101 SET character_set_client = utf8 */;

CREATE TABLE ‘Perfil_Individual_H ‘ (

‘id_individuo ‘ int (11) DEFAULT NULL ,

‘id_habilidad ‘ int (11) DEFAULT NULL ,

‘valor ‘ float NOT NULL ,

‘operador ‘ varchar (255) NOT NULL ,

‘alpha ‘ float DEFAULT NULL ,

KEY ‘id_individuo ‘ (‘id_individuo ‘),

Page 152: Metodología para la definición de perfiles de egresados de ... · Metodología para la definición de perfiles de egresados de un programa curricular, basado en ontologías

D.3 Código SQL de la base de datos 133

KEY ‘id_habilidad ‘ (‘id_habilidad ‘),

CONSTRAINT ‘Perfil_Individual_H_ibfk_1 ‘ FOREIGN KEY (‘id_individuo

‘) REFERENCES ‘Individuo ‘ (‘id ‘) ON DELETE CASCADE ON UPDATE

CASCADE ,

CONSTRAINT ‘Perfil_Individual_H_ibfk_2 ‘ FOREIGN KEY (‘id_habilidad

‘) REFERENCES ‘Habilidades ‘ (‘id ‘) ON DELETE CASCADE ON UPDATE

CASCADE

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET =latin1;

/* !40101 SET character_set_client = @saved_cs_client */;

--

-- Table structure for table ‘PlandeEstudios ‘

--

DROP TABLE IF EXISTS ‘PlandeEstudios ‘;

/* !40101 SET @saved_cs_client = @@character_set_client */;

/* !40101 SET character_set_client = utf8 */;

CREATE TABLE ‘PlandeEstudios ‘ (

‘id‘ int (11) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,

‘codigo ‘ varchar (255) DEFAULT NULL ,

‘nombre ‘ varchar (255) NOT NULL ,

‘tipo ‘ varchar (255) DEFAULT NULL ,

PRIMARY KEY (‘id ‘),

UNIQUE KEY ‘id‘ (‘id‘)

) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=13 DEFAULT CHARSET=latin1;

/* !40101 SET character_set_client = @saved_cs_client */;

/* !40103 SET TIME_ZONE =@OLD_TIME_ZONE */;

/* !40101 SET SQL_MODE =@OLD_SQL_MODE */;

/* !40014 SET FOREIGN_KEY_CHECKS=@OLD_FOREIGN_KEY_CHECKS */;

/* !40014 SET UNIQUE_CHECKS=@OLD_UNIQUE_CHECKS */;

/* !40101 SET CHARACTER_SET_CLIENT=@OLD_CHARACTER_SET_CLIENT */;

/* !40101 SET CHARACTER_SET_RESULTS=@OLD_CHARACTER_SET_RESULTS */;

/* !40101 SET COLLATION_CONNECTION=@OLD_COLLATION_CONNECTION */;

/* !40111 SET SQL_NOTES =@OLD_SQL_NOTES */;

-- Dump completed on 2014-11-12 15:46:59

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E. Tablas del modelo para el

programa de Ingeniería Eléctrica

Primer nivel Segundo nivel Tercer nivel

Conocimiento avanzado de Ingeniería Aplicaciones industriales Aplicación de circuitos, electrónica de po-tencia

Conocimiento avanzado de Ingeniería Aplicaciones industriales Aplicación y control de motoresConocimiento avanzado de Ingeniería Aplicaciones industriales Automatización de procesos industrialesConocimiento avanzado de Ingeniería Aplicaciones industriales Comunicaciones industrialesConocimiento avanzado de Ingeniería Aplicaciones industriales Instalaciones eléctricas industrialesConocimiento avanzado de Ingeniería Aplicaciones industriales Instrumentación para señales biológicasConocimiento avanzado de Ingeniería Aplicaciones industriales Instrumentación, inductores, actuadores,

sensores, control secuencial y automatiza-ción

Conocimiento avanzado de Ingeniería Aplicaciones industriales LuminotecniaConocimiento avanzado de Ingeniería Aplicaciones industriales Procesos y manufacturaConocimiento avanzado de Ingeniería Comunicaciones AntenasConocimiento avanzado de Ingeniería Comunicaciones CodificaciónConocimiento avanzado de Ingeniería Comunicaciones Líneas de transmisiónConocimiento avanzado de Ingeniería Comunicaciones MulticanalizaciónConocimiento avanzado de Ingeniería Comunicaciones Módulos análogosConocimiento avanzado de Ingeniería Comunicaciones Módulos digitalesConocimiento avanzado de Ingeniería Comunicaciones Redes de comunicaciónConocimiento avanzado de Ingeniería Comunicaciones Ruido del canal de comunicaciónConocimiento avanzado de Ingeniería Comunicaciones Teoría de informaciónConocimiento avanzado de Ingeniería Conversión electromagnética Aplicaciones de la energía eléctricaConocimiento avanzado de Ingeniería Conversión electromagnética Generación (Principios de operación)Conocimiento avanzado de Ingeniería Conversión electromagnética Transformación (Principios de operación)Conocimiento avanzado de Ingeniería Conversión electromagnética Transporte (Principios de operación)Conocimiento avanzado de Ingeniería Electricidad y magnetismo Electrodinámica Antenas y radiopropaga-

ciónConocimiento avanzado de Ingeniería Electricidad y magnetismo Electrodinámica Líneas de transmisiónConocimiento avanzado de Ingeniería Electricidad y magnetismo Electrodinámica Ondas electromagnéticasConocimiento avanzado de Ingeniería Electricidad y magnetismo Electrodinámica Técnicas de medición de

variableselectromagnéticas Conocimiento avanzadode Ingeniería

Electricidad y magnetismo Electrostática y Magnetostática Comporta-miento de materiales

Conocimiento avanzado de Ingeniería Electricidad y magnetismo Electrostática y Magnetostática Descargaeléctrica

Conocimiento avanzado de Ingeniería Electricidad y magnetismo Electrostática y Magnetostática Electro-magnetismo computacional

Conocimiento avanzado de Ingeniería Electricidad y magnetismo Electrostática y Magnetostática Fundamen-tos del electromagnetismo

Conocimiento avanzado de Ingeniería Electricidad y magnetismo Electrostática y Magnetostática Técnicasde modelamiento de campos EM

Conocimiento avanzado de Ingeniería Electricidad y magnetismo Estímulo y respuesta Alta frecuenciaConocimiento avanzado de Ingeniería Electricidad y magnetismo Estímulo y respuesta Aplicaciones de teo-

rías de circuitosConocimiento avanzado de Ingeniería Electricidad y magnetismo Estímulo y respuesta Baja frecuencia

Continúa en la siguiente página

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135

Primer nivel Segundo nivel Tercer nivel

Conocimiento avanzado de Ingeniería Electricidad y magnetismo Estímulo y respuesta Corriente continuaDC

Conocimiento avanzado de Ingeniería Electricidad y magnetismo Estímulo y respuesta Medición de variablesConocimiento avanzado de Ingeniería Electricidad y magnetismo Estímulo y respuesta ParámetrosConocimiento avanzado de Ingeniería Electricidad y magnetismo Estímulo y respuesta SíntesisConocimiento avanzado de Ingeniería Electricidad y magnetismo Leyes básicas de circuitos Análisis de redesConocimiento avanzado de Ingeniería Electricidad y magnetismo Leyes básicas de circuitos Circuitos polifá-

sicosConocimiento avanzado de Ingeniería Electricidad y magnetismo Leyes básicas de circuitos EnergíaConocimiento avanzado de Ingeniería Electricidad y magnetismo Leyes básicas de circuitos Modelos lineales,

relación tensión/corrienteConocimiento avanzado de Ingeniería Electricidad y magnetismo Leyes básicas de circuitos Modelos no linea-

lesConocimiento avanzado de Ingeniería Electricidad y magnetismo Leyes básicas de circuitos Puertos paralelosConocimiento avanzado de Ingeniería Electricidad y magnetismo Leyes básicas de circuitos Teorema de The-

veninConocimiento avanzado de Ingeniería Electrónica Análoga Amplificadores RFConocimiento avanzado de Ingeniería Electrónica Análoga Amplificadores de potenciaConocimiento avanzado de Ingeniería Electrónica Análoga Amplificadores diferenciales y multietapaConocimiento avanzado de Ingeniería Electrónica Análoga Amplificadores resonantesConocimiento avanzado de Ingeniería Electrónica Análoga Arquitecturas clásicasConocimiento avanzado de Ingeniería Electrónica Análoga Circuitos RFConocimiento avanzado de Ingeniería Electrónica Análoga Conversión electrónica de potenciaConocimiento avanzado de Ingeniería Electrónica Análoga Dispositivos de estado sólidoConocimiento avanzado de Ingeniería Electrónica Análoga Equivalentes térmicosConocimiento avanzado de Ingeniería Electrónica Análoga Filtros ActivosConocimiento avanzado de Ingeniería Electrónica Análoga Modelos, Análisis de pequeña señalConocimiento avanzado de Ingeniería Electrónica Análoga OsciladoresConocimiento avanzado de Ingeniería Electrónica Análoga Respuesta de frecuencia D.EConocimiento avanzado de Ingeniería Electrónica Análoga RetroalimentaciónConocimiento avanzado de Ingeniería Electrónica Análoga RuidoConocimiento avanzado de Ingeniería Electrónica Digital Arquitecturas de sistemas digitalesConocimiento avanzado de Ingeniería Electrónica Digital Circuitos combinacionalesConocimiento avanzado de Ingeniería Electrónica Digital Circuitos de conmutaciónConocimiento avanzado de Ingeniería Electrónica Digital Circuitos secuencialesConocimiento avanzado de Ingeniería Electrónica Digital CodiseñoConocimiento avanzado de Ingeniería Electrónica Digital Diseño VLSIConocimiento avanzado de Ingeniería Electrónica Digital Diseño de alto nivelConocimiento avanzado de Ingeniería Electrónica Digital Máquinas de estadoConocimiento avanzado de Ingeniería Electrónica Digital Procesadores, microprocesadores y sistemas

embebidosConocimiento avanzado de Ingeniería Electrónica Digital Álgebra de BooleConocimiento avanzado de Ingeniería Electrónica Mixta Circuitos de muestreoConocimiento avanzado de Ingeniería Electrónica Mixta Circuitos de retenciónConocimiento avanzado de Ingeniería Electrónica Mixta Conversores A/D y D/AConocimiento avanzado de Ingeniería Electrónica Mixta Dispositivos de comunicaciónConocimiento avanzado de Ingeniería Electrónica Mixta PLLConocimiento avanzado de Ingeniería Electrónica Mixta PWMConocimiento avanzado de Ingeniería Electrónica Mixta TemporizadoresConocimiento avanzado de Ingeniería Electrónica Mixta VCOConocimiento avanzado de Ingeniería Energía Calidad de la energía y confiabilidadConocimiento avanzado de Ingeniería Energía Economía de la energíaConocimiento avanzado de Ingeniería Energía Fuentes alternas de energía y UREConocimiento avanzado de Ingeniería Instrumentación y Medidas Acondicionamiento de señalConocimiento avanzado de Ingeniería Instrumentación y Medidas ActuadoresConocimiento avanzado de Ingeniería Instrumentación y Medidas InstrumentosConocimiento avanzado de Ingeniería Instrumentación y Medidas MetrologíaConocimiento avanzado de Ingeniería Instrumentación y Medidas Ruido en la medición

Continúa en la siguiente página

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136 E Tablas del modelo para el programa de Ingeniería Eléctrica

Primer nivel Segundo nivel Tercer nivel

Conocimiento avanzado de Ingeniería Instrumentación y Medidas SensoresConocimiento avanzado de Ingeniería Potencia Análisis de sistemas de potenciaConocimiento avanzado de Ingeniería Potencia Protecciones de sistemas de potenciaConocimiento avanzado de Ingeniería Potencia Subestaciones eléctricasConocimiento avanzado de Ingeniería Producción, transporte y uso

de energía eléctricaAnálisis de sistemas eléctricos (Maniobra,operación y control)

Conocimiento avanzado de Ingeniería Producción, transporte y usode energía eléctrica

Aplicaciones de materiales

Conocimiento avanzado de Ingeniería Producción, transporte y usode energía eléctrica

Instalaciones eléctricas y comunicaciones

Conocimiento avanzado de Ingeniería Producción, transporte y usode energía eléctrica

Protecciones en sistemas eléctricos

Conocimiento avanzado de Ingeniería Producción, transporte y usode energía eléctrica

Tecnología de generación (Plantas y genera-dores)

Conocimiento avanzado de Ingeniería Producción, transporte y usode energía eléctrica

Tecnología de transformación (Teoría detransformadores, subestaciones)

Conocimiento avanzado de Ingeniería Producción, transporte y usode energía eléctrica

Tecnología de transporte (Líneas y redes)

Conocimiento avanzado de Ingeniería Señales Aplicaciones de ondaConocimiento avanzado de Ingeniería Señales Fourier continuaConocimiento avanzado de Ingeniería Señales Fourier discretaConocimiento avanzado de Ingeniería Señales Series de FourierConocimiento avanzado de Ingeniería Señales Transformadas DiscretizaciónConocimiento avanzado de Ingeniería Señales Transformadas Filtros digitalesConocimiento avanzado de Ingeniería Señales Transformadas Transformada ZConocimiento avanzado de Ingeniería Señales Transformadas Transformada de LaplaceConocimiento de ciencias básicas BiologíaConocimiento de ciencias básicas Física Análisis energético del movimientoConocimiento de ciencias básicas Física Calor y trabajo en sistemas termodinámicosConocimiento de ciencias básicas Física Campo eléctricoConocimiento de ciencias básicas Física Campo gravitatorioConocimiento de ciencias básicas Física Campo magnético originado por cargas mó-

viles y corrientesConocimiento de ciencias básicas Física Centro de masasConocimiento de ciencias básicas Física Circulación y gradienteConocimiento de ciencias básicas Física Conductividad y ley de OhmConocimiento de ciencias básicas Física Conservación de la energíaConocimiento de ciencias básicas Física Corriente eléctricaConocimiento de ciencias básicas Física DieléctricosConocimiento de ciencias básicas Física Dinámica relativistaConocimiento de ciencias básicas Física Ecuaciones universales del equilibrioConocimiento de ciencias básicas Física Ecuación de ondasConocimiento de ciencias básicas Física Energía electromagnéticaConocimiento de ciencias básicas Física Energía y colisionesConocimiento de ciencias básicas Física Estructura de la materiaConocimiento de ciencias básicas Física Estática relativistaConocimiento de ciencias básicas Física Fenómenos de interferencia y difracciónConocimiento de ciencias básicas Física FluidodinámicaConocimiento de ciencias básicas Física Fuerza electromotriz inducidaConocimiento de ciencias básicas Física Fuerza magnética sobre cargas en movimien-

toConocimiento de ciencias básicas Física Fuerzas disipativasConocimiento de ciencias básicas Física Generación y propagación de ondasConocimiento de ciencias básicas Física HidrostáticaConocimiento de ciencias básicas Física Incertidumbre de medida y su propagaciónConocimiento de ciencias básicas Física Inducción electromagnéticaConocimiento de ciencias básicas Física Interacciones fundamentales en la naturale-

zaConocimiento de ciencias básicas Física Magnetostática

Continúa en la siguiente página

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137

Primer nivel Segundo nivel Tercer nivel

Conocimiento de ciencias básicas Física Magnitudes físicasConocimiento de ciencias básicas Física Materiales magnéticosConocimiento de ciencias básicas Física Momentos de inerciaConocimiento de ciencias básicas Física Movimiento generalConocimiento de ciencias básicas Física Movimientos de traslación y rotaciónConocimiento de ciencias básicas Física Ondas acústicasConocimiento de ciencias básicas Física Ondas electromagnéticasConocimiento de ciencias básicas Física OscilacionesConocimiento de ciencias básicas Física PotencialConocimiento de ciencias básicas Física Potencial eléctricoConocimiento de ciencias básicas Física Primera y segunda leyes de la mecánicaConocimiento de ciencias básicas Física Propiedades térmicas de la materiaConocimiento de ciencias básicas Física RozamientoConocimiento de ciencias básicas Física Régimen permanente en circuitos de corrien-

te alternaConocimiento de ciencias básicas Física Régimen transitorio en circuitosConocimiento de ciencias básicas Física Sistemas de referencia y orientación del es-

pacioConocimiento de ciencias básicas Física Teorema de GaussConocimiento de ciencias básicas Física Tercera ley de la mecánicaConocimiento de ciencias básicas Física Trabajo y energíaConocimiento de ciencias básicas Física Transferencia de calorConocimiento de ciencias básicas Física Unidades y medidasConocimiento de ciencias básicas Física Vectores y sistemas de vectoresConocimiento de ciencias básicas Física Velocidad y aceleraciónConocimiento de ciencias básicas Física Óptica geométricaConocimiento de ciencias básicas Matemáticas (Incluye esta-

dísticas)Cálculo diferencial

Conocimiento de ciencias básicas Matemáticas (Incluye esta-dísticas)

Cálculo integral

Conocimiento de ciencias básicas Matemáticas (Incluye esta-dísticas)

Cálculo vectorial

Conocimiento de ciencias básicas Matemáticas (Incluye esta-dísticas)

Ecuaciones diferenciales

Conocimiento de ciencias básicas Matemáticas (Incluye esta-dísticas)

Estadística

Conocimiento de ciencias básicas Matemáticas (Incluye esta-dísticas)

Estocástica

Conocimiento de ciencias básicas Matemáticas (Incluye esta-dísticas)

Probabilidad

Conocimiento de ciencias básicas Matemáticas (Incluye esta-dísticas)

Variable compleja

Conocimiento de ciencias básicas Matemáticas (Incluye esta-dísticas)

Álgebra lineal

Conocimiento de ciencias básicas Química Estructuras básicasConocimiento de ciencias básicas Química MaterialesConocimiento del núcleo fundamental de In-geniería (Ciencias de la ingeniería)

Física aplicada Electrotecnia Circuitos eléctricos básicos

Conocimiento del núcleo fundamental de In-geniería (Ciencias de la ingeniería)

Física aplicada Electrotecnia La electricidad como mediode transporte de energía

Conocimiento del núcleo fundamental de In-geniería (Ciencias de la ingeniería)

Física aplicada Mecánica Dinámica

Conocimiento del núcleo fundamental de In-geniería (Ciencias de la ingeniería)

Física aplicada Mecánica Estática

Conocimiento del núcleo fundamental de In-geniería (Ciencias de la ingeniería)

Física aplicada Mecánica Máquinas hidráulicas y mecánicade fluidos

Conocimiento del núcleo fundamental de In-geniería (Ciencias de la ingeniería)

Física aplicada Mecánica Máquinas térmicas y sistemas ter-modinámicos

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138 E Tablas del modelo para el programa de Ingeniería Eléctrica

Primer nivel Segundo nivel Tercer nivel

Conocimiento del núcleo fundamental de In-geniería (Ciencias de la ingeniería)

Informática Algoritmos

Conocimiento del núcleo fundamental de In-geniería (Ciencias de la ingeniería)

Informática Análisis y minería de datos

Conocimiento del núcleo fundamental de In-geniería (Ciencias de la ingeniería)

Informática Bases de datos

Conocimiento del núcleo fundamental de In-geniería (Ciencias de la ingeniería)

Informática Bases de sistemas operativos

Conocimiento del núcleo fundamental de In-geniería (Ciencias de la ingeniería)

Informática Búsqueda de información y análisis

Conocimiento del núcleo fundamental de In-geniería (Ciencias de la ingeniería)

Informática Diseño de software

Conocimiento del núcleo fundamental de In-geniería (Ciencias de la ingeniería)

Informática Estructura de datos

Conocimiento del núcleo fundamental de In-geniería (Ciencias de la ingeniería)

Informática Herramientas de gestión

Conocimiento del núcleo fundamental de In-geniería (Ciencias de la ingeniería)

Informática Programación orientada a objetos

Conocimiento del núcleo fundamental de In-geniería (Ciencias de la ingeniería)

Informática Solución de problemas de ingeniería median-te el uso de software

Conocimiento del núcleo fundamental de In-geniería (Ciencias de la ingeniería)

Optimización Fundamentación de las técnicas de integra-ción

Conocimiento del núcleo fundamental de In-geniería (Ciencias de la ingeniería)

Optimización Planteamiento de problemas

Conocimiento del núcleo fundamental de In-geniería (Ciencias de la ingeniería)

Optimización Técnicas de solución de problemas

Conocimiento del núcleo fundamental de In-geniería (Ciencias de la ingeniería)

Sistemas dinámicos Análisis y modelación Análisis cuantitativode sistemas continuos lineales

Conocimiento del núcleo fundamental de In-geniería (Ciencias de la ingeniería)

Sistemas dinámicos Análisis y modelación Análisis cuantitativode sistemas discretos lineales

Conocimiento del núcleo fundamental de In-geniería (Ciencias de la ingeniería)

Sistemas dinámicos Análisis y modelación Análisis cuantitativode sistemas no lineales

Conocimiento del núcleo fundamental de In-geniería (Ciencias de la ingeniería)

Sistemas dinámicos Análisis y modelación Sistemas continuoslineales

Conocimiento del núcleo fundamental de In-geniería (Ciencias de la ingeniería)

Sistemas dinámicos Análisis y modelación Sistemas discretos li-neales

Conocimiento del núcleo fundamental de In-geniería (Ciencias de la ingeniería)

Sistemas dinámicos Análisis y modelación Sistemas multivaria-bles

Conocimiento del núcleo fundamental de In-geniería (Ciencias de la ingeniería)

Sistemas dinámicos Análisis y modelación Sistemas no lineales

Conocimiento del núcleo fundamental de In-geniería (Ciencias de la ingeniería)

Sistemas dinámicos Control Sistemas continuos

Conocimiento del núcleo fundamental de In-geniería (Ciencias de la ingeniería)

Sistemas dinámicos Control Sistemas discretos

Conocimiento del núcleo fundamental de In-geniería (Ciencias de la ingeniería)

Sistemas dinámicos Control Sistemas multivariables

Conocimiento del núcleo fundamental de In-geniería (Ciencias de la ingeniería)

Sistemas dinámicos Control Sistemas no lineales

Conocimiento del núcleo fundamental de In-geniería (Ciencias de la ingeniería)

Sistemas dinámicos Modelamiento Sistemas continuos lineales

Conocimiento del núcleo fundamental de In-geniería (Ciencias de la ingeniería)

Sistemas dinámicos Modelamiento Sistemas discretos lineales

Conocimiento del núcleo fundamental de In-geniería (Ciencias de la ingeniería)

Sistemas dinámicos Modelamiento Sistemas multivariables

Conocimiento del núcleo fundamental de In-geniería (Ciencias de la ingeniería)

Sistemas dinámicos Modelamiento Sistemas no lineales

Conocimiento del núcleo fundamental de In-geniería (Ciencias de la ingeniería)

Sistemas dinámicos Técnicas de modelamiento Control digital

Conocimiento del núcleo fundamental de In-geniería (Ciencias de la ingeniería)

Sistemas dinámicos Técnicas de modelamiento Lenguajes demodelamiento

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139

Primer nivel Segundo nivel Tercer nivel

Conocimiento del núcleo fundamental de In-geniería(Ciencias de la ingeniería)

Sistemas dinámicos Técnicas de modelamiento Métodos de ba-lance

Conocimiento del núcleo fundamental de In-geniería (Ciencias de la ingeniería)

Sistemas dinámicos Técnicas de modelamiento Sistemas deeventos discretos y sistemas híbridos

Conocimiento del núcleo fundamental de In-geniería (Ciencias de la ingeniería)

Sistemas dinámicos Técnicas de modelamiento Técnicas de con-trol

Conocimiento del núcleo fundamental de In-geniería (Ciencias de la ingeniería)

Sistemas dinámicos Técnicas de modelamiento Técnicas deidentificación

Tabla E-2.: Elementos del conjunto de Conocimientos

Código Asignatura Tipo

2016851 Análisis de sistemas de potencia Asignatura obligatoria2016487 Campos electromagnéticos Asignatura obligatoria2016489 Circuitos eléctricos I Asignatura obligatoria2016490 Circuitos eléctricos II Asignatura obligatoria2016493 Control Asignatura obligatoria2016494 Conversión electromagnética Asignatura obligatoria1000004 Cálculo diferencial Asignatura obligatoria1000006 Cálculo en varias variables Asignatura obligatoria1000005 Cálculo integral Asignatura obligatoria1000007 Ecuaciones diferenciales Asignatura obligatoria2016495 Electrónica análoga I Asignatura obligatoria2016498 Electrónica digital I Asignatura obligatoria1000017 Fundamentos de electricidad y magnetismo Asignatura obligatoria1000019 Fundamentos de mecánica Asignatura obligatoria1000021 Fundamentos de mecánica de fluidos y termodinámica Asignatura obligatoria1000020 Fundamentos de oscilaciones ondas y óptica Asignatura obligatoria2015703 Ingeniería económica Asignatura obligatoriaIN01 Inglés I Asignatura obligatoriaIN02 Inglés II Asignatura obligatoriaIN03 Inglés III Asignatura obligatoriaIN04 Inglés IV Asignatura obligatoria2017003 Instalaciones eléctricas Asignatura obligatoria1000040 Introducción a la ciencia de los materiales Asignatura obligatoria2016856 Introducción a la ingeniería eléctrica Asignatura obligatoria2016861 Introducción a los sistemas de energía eléctrica Asignatura obligatoria2016845 Mecánica para ingeniería Asignatura obligatoria2015734 Programación de computadores Asignatura obligatoria2016506 Señales y sistemas I Asignatura obligatoria2016507 Señales y sistemas II Asignatura obligatoria2016863 Taller de ingeniería Asignatura obligatoria2016862 Taller de ingeniería eléctrica Asignatura obligatoria2016864 Taller de proyectos interdisciplinarios Asignatura obligatoria2016866 Trabajo de grado Asignatura obligatoria2016865 Transmisión y distribución Asignatura obligatoria2015159 Variable compleja Asignatura obligatoria1000003 Álgebra lineal Asignatura obligatoria2016850 Aislamiento eléctrico Asignatura optativa2023212 Análisis y diseño de experimentos Asignatura optativa2016852 Aplicación y control de motores Asignatura optativa2024295 Calidad de energía Asignatura optativaXXXXXXX Diseño de sistemas de distribución Asignatura optativa2024131 Economía energética Asignatura optativa2016592 Economía general Asignatura optativa2024132 Energía y ambiente Asignatura optativa2016854 Estabilidad de sistemas de potencia Asignatura optativa

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140 E Tablas del modelo para el programa de Ingeniería Eléctrica

Código Asignatura Tipo

2016741 Finanzas Asignatura optativa1000018 Fundamentos de física moderna Asignatura optativa2016500 Física de semiconductores Asignatura optativa2015701 Gerencia de recursos humanos Asignatura optativa2015702 Gerencia y gestión de proyectos Asignatura optativa2017003 Instalaciones eléctricas industriales Asignatura optativa2016603 Investigación de operaciones I Asignatura optativa2016857 Laboratorio de aislamiento eléctrico Asignatura optativa2016858 Laboratorio de conversión electromagnética Asignatura optativa2024133 Luminotecnia Asignatura optativa2024134 Mercados eléctricos Asignatura optativa2015970 Métodos numéricos Asignatura optativa2024299 Nuevos tópicos en ingeniería eléctrica Asignatura optativa1000015 Probabilidad fundamental Asignatura optativa1000013 Probabilidad y estadística fundamental Asignatura optativa2016375 Programación orientada a objetos Asignatura optativa2016860 Protecciones en media y baja tensión Asignatura optativa2016859 Protección de sistemas de potencia Asignatura optativa2016762 Práctica estudiantil I Asignatura optativa2016763 Práctica estudiantil II Asignatura optativa2016764 Práctica estudiantil III Asignatura optativa2024048 Regulación de energía Asignatura optativa2024296 Seguridad eléctrica Asignatura optativa2016609 Seguridad industrial Asignatura optativa2024135 Seminario de aplicaciones industriales Asignatura optativa2024298 Seminario del sector energético Asignatura optativa2024049 Subestaciones eléctricas Asignatura optativa2024297 Tópicos de aislamiento eléctrico Asignatura optativa2024050 Tópicos de sistemas de potencia Asignatura optativa

Tabla E-3.: Asignaturas del plan de estudios de Ingeniería Eléctrica de la Universidad Na-cional de Colombia

Objetivo de

aprendizaje

a b c d e f g h i j k

Cálculo diferencial 0,333 0 0 0 0 0 0 0 0,333 0 0Álgebra lineal 0,333 0 0 0 0 0 0 0 0,333 0 0Cálculo integral 0,333 0 0 0 0 0 0 0 0,333 0 0Cálculo en variasvariables

0,333 0 0 0 0 0 0 0 0,333 0 0

Ecuaciones dife-renciales

0,333 0 0 0 0 0 0 0 0,333 0 0

Variable compleja 0,333 0 0 0 0 0 0 0 0,333 0 0Fundamentos demecánica

0,333 0,333 0 0,333 0 0 0,333 0 0,333 0 0

Fundamentos deelectricidad

0,333 0,333 0 0,333 0 0 0,333 0 0,333 0 0

Fundamentosde mecánica defluidos y termodi-námica

0,333 0 0 0 0 0 0 0 0,333 0 0

Fundamentos deoscilaciones yondas

0,333 0,333 0 0,333 0 0 0,333 0 0,333 0 0

Programación decomputadores

0,333 0 0,333 0 0,333 0,333 0 0 0 0 0,333

Continúa en la siguiente página

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141

Objetivo de

aprendizaje

a b c d e f g h i j k

Introducción a laciencia de los ma-teriales

0,667 0 0 0 0 0 0 0 0,333 0 0

Mecánica para in-geniería

0,333 0 0,333 0 0 0,333 0 0,333 0 0 0,333

Ingeniería econó-mica

0,333 0 0 0 0 0,333 0 0,333 0 0 0,333

Introducción a laingeniería eléctrica

0 0 0,333 0,667 0,333 0,667 0,667 0,667 0,667 0,333 0

Circuitos eléctri-cos I

1 0 0,333 0 0,667 0,333 0,667 0 0 0 0,667

Circuitos eléctri-cos II

1 0,667 0,667 0,667 0,667 0,667 0,667 0 0 0 0,667

Campos electro-magnéticos

1 0 0 0 0,667 0,667 0 0 0 0 0,667

Señales y sistemasI

1 0 0,667 0,667 0,667 0,333 0,667 0 0 0 0,667

Señales y sistemasII

1 0 0,667 0,667 0,667 0,333 0,667 0 0 0 0,667

Control 1 0,667 0,667 0,667 0,667 0,333 0 0,333 0,333 0,333 0,667Electrónica análo-ga I

1 0,333 0,667 0,667 0,667 0,333 0,667 0,333 0 0 0,667

Electrónica digitalI

1 0,333 0,667 0,667 0,667 0,333 0,667 0,333 0 0 0,667

Taller de ingenie-ría eléctrica

0,667 0,333 0 0,333 0,333 0,333 0,667 0 0 0 0

Taller de ingenie-ría

1 0,667 1 0,667 0,667 0,333 0,667 0,333 0,333 0,333 0,667

Taller de proyectosinterdisciplinarios

1 1 1 0,667 0,667 0,667 0,667 0,667 0,667 0,667 0,667

Proyecto de grado 1 1 1 0 0,667 0,667 0,667 0,667 1 0,667 1Conversión elec-tromagnética

1 0,667 0,667 0,667 0 0 0 0 0,667 0 0

Instalaciones eléc-tricas

1 0,667 0 0 0,667 0,667 0,667 0,333 0,333 0,333 0,667

Transmisión y dis-tribución

1 0 0 0 0,667 0,333 0 0,333 0,333 0,333 0,667

Introducción a lossistemas de ener-gía eléctrica

1 0 0 0 0,667 0,333 0 0,333 0,333 0,333 0,667

Análisis de siste-mas de potencia

1 0 0 0 0,667 0,333 0,667 0,333 0,333 0,333 1

Probabilidad yestadística funda-mental

0,333 0,667 0 0 0 0 0 0 0,333 0 0

Probabilidad fun-damental

0,333 0 0 0 0 0 0 0 0,333 0 0

Gerencia y gestiónde proyectos

0 0,667 0 0 0 0 0 0 0 0,333 0,333

Gerencia y gestiónde recursos huma-nos

0 0,667 0 0 0 0 0 0 0 0,333 0,333

Finanzas 0 0,667 0 0 0 0 0 0 0 0,333 0,333Seguridad indus-trial

0 0,667 0 0 0 0 0 0 0 0,333 0,333

Economía general 0 0,667 0 0 0 0 0 0 0 0,333 0,333Investigación deoperaciones I

0 0,667 0 0 0 0 0 0 0 0,667 0

Física de semicon-ductores

1 0,667 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Física moderna 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Programaciónorientada a obje-tos

0,333 0 0,333 0 0,333 0,333 0 0 0,333 0 0,333

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142 E Tablas del modelo para el programa de Ingeniería Eléctrica

Objetivo de

aprendizaje

a b c d e f g h i j k

Análisis y diseñode experimentos

0 0,667 0 0 0,667 0 0 0 0 0 0

Métodos numéri-cos

0 0,667 0 0 0,667 0 0 0 0 0 0

Laboratorio deconversión electro-magnética

0 0,667 0,667 0,667 0,667 0 0 0,667 0,667 0 0

Laboratorio deaislamiento eléc-trico

0 0,667 0,667 0,667 0,667 0 0 0,667 0,667 0 0

Aplicación y con-trol de motores

0 0,667 1 0,667 0 0 0 0 0 0,667 0,333

Instalaciones eléc-tricas industriales

0 0,667 1 0,667 0 0 0 0 0 0,667 0,333

Protección de sis-temas de potencia

0 1 1 1 0,667 0 0 0 0 0,667 0,667

Protecciones enmedia y bajatensión

0 1 1 1 0,667 0 0 0 0 0,667 0,667

Subestacioneseléctricas

0 1 1 1 0,667 0 0 0 0 0,667 0,667

Estabilidad de sis-temas de potencia

0 1 1 1 0,667 0 0 0 0 0,667 0,667

Tópicos de siste-mas de potencia

0 1 1 1 0,667 0 0 0 0 0,667 0,667

Regulación deenergía

0 1 1 1 0,667 0 0 0 0 0,667 0,667

Aislamiento eléc-trico

0 1 1 1 0,667 0 0 0 0 0,667 0,667

Calidad de energía 0 1 1 1 0,667 0 0 0 0 0,667 0,667Práctica estudian-til I

0 1 1 1 0,667 0 0 0 0 0,667 0,667

Práctica estudian-til II

0 1 1 1 0,667 0 0 0 0 0,667 0,667

Práctica estudian-til III

0 1 1 1 0,667 0 0 0 0 0,667 0,667

Diseño de sistemasde distribución

0 1 1 1 0,667 0 0 0 0 0,667 0,667

Seguridad eléctri-ca

0 1 1 1 0,667 0 0 0 0 0,667 0,667

Tópicos de aisla-miento eléctrico

0 1 1 1 0,667 0 0 0 0 0,667 0,667

Economía energé-tica

0 1 1 1 0,667 0 0 0 0 0,667 0,667

Seminario de apli-caciones industria-les

0 1 1 1 0,667 0 0 0 0 0,667 0,667

Seminario del sec-tor energético

0 1 1 1 0,667 0 0 0 0 0,667 0,667

Mercados eléctri-cos

0 1 1 1 0,667 0 0 0 0 0,667 0,667

Luminotecnia 0 1 1 1 0,667 0 0 0 0 0,667 0,667Energía y ambien-te

0 1 1 1 0,667 0 0 0 0 0,667 0,667

Nuevos tópicos eningeniería eléctrica

0 1 1 1 0,667 0 0 0 0 0,667 0,667

Tabla E-4.: Matriz de impactos y sus valores sobre los elementos de habilidades

Page 162: Metodología para la definición de perfiles de egresados de ... · Metodología para la definición de perfiles de egresados de un programa curricular, basado en ontologías

143

Objetivos de aprendizaje

Analizar, interpretar y resolver problemas de ingeniería eléctricaAplicar conocimiento de matemáticas, ciencias básicas y el núcleo fundamental de ingenieríaa la solución de problemas de ingeniería eléctricaComprender el impacto de la ingeniería en el contexto global, económico, ambiental y socialDemostrar un comportamiento profesional ético, responsable e íntegroDiseñar sistemas, componentes o procesos considerando restricciones reales tales como econó-micas, ambientales, sociales, políticas, éticas, de salubridad y seguridad, manufacturabilidady sostenibilidadDiseñar y preparar experimentos, así como analizar e interpretar datosPracticar una comunicación efectiva en español e interpretar literatura técnica en inglésReconocer la necesidad de ser una persona perseverante, flexible, creativa, curiosa y compro-metida con el aprendizaje a lo largo de su vidaReconocer y comprender el contexto en el que se desempeña, manteniendo un conocimientode las problemáticas contemporáneasTrabajar en equipos multidisciplinariosUsar técnicas, capacidades y herramientas actuales de ingeniería eléctrica

Tabla E-1.: Elementos del conjunto de Habilidades

Page 163: Metodología para la definición de perfiles de egresados de ... · Metodología para la definición de perfiles de egresados de un programa curricular, basado en ontologías

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Aplicación de circuitos, electrónica depotencia

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Aplicación y control de motores 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Automatización de procesos industria-les

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Comunicaciones industriales 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Instalaciones eléctricas industriales 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Instrumentación para señales biológi-cas

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Instrumentación, inductores, actuado-res, sensores, control secuencial y au-tomatización

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Luminotecnia 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Procesos y manufactura 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Antenas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Codificación 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Líneas de transmisión 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Multicanalización 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Módulos análogos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Módulos digitales 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Redes de comunicación 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Ruido del canal de comunicación 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Teoría de información 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Aplicaciones de la energía eléctrica 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

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a

Generación (Principios de operación) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Transformación (Principios de opera-ción)

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Transporte (Principios de operación) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Electrodinámica - Antenas y radiopro-pagación

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Electrodinámica - Líneas de transmi-sión

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Electrodinámica - Ondas electromag-néticas

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Electrodinámica - Técnicas de medi-ción de variables electromagnéticas

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Electrostática y Magnetostática -Comportamiento de materiales

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Electrostática y Magnetostática - Des-carga eléctrica

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Electrostática y Magnetostática - Elec-tromagnetismo computacional

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Electrostática y Magnetostática - Fun-damentos del electromagnetismo

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Electrostática y Magnetostática - Téc-nicas de modelamiento de campos EM

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Estímulo y respuesta - Alta frecuencia 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Estímulo y respuesta - Aplicaciones deteorías de circuitos

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

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Estímulo y respuesta - Baja frecuencia 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Estímulo y respuesta - Corriente con-tinua DC

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Estímulo y respuesta - Medición de va-riables

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Estímulo y respuesta - Parámetros 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Estímulo y respuesta - Síntesis 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Leyes básicas de circuitos - Análisis deredes

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Leyes básicas de circuitos - Circuitospolifásicos

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Leyes básicas de circuitos - Energía 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Leyes básicas de circuitos - Modelos li-neales, relación tensión/corriente

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Leyes básicas de circuitos - Modelos nolineales

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Leyes básicas de circuitos - Puertos pa-ralelos

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Leyes básicas de circuitos - Teorema deThevenin

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Amplificadores RF 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Amplificadores de potencia 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Amplificadores diferenciales y multi-etapa

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

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Amplificadores resonantes 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Arquitecturas clásicas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Circuitos RF 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Conversión electrónica de potencia 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Dispositivos de estado sólido 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Equivalentes térmicos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Filtros Activos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Modelos, Análisis de pequeña señal 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Osciladores 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Respuesta de frecuencia D.E 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Retroalimentación 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Ruido 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Arquitecturas de sistemas digitales 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Circuitos combinacionales 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Circuitos de conmutación 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Circuitos secuenciales 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Codiseño 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Diseño VLSI 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Diseño de alto nivel 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Máquinas de estado 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Procesadores, microprocesadores y sis-temas embebidos

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Álgebra de Boole 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Circuitos de muestreo 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

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Circuitos de retención 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Conversores A/D y D/A 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Dispositivos de comunicación 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0PLL 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0PWM 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Temporizadores 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0VCO 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Calidad de la energía y confiabilidad 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Economía de la energía 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Fuentes alternas de energía y URE 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Acondicionamiento de señal 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Actuadores 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Instrumentos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Metrología 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Ruido en la medición 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Sensores 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Análisis de sistemas de potencia 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Protecciones de sistemas de potencia 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Subestaciones eléctricas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Análisis de sistemas eléctricos (Manio-bra, operación y control)

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Aplicaciones de materiales 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Instalaciones eléctricas y comunicacio-nes

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

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Protecciones en sistemas eléctricos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Tecnología de generación (Plantas ygeneradores)

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Tecnología de transformación (Teoríade transformadores, subestaciones)

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Tecnología de transporte (Líneas y re-des)

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Aplicaciones de onda 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Fourier continua 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Fourier discreta 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Series de Fourier 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Transformadas - Discretización 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Transformadas - Filtros digitales 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Transformadas - Transformada Z 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Transformadas - Transformada de La-place

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Análisis energético del movimiento 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0Calor y trabajo en sistemas termodi-námicos

0 0 0 0 0 0 0,667 0 0 0 0 0 0 0

Campo eléctrico 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0Campo gravitatorio 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0Campo magnético originado por cargasmóviles y corrientes

0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0

Centro de masas 0 0 0 0 0 0 0,667 0 0 0 0 0 0 0

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ómic

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Circulación y gradiente 0 0 0 0 0 0 0,667 0 0 0 0 0 0 0Conductividad y ley de Ohm 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0Conservación de la energía 0 0 0 0 0 0 1 0,667 0 0 0 0 0 0Corriente eléctrica 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0Dieléctricos 0 0 0 0 0 0 0 0,667 0 0 0 0 0 0Dinámica relativista 0 0 0 0 0 0 0,667 0 0 0 0 0 0 0Ecuaciones universales del equilibrio 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0Ecuación de ondas 0 0 0 0 0 0 0 0,333 0 0 0 0 0 0Energía electromagnética 0 0 0 0 0 0 0 0,667 0 0 0 0 0 0Energía y colisiones 0 0 0 0 0 0 0,667 0 0 0 0 0 0 0Estructura de la materia 0 0 0 0 0 0 0,667 0,667 0,667 0,667 0 0 0 0Estática relativista 0 0 0 0 0 0 0,667 0 0 0 0 0 0 0Fenómenos de interferencia y difrac-ción

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,667 0 0 0 0

Fluidodinámica 0 0 0 0 0 0 0,667 0 1 0 0 0 0 0Fuerza electromotriz inducida 0 0 0 0 0 0 0 0,667 0 0 0 0 0 0Fuerza magnética sobre cargas en mo-vimiento

0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0

Fuerzas disipativas 0 0 0 0 0 0 0,667 0 0 0 0 0 0 0Generación y propagación de ondas 0 0 0 0 0 0 0 0,667 0 0 0 0 0 0Hidrostática 0 0 0 0 0 0 0,667 0 1 0 0 0 0 0Incertidumbre de medida y su propa-gación

0 0 0 0 0 0 0,667 0 0 0 0 0 0 0

Inducción electromagnética 0 0 0 0 0 0 0 0,667 0 0 0 0 0 0

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151

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Interacciones fundamentales en la na-turaleza

0 0 0 0 0 0 0,667 0,667 0,667 0,667 0 0 0 0

Magnetostática 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0Magnitudes físicas 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0Materiales magnéticos 0 0 0 0 0 0 0 0,667 0 0 0 0 0 0Momentos de inercia 0 0 0 0 0 0 0,667 0 0 0 0 0 0 0Movimiento general 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0Movimientos de traslación y rotación 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0Ondas acústicas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0Ondas electromagnéticas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,667 0 0 0 0Oscilaciones 0 0 0 0 0 0 0,667 0 0 0 0 0 0 0Potencial 0 0 0 0 0 0 0,667 0,333 0 0 0 0 0 0Potencial eléctrico 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0Primera y segunda leyes de la mecánica 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0Propiedades térmicas de la materia 0 0 0 0 0 0 0,667 0 1 0 0 0 0 0Rozamiento 0 0 0 0 0 0 0,667 0 0 0 0 0 0 0Régimen permanente en circuitos decorriente alterna

0 0 0 0 0 0 0 0,333 0 0 0 0 0 0

Régimen transitorio en circuitos 0 0 0 0 0 0 0 0,333 0 0 0 0 0 0Sistemas de referencia y orientación delespacio

0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0

Teorema de Gauss 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0Tercera ley de la mecánica 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0Trabajo y energía 0 0 0 0 0 0 0,667 0 0 0 0 0 0 0

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Mec

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ómic

a

Transferencia de calor 0 0 0 0 0 0 0,667 0 1 0 0 0 0 0Unidades y medidas 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0Vectores y sistemas de vectores 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0Velocidad y aceleración 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0Óptica geométrica 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Cálculo diferencial 1 0 1 1 0,667 0,667 0 0 0 0 0 0 0 0Cálculo integral 0 0 1 1 0,667 0,667 0 0 0 0 0 0 0 0Cálculo vectorial 0 0 0 1 0,667 0,667 0 0 0 0 0 0 0 0Ecuaciones diferenciales 0 0 0 0 1 0,667 0 0 0 0 0 0 0 0Estadística 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Estocástica 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Probabilidad 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Variable compleja 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0Álgebra lineal 0,667 1 0,667 0,667 0,667 0,667 0 0 0 0 0 0 0 0Estructuras básicas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0Materiales 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0Electrotecnia - Circuitos eléctricos bá-sicos

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Electrotecnia - La electricidad comomedio de transporte de energía

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Mecánica - Dinámica 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0Mecánica - Estática 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0Mecánica - Máquinas hidráulicas y me-cánica de fluidos

0 0 0 0 0 0 0 0 0,667 0 0 0 0,667 0

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Mecánica - Máquinas térmicas y siste-mas termodinámicos

0 0 0 0 0 0 0 0 0,667 0 0 0 0,667 0

Algoritmos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0Análisis y minería de datos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Bases de datos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Bases de sistemas operativos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Búsqueda de información y análisis 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Diseño de software 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Estructura de datos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Herramientas de gestión 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Programación orientada a objetos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Solución de problemas de ingenieríamediante el uso de software

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Fundamentación de las técnicas de in-tegración

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Planteamiento de problemas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Técnicas de solución de problemas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Análisis y modelación - Análisis cuan-titativo de sistemas continuos lineales

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Análisis y modelación - Análisis cuan-titativo de sistemas discretos lineales

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Análisis y modelación - Análisis cuan-titativo de sistemas no lineales

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

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Tablas

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Análisis y modelación - Sistemas con-tinuos lineales

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Análisis y modelación - Sistemas dis-cretos lineales

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Análisis y modelación - Sistemas mul-tivariables

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Análisis y modelación - Sistemas no li-neales

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Control - Sistemas continuos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Control - Sistemas discretos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Control - Sistemas multivariables 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Control - Sistemas no lineales 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Modelamiento - Sistemas continuos li-neales

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Modelamiento - Sistemas discretos li-neales

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Modelamiento - Sistemas multivaria-bles

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Modelamiento - Sistemas no lineales 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Técnicas de modelamiento - Controldigital

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Técnicas de modelamiento - Lenguajesde modelamiento

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

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155

Cálculo diferencial

Álgebra lineal

Cálculo integral

Cálculo en varias variables

Ecuaciones diferenciales

Variable compleja

Fundamentos de mecánica

Fundamentos de electricidad y magnetismo

Fundamentos de mecánica de fluidos y termodinámica

Fundamentos de oscilaciones, ondas y óptica

Programación de computadores

Introducción a la ciencia de los materiales

Mecánica para ingeniería

Ingeniería económica

Técn

icasde

mod

elamiento

-M

étodos

de

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00

00

00

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Tab

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Matriz

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conocimientos

-Parte

1

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156E

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Aplicación de circuitos, electrónica depotencia

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Aplicación y control de motores 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Automatización de procesos industria-les

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Comunicaciones industriales 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Instalaciones eléctricas industriales 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Instrumentación para señales biológi-cas

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Instrumentación, inductores, actuado-res, sensores, control secuencial y au-tomatización

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Luminotecnia 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Procesos y manufactura 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Antenas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Codificación 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Líneas de transmisión 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Multicanalización 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Módulos análogos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Módulos digitales 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Redes de comunicación 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Ruido del canal de comunicación 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Teoría de información 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Aplicaciones de la energía eléctrica 0 0,333 0,333 0,333 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,667Generación (Principios de operación) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,667Transformación (Principios de opera-ción)

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,667

Transporte (Principios de operación) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Electrodinámica - Antenas y radiopro-pagación

0 0 0 0,667 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

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157

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ica

Electrodinámica - Líneas de transmi-sión

0 0 0 0,667 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Electrodinámica - Ondas electromag-néticas

0 0 0 0,667 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Electrodinámica - Técnicas de medi-ción de variables electromagnéticas

0 0 0 0,667 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Electrostática y Magnetostática -Comportamiento de materiales

0 0 0 0,667 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Electrostática y Magnetostática - Des-carga eléctrica

0 0 0 0,667 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Electrostática y Magnetostática - Elec-tromagnetismo computacional

0 0 0 0,667 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Electrostática y Magnetostática - Fun-damentos del electromagnetismo

0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Electrostática y Magnetostática - Téc-nicas de modelamiento de campos EM

0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Estímulo y respuesta - Alta frecuencia 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Estímulo y respuesta - Aplicaciones deteorías de circuitos

0 0,333 0,667 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Estímulo y respuesta - Baja frecuencia 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Estímulo y respuesta - Corriente con-tinua DC

0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Estímulo y respuesta - Medición de va-riables

0 0,667 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Estímulo y respuesta - Parámetros 0 0 0,667 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Estímulo y respuesta - Síntesis 0 0 0,667 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Leyes básicas de circuitos - Análisis deredes

0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Leyes básicas de circuitos - Circuitospolifásicos

0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

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158E

Tablas

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Leyes básicas de circuitos - Energía 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Leyes básicas de circuitos - Modelos li-neales, relación tensión/corriente

0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Leyes básicas de circuitos - Modelos nolineales

0 0 0 0 0 0 0 0,667 0 0 0 0 0 0

Leyes básicas de circuitos - Puertos pa-ralelos

0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Leyes básicas de circuitos - Teorema deThevenin

0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Amplificadores RF 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Amplificadores de potencia 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0Amplificadores diferenciales y multi-etapa

0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0

Amplificadores resonantes 0 0 0 0 0 0 0 0,333 0 0 0 0 0 0Arquitecturas clásicas 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0Circuitos RF 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Conversión electrónica de potencia 0 0 0 0 0 0 0 0,333 0 0 0 0 0 0Dispositivos de estado sólido 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0Equivalentes térmicos 0 0 0 0 0 0 0 0,333 0 0 0 0 0 0Filtros Activos 0 0 0 0 0 0 0 0,333 0 0 0 0 0 0Modelos, Análisis de pequeña señal 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0Osciladores 0 0 0 0 0 0 0 0,667 0 0 0 0 0 0Respuesta de frecuencia D.E 0 0 0 0 0 0 0 0,667 0 0 0 0 0 0Retroalimentación 0 0,333 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0Ruido 0 0 0 0 0 0 0 0,333 0 0 0 0 0 0Arquitecturas de sistemas digitales 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0Circuitos combinacionales 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0Circuitos de conmutación 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0Circuitos secuenciales 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0Codiseño 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

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Diseño VLSI 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Diseño de alto nivel 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Máquinas de estado 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0Procesadores, microprocesadores y sis-temas embebidos

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Álgebra de Boole 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0Circuitos de muestreo 0 0 0 0 0 0 0 0,333 0,333 0 0 0 0 0Circuitos de retención 0 0 0 0 0 0 0 0,333 0,333 0 0 0 0 0Conversores A/D y D/A 0 0 0 0 0 0 0 0,333 0,333 0 0 0 0 0Dispositivos de comunicación 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0PLL 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0PWM 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Temporizadores 0 0 0 0 0 0 0 0,667 0,333 0 0 0 0 0VCO 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Calidad de la energía y confiabilidad 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Economía de la energía 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Fuentes alternas de energía y URE 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Acondicionamiento de señal 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Actuadores 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Instrumentos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Metrología 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Ruido en la medición 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Sensores 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Análisis de sistemas de potencia 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Protecciones de sistemas de potencia 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Subestaciones eléctricas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Análisis de sistemas eléctricos (Manio-bra, operación y control)

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Aplicaciones de materiales 0 0 0 0,333 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,667

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Instalaciones eléctricas y comunicacio-nes

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Protecciones en sistemas eléctricos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Tecnología de generación (Plantas ygeneradores)

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,667

Tecnología de transformación (Teoríade transformadores, subestaciones)

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,333

Tecnología de transporte (Líneas y re-des)

0 0 0 0,333 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Aplicaciones de onda 0 0 0 0 0,667 0,667 0 0 0 0 0 0 0 0Fourier continua 0 0 0 0 0,667 0,667 0 0 0 0 0 0 0 0Fourier discreta 0 0 0 0 0,667 0,667 0 0 0 0 0 0 0 0Series de Fourier 0 0 0,333 0 0,667 0,667 0 0 0 0 0 0 0 0Transformadas - Discretización 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0Transformadas - Filtros digitales 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0Transformadas - Transformada Z 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0Transformadas - Transformada de La-place

0 0 0,667 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0

Análisis energético del movimiento 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Calor y trabajo en sistemas termodi-námicos

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Campo eléctrico 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Campo gravitatorio 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Campo magnético originado por cargasmóviles y corrientes

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Centro de masas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Circulación y gradiente 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Conductividad y ley de Ohm 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Conservación de la energía 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Corriente eléctrica 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

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Dieléctricos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Dinámica relativista 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Ecuaciones universales del equilibrio 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Ecuación de ondas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Energía electromagnética 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Energía y colisiones 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Estructura de la materia 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Estática relativista 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Fenómenos de interferencia y difrac-ción

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Fluidodinámica 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Fuerza electromotriz inducida 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Fuerza magnética sobre cargas en mo-vimiento

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Fuerzas disipativas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Generación y propagación de ondas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Hidrostática 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Incertidumbre de medida y su propa-gación

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Inducción electromagnética 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Interacciones fundamentales en la na-turaleza

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Magnetostática 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Magnitudes físicas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Materiales magnéticos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Momentos de inercia 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Movimiento general 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Movimientos de traslación y rotación 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Ondas acústicas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Ondas electromagnéticas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

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Oscilaciones 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Potencial 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Potencial eléctrico 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Primera y segunda leyes de la mecánica 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Propiedades térmicas de la materia 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Rozamiento 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Régimen permanente en circuitos decorriente alterna

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Régimen transitorio en circuitos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Sistemas de referencia y orientación delespacio

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Teorema de Gauss 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Tercera ley de la mecánica 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Trabajo y energía 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Transferencia de calor 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Unidades y medidas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Vectores y sistemas de vectores 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Velocidad y aceleración 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Óptica geométrica 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Cálculo diferencial 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Cálculo integral 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Cálculo vectorial 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Ecuaciones diferenciales 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Estadística 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Estocástica 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Probabilidad 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Variable compleja 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Álgebra lineal 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Estructuras básicas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Materiales 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

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Electrotecnia - Circuitos eléctricos bá-sicos

0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Electrotecnia - La electricidad comomedio de transporte de energía

0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Mecánica - Dinámica 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Mecánica - Estática 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Mecánica - Máquinas hidráulicas y me-cánica de fluidos

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Mecánica - Máquinas térmicas y siste-mas termodinámicos

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Algoritmos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Análisis y minería de datos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Bases de datos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Bases de sistemas operativos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Búsqueda de información y análisis 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Diseño de software 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Estructura de datos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Herramientas de gestión 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Programación orientada a objetos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Solución de problemas de ingenieríamediante el uso de software

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Fundamentación de las técnicas de in-tegración

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Planteamiento de problemas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Técnicas de solución de problemas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Análisis y modelación - Análisis cuan-titativo de sistemas continuos lineales

0 0 0 0 0,667 1 0 0 0 0 0 0 0 0

Análisis y modelación - Análisis cuan-titativo de sistemas discretos lineales

0 0 0 0 0,667 1 0 0 0 0 0 0 0 0

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Análisis y modelación - Análisis cuan-titativo de sistemas no lineales

0 0 0 0 0,667 1 0 0 0 0 0 0 0 0

Análisis y modelación - Sistemas con-tinuos lineales

0 0 0 0 0,667 1 0 0 0 0 0 0 0 0

Análisis y modelación - Sistemas dis-cretos lineales

0 0 0 0 0,667 1 0 0 0 0 0 0 0 0

Análisis y modelación - Sistemas mul-tivariables

0 0 0 0 0,667 1 0 0 0 0 0 0 0 0

Análisis y modelación - Sistemas no li-neales

0 0 0 0 0,667 1 0 0 0 0 0 0 0 0

Control - Sistemas continuos 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0Control - Sistemas discretos 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0Control - Sistemas multivariables 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0Control - Sistemas no lineales 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0Modelamiento - Sistemas continuos li-neales

0 0 0 0 0,667 1 0 0 0 0 0 0 0 0

Modelamiento - Sistemas discretos li-neales

0 0 0 0 0,667 1 0 0 0 0 0 0 0 0

Modelamiento - Sistemas multivaria-bles

0 0 0 0 0,667 1 0 0 0 0 0 0 0 0

Modelamiento - Sistemas no lineales 0 0 0 0 0,667 1 0 0 0 0 0 0 0 0Técnicas de modelamiento - Controldigital

0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0

Técnicas de modelamiento - Lenguajesde modelamiento

0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0

Técnicas de modelamiento - Métodosde balance

0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0

Técnicas de modelamiento - Sistemasde eventos discretos y sistemas híbri-dos

0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0

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165

Introducción a la ingeniería eléctrica

Circuitos eléctricos I

Circuitos eléctricos II

Campos electromagnéticos

Señales y sistemas I

Señales y sistemas II

Control

Electrónica análoga I

Electrónica digital I

Taller de ingeniería eléctrica

Taller de ingeniería

Taller de proyectos interdisciplinarios

Trabajo de grado

Conversión electromagnética

Técn

icasde

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elamiento

-T

écnicas

de

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00

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00

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mod

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00

00

0

Tab

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Matriz

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conocimientos

-Parte

2

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Aplicación de circuitos, electrónica depotencia

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Aplicación y control de motores 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Automatización de procesos industria-les

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Comunicaciones industriales 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Instalaciones eléctricas industriales 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Instrumentación para señales biológi-cas

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Instrumentación, inductores, actuado-res, sensores, control secuencial y au-tomatización

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Luminotecnia 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Procesos y manufactura 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Antenas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Codificación 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Líneas de transmisión 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Multicanalización 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Módulos análogos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Módulos digitales 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Redes de comunicación 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Ruido del canal de comunicación 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Teoría de información 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Aplicaciones de la energía eléctrica 0,667 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Generación (Principios de operación) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Transformación (Principios de opera-ción)

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

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na

Transporte (Principios de operación) 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Electrodinámica - Antenas y radiopro-pagación

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Electrodinámica - Líneas de transmi-sión

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Electrodinámica - Ondas electromag-néticas

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Electrodinámica - Técnicas de medi-ción de variables electromagnéticas

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Electrostática y Magnetostática -Comportamiento de materiales

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Electrostática y Magnetostática - Des-carga eléctrica

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Electrostática y Magnetostática - Elec-tromagnetismo computacional

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Electrostática y Magnetostática - Fun-damentos del electromagnetismo

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Electrostática y Magnetostática - Téc-nicas de modelamiento de campos EM

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Estímulo y respuesta - Alta frecuencia 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Estímulo y respuesta - Aplicaciones deteorías de circuitos

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Estímulo y respuesta - Baja frecuencia 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Estímulo y respuesta - Corriente con-tinua DC

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Estímulo y respuesta - Medición de va-riables

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

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Estímulo y respuesta - Parámetros 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Estímulo y respuesta - Síntesis 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Leyes básicas de circuitos - Análisis deredes

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Leyes básicas de circuitos - Circuitospolifásicos

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Leyes básicas de circuitos - Energía 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Leyes básicas de circuitos - Modelos li-neales, relación tensión/corriente

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Leyes básicas de circuitos - Modelos nolineales

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Leyes básicas de circuitos - Puertos pa-ralelos

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Leyes básicas de circuitos - Teorema deThevenin

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Amplificadores RF 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Amplificadores de potencia 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Amplificadores diferenciales y multi-etapa

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Amplificadores resonantes 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Arquitecturas clásicas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Circuitos RF 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Conversión electrónica de potencia 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Dispositivos de estado sólido 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Equivalentes térmicos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Filtros Activos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Modelos, Análisis de pequeña señal 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

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Osciladores 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Respuesta de frecuencia D.E 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Retroalimentación 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Ruido 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Arquitecturas de sistemas digitales 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Circuitos combinacionales 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Circuitos de conmutación 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Circuitos secuenciales 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Codiseño 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Diseño VLSI 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Diseño de alto nivel 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Máquinas de estado 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Procesadores, microprocesadores y sis-temas embebidos

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Álgebra de Boole 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Circuitos de muestreo 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Circuitos de retención 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Conversores A/D y D/A 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Dispositivos de comunicación 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0PLL 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0PWM 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Temporizadores 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0VCO 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Calidad de la energía y confiabilidad 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Economía de la energía 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Fuentes alternas de energía y URE 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Acondicionamiento de señal 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

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Actuadores 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Instrumentos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Metrología 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Ruido en la medición 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Sensores 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Análisis de sistemas de potencia 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Protecciones de sistemas de potencia 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Subestaciones eléctricas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Análisis de sistemas eléctricos (Manio-bra, operación y control)

0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Aplicaciones de materiales 0 0,667 0,667 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Instalaciones eléctricas y comunicacio-nes

1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Protecciones en sistemas eléctricos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Tecnología de generación (Plantas ygeneradores)

0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Tecnología de transformación (Teoríade transformadores, subestaciones)

0 0 0,667 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Tecnología de transporte (Líneas y re-des)

0 0,667 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Aplicaciones de onda 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Fourier continua 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Fourier discreta 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Series de Fourier 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Transformadas - Discretización 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Transformadas - Filtros digitales 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Transformadas - Transformada Z 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

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Transformadas - Transformada de La-place

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Análisis energético del movimiento 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Calor y trabajo en sistemas termodi-námicos

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Campo eléctrico 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Campo gravitatorio 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Campo magnético originado por cargasmóviles y corrientes

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Centro de masas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Circulación y gradiente 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Conductividad y ley de Ohm 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Conservación de la energía 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Corriente eléctrica 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Dieléctricos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Dinámica relativista 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Ecuaciones universales del equilibrio 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Ecuación de ondas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Energía electromagnética 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Energía y colisiones 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Estructura de la materia 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Estática relativista 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Fenómenos de interferencia y difrac-ción

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Fluidodinámica 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Fuerza electromotriz inducida 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

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na

Fuerza magnética sobre cargas en mo-vimiento

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Fuerzas disipativas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Generación y propagación de ondas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Hidrostática 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Incertidumbre de medida y su propa-gación

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Inducción electromagnética 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Interacciones fundamentales en la na-turaleza

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Magnetostática 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Magnitudes físicas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Materiales magnéticos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Momentos de inercia 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Movimiento general 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Movimientos de traslación y rotación 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Ondas acústicas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Ondas electromagnéticas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Oscilaciones 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Potencial 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Potencial eléctrico 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Primera y segunda leyes de la mecánica 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Propiedades térmicas de la materia 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Rozamiento 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Régimen permanente en circuitos decorriente alterna

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Régimen transitorio en circuitos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

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Sistemas de referencia y orientación delespacio

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Teorema de Gauss 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Tercera ley de la mecánica 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Trabajo y energía 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Transferencia de calor 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Unidades y medidas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Vectores y sistemas de vectores 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Velocidad y aceleración 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Óptica geométrica 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Cálculo diferencial 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Cálculo integral 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Cálculo vectorial 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Ecuaciones diferenciales 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Estadística 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0Estocástica 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0Probabilidad 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0Variable compleja 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Álgebra lineal 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Estructuras básicas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Materiales 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Electrotecnia - Circuitos eléctricos bá-sicos

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Electrotecnia - La electricidad comomedio de transporte de energía

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Mecánica - Dinámica 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Mecánica - Estática 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

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Mecánica - Máquinas hidráulicas y me-cánica de fluidos

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Mecánica - Máquinas térmicas y siste-mas termodinámicos

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Algoritmos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Análisis y minería de datos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Bases de datos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Bases de sistemas operativos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Búsqueda de información y análisis 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Diseño de software 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Estructura de datos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Herramientas de gestión 0 0 0 0 0 0 0,667 0 0 0 0 0 0 0Programación orientada a objetos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Solución de problemas de ingenieríamediante el uso de software

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Fundamentación de las técnicas de in-tegración

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Planteamiento de problemas 0 0 0 0 0 0 0,667 1 0 0 0,333 0,333 0 0Técnicas de solución de problemas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0Análisis y modelación - Análisis cuan-titativo de sistemas continuos lineales

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Análisis y modelación - Análisis cuan-titativo de sistemas discretos lineales

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Análisis y modelación - Análisis cuan-titativo de sistemas no lineales

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Análisis y modelación - Sistemas con-tinuos lineales

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

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Análisis y modelación - Sistemas dis-cretos lineales

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Análisis y modelación - Sistemas mul-tivariables

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Análisis y modelación - Sistemas no li-neales

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Control - Sistemas continuos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Control - Sistemas discretos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Control - Sistemas multivariables 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Control - Sistemas no lineales 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Modelamiento - Sistemas continuos li-neales

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Modelamiento - Sistemas discretos li-neales

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Modelamiento - Sistemas multivaria-bles

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Modelamiento - Sistemas no lineales 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Técnicas de modelamiento - Controldigital

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Técnicas de modelamiento - Lenguajesde modelamiento

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Técnicas de modelamiento - Métodosde balance

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Técnicas de modelamiento - Sistemasde eventos discretos y sistemas híbri-dos

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

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176ETablasdelmodeloparaelprogramadeIngenieríaEléctrica

Instalaciones eléctricas

Transmisión y distribución

Introducción a los sistemas de energía eléctrica

Análisis de sistemas de potencia

Probabilidad y estadística fundamental

Probabilidad fundamental

Gerencia y gestión de proyectos

Gerencia de recursos humanos

Finanzas

Seguridad industrial

Economía general

Investigación de operaciones I

Física de semiconductores

Fundamentos de física moderna

Técn

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Aplicación de circuitos, electrónica depotencia

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Aplicación y control de motores 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Automatización de procesos industria-les

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Comunicaciones industriales 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Instalaciones eléctricas industriales 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0Instrumentación para señales biológi-cas

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Instrumentación, inductores, actuado-res, sensores, control secuencial y au-tomatización

0 0 0 0 0 0 0,667 0 0 0 0 0 0 0

Luminotecnia 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Procesos y manufactura 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Antenas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Codificación 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Líneas de transmisión 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Multicanalización 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Módulos análogos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Módulos digitales 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Redes de comunicación 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Ruido del canal de comunicación 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Teoría de información 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Aplicaciones de la energía eléctrica 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Generación (Principios de operación) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Transformación (Principios de opera-ción)

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Transporte (Principios de operación) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

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Electrodinámica - Antenas y radiopro-pagación

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Electrodinámica - Líneas de transmi-sión

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Electrodinámica - Ondas electromag-néticas

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Electrodinámica - Técnicas de medi-ción de variables electromagnéticas

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Electrostática y Magnetostática -Comportamiento de materiales

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Electrostática y Magnetostática - Des-carga eléctrica

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Electrostática y Magnetostática - Elec-tromagnetismo computacional

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Electrostática y Magnetostática - Fun-damentos del electromagnetismo

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Electrostática y Magnetostática - Téc-nicas de modelamiento de campos EM

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Estímulo y respuesta - Alta frecuencia 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Estímulo y respuesta - Aplicaciones deteorías de circuitos

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Estímulo y respuesta - Baja frecuencia 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Estímulo y respuesta - Corriente con-tinua DC

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Estímulo y respuesta - Medición de va-riables

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Estímulo y respuesta - Parámetros 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Estímulo y respuesta - Síntesis 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

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Leyes básicas de circuitos - Análisis deredes

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Leyes básicas de circuitos - Circuitospolifásicos

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Leyes básicas de circuitos - Energía 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Leyes básicas de circuitos - Modelos li-neales, relación tensión/corriente

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Leyes básicas de circuitos - Modelos nolineales

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Leyes básicas de circuitos - Puertos pa-ralelos

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Leyes básicas de circuitos - Teorema deThevenin

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Amplificadores RF 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Amplificadores de potencia 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Amplificadores diferenciales y multi-etapa

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Amplificadores resonantes 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Arquitecturas clásicas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Circuitos RF 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Conversión electrónica de potencia 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Dispositivos de estado sólido 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Equivalentes térmicos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Filtros Activos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Modelos, Análisis de pequeña señal 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Osciladores 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Respuesta de frecuencia D.E 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Retroalimentación 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

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Ruido 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Arquitecturas de sistemas digitales 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Circuitos combinacionales 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Circuitos de conmutación 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Circuitos secuenciales 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Codiseño 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Diseño VLSI 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Diseño de alto nivel 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Máquinas de estado 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Procesadores, microprocesadores y sis-temas embebidos

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Álgebra de Boole 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Circuitos de muestreo 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Circuitos de retención 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Conversores A/D y D/A 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Dispositivos de comunicación 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0PLL 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0PWM 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Temporizadores 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0VCO 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Calidad de la energía y confiabilidad 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Economía de la energía 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Fuentes alternas de energía y URE 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Acondicionamiento de señal 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Actuadores 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Instrumentos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Metrología 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Ruido en la medición 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

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Sensores 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Análisis de sistemas de potencia 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Protecciones de sistemas de potencia 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0Subestaciones eléctricas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Análisis de sistemas eléctricos (Manio-bra, operación y control)

0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0

Aplicaciones de materiales 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1Instalaciones eléctricas y comunicacio-nes

0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0

Protecciones en sistemas eléctricos 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0Tecnología de generación (Plantas ygeneradores)

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Tecnología de transformación (Teoríade transformadores, subestaciones)

0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0

Tecnología de transporte (Líneas y re-des)

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Aplicaciones de onda 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Fourier continua 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Fourier discreta 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Series de Fourier 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Transformadas - Discretización 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Transformadas - Filtros digitales 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Transformadas - Transformada Z 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Transformadas - Transformada de La-place

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Análisis energético del movimiento 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Calor y trabajo en sistemas termodi-námicos

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

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Campo eléctrico 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Campo gravitatorio 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Campo magnético originado por cargasmóviles y corrientes

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Centro de masas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Circulación y gradiente 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Conductividad y ley de Ohm 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Conservación de la energía 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Corriente eléctrica 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Dieléctricos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Dinámica relativista 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Ecuaciones universales del equilibrio 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Ecuación de ondas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Energía electromagnética 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Energía y colisiones 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Estructura de la materia 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Estática relativista 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Fenómenos de interferencia y difrac-ción

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Fluidodinámica 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Fuerza electromotriz inducida 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Fuerza magnética sobre cargas en mo-vimiento

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Fuerzas disipativas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Generación y propagación de ondas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Hidrostática 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Incertidumbre de medida y su propa-gación

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

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Inducción electromagnética 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Interacciones fundamentales en la na-turaleza

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Magnetostática 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Magnitudes físicas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Materiales magnéticos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Momentos de inercia 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Movimiento general 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Movimientos de traslación y rotación 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Ondas acústicas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Ondas electromagnéticas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Oscilaciones 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Potencial 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Potencial eléctrico 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Primera y segunda leyes de la mecánica 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Propiedades térmicas de la materia 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Rozamiento 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Régimen permanente en circuitos decorriente alterna

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Régimen transitorio en circuitos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Sistemas de referencia y orientación delespacio

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Teorema de Gauss 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Tercera ley de la mecánica 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Trabajo y energía 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Transferencia de calor 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Unidades y medidas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Vectores y sistemas de vectores 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

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Velocidad y aceleración 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Óptica geométrica 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Cálculo diferencial 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Cálculo integral 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Cálculo vectorial 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Ecuaciones diferenciales 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Estadística 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Estocástica 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Probabilidad 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Variable compleja 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Álgebra lineal 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Estructuras básicas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Materiales 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Electrotecnia - Circuitos eléctricos bá-sicos

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Electrotecnia - La electricidad comomedio de transporte de energía

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Mecánica - Dinámica 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Mecánica - Estática 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Mecánica - Máquinas hidráulicas y me-cánica de fluidos

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Mecánica - Máquinas térmicas y siste-mas termodinámicos

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Algoritmos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Análisis y minería de datos 0,667 0 0,667 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Bases de datos 0,667 0 0,667 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Bases de sistemas operativos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Búsqueda de información y análisis 0 0,667 0,667 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

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Diseño de software 0,667 0 0,667 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Estructura de datos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Herramientas de gestión 0,667 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Programación orientada a objetos 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Solución de problemas de ingenieríamediante el uso de software

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Fundamentación de las técnicas de in-tegración

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Planteamiento de problemas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Técnicas de solución de problemas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Análisis y modelación - Análisis cuan-titativo de sistemas continuos lineales

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Análisis y modelación - Análisis cuan-titativo de sistemas discretos lineales

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Análisis y modelación - Análisis cuan-titativo de sistemas no lineales

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Análisis y modelación - Sistemas con-tinuos lineales

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Análisis y modelación - Sistemas dis-cretos lineales

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Análisis y modelación - Sistemas mul-tivariables

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Análisis y modelación - Sistemas no li-neales

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Control - Sistemas continuos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Control - Sistemas discretos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Control - Sistemas multivariables 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Control - Sistemas no lineales 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

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Modelamiento - Sistemas continuos li-neales

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Modelamiento - Sistemas discretos li-neales

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Modelamiento - Sistemas multivaria-bles

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Modelamiento - Sistemas no lineales 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Técnicas de modelamiento - Controldigital

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Técnicas de modelamiento - Lenguajesde modelamiento

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Técnicas de modelamiento - Métodosde balance

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Técnicas de modelamiento - Sistemasde eventos discretos y sistemas híbri-dos

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Técnicas de modelamiento - Técnicasde control

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Técnicas de modelamiento - Técnicasde identificación

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Tabla E-8.: Matriz de impacto respecto a conocimientos - Parte 4

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Aplicación de circuitos, electrónica depotencia

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Aplicación y control de motores 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Automatización de procesos industria-les

0 0 0 0 0 0 0 0 0,667 0 0 0 0 0

Comunicaciones industriales 0 0 0 0 0 0 0 0 0,667 0 0 0 0 0Instalaciones eléctricas industriales 0 0 0 0 0 0 0 0 0,667 0 0 0 0 0,667Instrumentación para señales biológi-cas

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Instrumentación, inductores, actuado-res, sensores, control secuencial y au-tomatización

0 0 0 0 0 0 0 0 0,667 0 0 0 0 0

Luminotecnia 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Procesos y manufactura 0 0 0 0 0 0 0 0 0,667 0 0 0 0 0Antenas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Codificación 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Líneas de transmisión 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Multicanalización 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Módulos análogos 0 0 0 0 0 0 0 0 0,333 0 0 0 0 0Módulos digitales 0 0 0 0 0 0 0 0 0,333 0 0 0 0 0Redes de comunicación 0 0 0 0 0 0 0 0 0,333 0 0 0 0 0Ruido del canal de comunicación 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Teoría de información 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Aplicaciones de la energía eléctrica 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Generación (Principios de operación) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Transformación (Principios de opera-ción)

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Transporte (Principios de operación) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Electrodinámica - Antenas y radiopro-pagación

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

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Electrodinámica - Líneas de transmi-sión

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Electrodinámica - Ondas electromag-néticas

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Electrodinámica - Técnicas de medi-ción de variables electromagnéticas

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Electrostática y Magnetostática -Comportamiento de materiales

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Electrostática y Magnetostática - Des-carga eléctrica

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Electrostática y Magnetostática - Elec-tromagnetismo computacional

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Electrostática y Magnetostática - Fun-damentos del electromagnetismo

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Electrostática y Magnetostática - Téc-nicas de modelamiento de campos EM

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Estímulo y respuesta - Alta frecuencia 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Estímulo y respuesta - Aplicaciones deteorías de circuitos

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Estímulo y respuesta - Baja frecuencia 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Estímulo y respuesta - Corriente con-tinua DC

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Estímulo y respuesta - Medición de va-riables

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Estímulo y respuesta - Parámetros 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Estímulo y respuesta - Síntesis 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Leyes básicas de circuitos - Análisis deredes

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Leyes básicas de circuitos - Circuitospolifásicos

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

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Leyes básicas de circuitos - Energía 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Leyes básicas de circuitos - Modelos li-neales, relación tensión/corriente

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Leyes básicas de circuitos - Modelos nolineales

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Leyes básicas de circuitos - Puertos pa-ralelos

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Leyes básicas de circuitos - Teorema deThevenin

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Amplificadores RF 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Amplificadores de potencia 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Amplificadores diferenciales y multi-etapa

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Amplificadores resonantes 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Arquitecturas clásicas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Circuitos RF 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Conversión electrónica de potencia 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Dispositivos de estado sólido 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Equivalentes térmicos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Filtros Activos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Modelos, Análisis de pequeña señal 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Osciladores 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Respuesta de frecuencia D.E 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Retroalimentación 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Ruido 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Arquitecturas de sistemas digitales 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Circuitos combinacionales 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Circuitos de conmutación 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Circuitos secuenciales 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Codiseño 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

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Diseño VLSI 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Diseño de alto nivel 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Máquinas de estado 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Procesadores, microprocesadores y sis-temas embebidos

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Álgebra de Boole 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Circuitos de muestreo 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Circuitos de retención 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Conversores A/D y D/A 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Dispositivos de comunicación 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0PLL 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0PWM 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Temporizadores 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0VCO 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Calidad de la energía y confiabilidad 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Economía de la energía 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Fuentes alternas de energía y URE 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,667 0Acondicionamiento de señal 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Actuadores 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Instrumentos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Metrología 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Ruido en la medición 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Sensores 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Análisis de sistemas de potencia 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Protecciones de sistemas de potencia 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Subestaciones eléctricas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Análisis de sistemas eléctricos (Manio-bra, operación y control)

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Aplicaciones de materiales 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

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Instalaciones eléctricas y comunicacio-nes

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Protecciones en sistemas eléctricos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Tecnología de generación (Plantas ygeneradores)

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Tecnología de transformación (Teoríade transformadores, subestaciones)

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Tecnología de transporte (Líneas y re-des)

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Aplicaciones de onda 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Fourier continua 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Fourier discreta 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Series de Fourier 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Transformadas - Discretización 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Transformadas - Filtros digitales 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Transformadas - Transformada Z 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Transformadas - Transformada de La-place

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Análisis energético del movimiento 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Calor y trabajo en sistemas termodi-námicos

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Campo eléctrico 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Campo gravitatorio 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Campo magnético originado por cargasmóviles y corrientes

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Centro de masas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Circulación y gradiente 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Conductividad y ley de Ohm 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Conservación de la energía 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Corriente eléctrica 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

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Dieléctricos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Dinámica relativista 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Ecuaciones universales del equilibrio 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Ecuación de ondas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Energía electromagnética 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Energía y colisiones 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Estructura de la materia 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Estática relativista 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Fenómenos de interferencia y difrac-ción

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Fluidodinámica 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Fuerza electromotriz inducida 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Fuerza magnética sobre cargas en mo-vimiento

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Fuerzas disipativas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Generación y propagación de ondas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Hidrostática 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Incertidumbre de medida y su propa-gación

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Inducción electromagnética 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Interacciones fundamentales en la na-turaleza

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Magnetostática 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Magnitudes físicas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Materiales magnéticos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Momentos de inercia 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Movimiento general 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Movimientos de traslación y rotación 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Ondas acústicas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Ondas electromagnéticas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

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a

Oscilaciones 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Potencial 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Potencial eléctrico 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Primera y segunda leyes de la mecánica 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Propiedades térmicas de la materia 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Rozamiento 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Régimen permanente en circuitos decorriente alterna

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Régimen transitorio en circuitos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Sistemas de referencia y orientación delespacio

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Teorema de Gauss 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Tercera ley de la mecánica 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Trabajo y energía 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Transferencia de calor 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Unidades y medidas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Vectores y sistemas de vectores 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Velocidad y aceleración 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Óptica geométrica 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Cálculo diferencial 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Cálculo integral 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Cálculo vectorial 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Ecuaciones diferenciales 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Estadística 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Estocástica 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Probabilidad 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Variable compleja 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Álgebra lineal 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Estructuras básicas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Materiales 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Page 213: Metodología para la definición de perfiles de egresados de ... · Metodología para la definición de perfiles de egresados de un programa curricular, basado en ontologías

194E

Tablas

delm

odelopara

elprogram

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IngenieríaE

léctrica

Cal

idad

de

ener

gía

Prá

ctic

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Ener

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Nuev

ostó

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nie

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tric

a

Electrotecnia - Circuitos eléctricos bá-sicos

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Electrotecnia - La electricidad comomedio de transporte de energía

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Mecánica - Dinámica 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Mecánica - Estática 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Mecánica - Máquinas hidráulicas y me-cánica de fluidos

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Mecánica - Máquinas térmicas y siste-mas termodinámicos

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Algoritmos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Análisis y minería de datos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Bases de datos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Bases de sistemas operativos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Búsqueda de información y análisis 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Diseño de software 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Estructura de datos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Herramientas de gestión 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Programación orientada a objetos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Solución de problemas de ingenieríamediante el uso de software

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Fundamentación de las técnicas de in-tegración

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Planteamiento de problemas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Técnicas de solución de problemas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Análisis y modelación - Análisis cuan-titativo de sistemas continuos lineales

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Análisis y modelación - Análisis cuan-titativo de sistemas discretos lineales

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Page 214: Metodología para la definición de perfiles de egresados de ... · Metodología para la definición de perfiles de egresados de un programa curricular, basado en ontologías

195

Cal

idad

de

ener

gía

Prá

ctic

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tudia

ntil

I

Prá

ctic

aes

tudia

ntil

II

Prá

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III

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Seg

uridad

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a

Tóp

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Eco

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Sem

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iode

aplica

cion

esin

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Sem

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iodel

sect

oren

ergé

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Lum

inot

ecnia

Ener

gía

yam

bie

nte

Nuev

ostó

pic

osen

inge

nie

ría

eléc

tric

a

Análisis y modelación - Análisis cuan-titativo de sistemas no lineales

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Análisis y modelación - Sistemas con-tinuos lineales

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Análisis y modelación - Sistemas dis-cretos lineales

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Análisis y modelación - Sistemas mul-tivariables

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Análisis y modelación - Sistemas no li-neales

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Control - Sistemas continuos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Control - Sistemas discretos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Control - Sistemas multivariables 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Control - Sistemas no lineales 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Modelamiento - Sistemas continuos li-neales

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Modelamiento - Sistemas discretos li-neales

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Modelamiento - Sistemas multivaria-bles

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Modelamiento - Sistemas no lineales 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Técnicas de modelamiento - Controldigital

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Técnicas de modelamiento - Lenguajesde modelamiento

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Técnicas de modelamiento - Métodosde balance

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Técnicas de modelamiento - Sistemasde eventos discretos y sistemas híbri-dos

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

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196ETablasdelmodeloparaelprogramadeIngenieríaEléctrica

Calidad de energía

Práctica estudiantil I

Práctica estudiantil II

Práctica estudiantil III

Diseño de sistemas de distribución

Seguridad eléctrica

Tópicos de aislamiento eléctrico

Economía energética

Seminario de aplicaciones industriales

Seminario del sector energético

Mercados eléctricos

Luminotecnia

Energía y ambiente

Nuevos tópicos en ingeniería eléctrica

Técn

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mod

elamiento

-T

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00

00

00

00

00

00

0

Técn

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mod

elamiento

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écnicas

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00

00

00

00

00

00

0

Tab

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Matriz

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conocimientos

-Parte

5

Page 216: Metodología para la definición de perfiles de egresados de ... · Metodología para la definición de perfiles de egresados de un programa curricular, basado en ontologías

197

Conocimiento Aplicaciones in-

dustriales

Sistemas de po-

tencia y distribu-

ciónAcondicionamiento de señal 0,667 0,667Actuadores 0,667 0,667Álgebra de Boole 1 1Álgebra lineal 1 1Algoritmos 1 1Amplificadores de potencia 0,667 0,667Amplificadores diferenciales y multietapa 0,667 0,667Amplificadores resonantes 0 0Amplificadores RF 0 0Análisis de sistemas de potencia 0,667 1Análisis de sistemas eléctricos (Maniobra, operación y control) 1 1Análisis energético del movimiento 1 1Análisis y minería de datos 0 0Análisis y modelación - Análisis cuantitativo de sistemas continuos lineales 1 1Análisis y modelación - Análisis cuantitativo de sistemas discretos lineales 1 1Análisis y modelación - Análisis cuantitativo de sistemas no lineales 1 1Análisis y modelación - Sistemas continuos lineales 1 1Análisis y modelación - Sistemas discretos lineales 1 1Análisis y modelación - Sistemas multivariables 1 1Análisis y modelación - Sistemas no lineales 1 1Antenas 0 0Aplicación de circuitos, electrónica de potencia 1 0,667Aplicación y control de motores 1 0Aplicaciones de la energía eléctrica 1 1Aplicaciones de materiales 0,667 0,667Aplicaciones de onda 0,667 0,667Arquitecturas clásicas 0,667 0,667Arquitecturas de sistemas digitales 1 1Automatización de procesos industriales 1 1Bases de datos 0 0Bases de sistemas operativos 0 0Búsqueda de información y análisis 0 0Cálculo diferencial 1 1Cálculo integral 1 1Cálculo vectorial 1 1Calidad de la energía y confiabilidad 1 1Calor y trabajo en sistemas termodinámicos 1 1Campo eléctrico 1 1Campo gravitatorio 1 1Campo magnético originado por cargas móviles y corrientes 1 1Centro de masas 1 1Circuitos combinacionales 1 1Circuitos de conmutación 1 1Circuitos de muestreo 0,667 0,667Circuitos de retención 0,667 0,667Circuitos RF 0 0Circuitos secuenciales 1 1Circulación y gradiente 1 1Codificación 0,333 0,333Codiseño 0 0Comunicaciones industriales 1 0,667Conductividad y ley de Ohm 1 1Conservación de la energía 1 1Control - Sistemas continuos 1 1Control - Sistemas discretos 1 1

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198 E Tablas del modelo para el programa de Ingeniería Eléctrica

Conocimiento Aplicaciones in-

dustriales

Sistemas de po-

tencia y distribu-

ciónControl - Sistemas multivariables 0,667 0,667Control - Sistemas no lineales 0,667 0,667Conversión electrónica de potencia 1 1Conversores A/D y D/A 0 0Corriente eléctrica 1 1Dieléctricos 1 1Dinámica relativista 1 1Diseño de alto nivel 0 0Diseño de software 0 0Diseño VLSI 0 0Dispositivos de comunicación 0,333 0,333Dispositivos de estado sólido 0,667 0,667Economía de la energía 1 1Ecuación de ondas 1 1Ecuaciones diferenciales 1 1Ecuaciones universales del equilibrio 1 1Electrodinámica - Antenas y radiopropagación 0,333 0,333Electrodinámica - Líneas de transmisión 1 1Electrodinámica - Ondas electromagnéticas 1 1Electrodinámica - Técnicas de medición de variables electromagnéticas 0,667 0,667Electrostática y Magnetostática - Comportamiento de materiales 1 1Electrostática y Magnetostática - Descarga eléctrica 1 1Electrostática y Magnetostática - Electromagnetismo computacional 1 1Electrostática y Magnetostática - Fundamentos del electromagnetismo 1 1Electrostática y Magnetostática - Técnicas de modelamiento de campos EM 1 1Electrotecnia - Circuitos eléctricos básicos 1 1Electrotecnia - La electricidad como medio de transporte de energía 1 1Energía electromagnética 1 1Energía y colisiones 1 1Equivalentes térmicos 0,333 0,333Estadística 1 1Estática relativista 1 1Estímulo y respuesta - Alta frecuencia 1 1Estímulo y respuesta - Aplicaciones de teorías de circuitos 1 1Estímulo y respuesta - Baja frecuencia 1 1Estímulo y respuesta - Corriente continua DC 1 1Estímulo y respuesta - Medición de variables 1 1Estímulo y respuesta - Parámetros 1 1Estímulo y respuesta - Síntesis 1 1Estocástica 1 1Estructura de datos 0 0Estructura de la materia 1 1Estructuras básicas 1 1Fenómenos de interferencia y difracción 1 1Filtros Activos 0 0Fluidodinámica 1 1Fourier continua 0,667 0,667Fourier discreta 0,667 0,667Fuentes alternas de energía y URE 1 1Fuerza electromotriz inducida 1 1Fuerza magnética sobre cargas en movimiento 1 1Fuerzas disipativas 1 1Fundamentación de las técnicas de integración 0 0Generación (Principios de operación) 0,667 1Generación y propagación de ondas 1 1

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199

Conocimiento Aplicaciones in-

dustriales

Sistemas de po-

tencia y distribu-

ciónHerramientas de gestión 0,667 0,667Hidrostática 1 1Incertidumbre de medida y su propagación 1 1Inducción electromagnética 1 1Instalaciones eléctricas industriales 1 0Instalaciones eléctricas y comunicaciones 1 0,667Instrumentación para señales biológicas 0 0Instrumentación, inductores, actuadores, sensores, control secuencial y auto-matización

1 0,333

Instrumentos 0,667 0,667Interacciones fundamentales en la naturaleza 1 1Leyes básicas de circuitos - Análisis de redes 1 1Leyes básicas de circuitos - Circuitos polifásicos 1 1Leyes básicas de circuitos - Energía 1 1Leyes básicas de circuitos - Modelos lineales, relación tensión/corriente 1 1Leyes básicas de circuitos - Modelos no lineales 1 1Leyes básicas de circuitos - Puertos paralelos 1 1Leyes básicas de circuitos - Teorema de Thevenin 1 1Líneas de transmisión 0 0Luminotecnia 1 0Magnetostática 1 1Magnitudes físicas 1 1Máquinas de estado 1 1Materiales 1 1Materiales magnéticos 1 1Mecánica - Dinámica 1 1Mecánica - Estática 1 1Mecánica - Máquinas hidráulicas y mecánica de fluidos 1 1Mecánica - Máquinas térmicas y sistemas termodinámicos 1 1Metrología 0,667 0,667Modelamiento - Sistemas continuos lineales 1 1Modelamiento - Sistemas discretos lineales 1 1Modelamiento - Sistemas multivariables 1 1Modelamiento - Sistemas no lineales 1 1Modelos, Análisis de pequeña señal 0,667 0,667Módulos análogos 0,667 0,667Módulos digitales 0,667 0,667Momentos de inercia 1 1Movimiento general 1 1Movimientos de traslación y rotación 1 1Multicanalización 0,667 0,667Ondas acústicas 1 1Ondas electromagnéticas 1 1Óptica geométrica 1 1Oscilaciones 1 1Osciladores 0 0Planteamiento de problemas 0,667 0,667PLL 0 0Potencial 1 1Potencial eléctrico 1 1Primera y segunda leyes de la mecánica 1 1Probabilidad 1 1Procesadores, microprocesadores y sistemas embebidos 0 0Procesos y manufactura 0,333 0,333Programación orientada a objetos 0 0

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200 E Tablas del modelo para el programa de Ingeniería Eléctrica

Conocimiento Aplicaciones in-

dustriales

Sistemas de po-

tencia y distribu-

ciónPropiedades térmicas de la materia 1 1Protecciones de sistemas de potencia 0,667 1Protecciones en sistemas eléctricos 1 1PWM 0 0Redes de comunicación 0,333 0,333Régimen permanente en circuitos de corriente alterna 1 1Régimen transitorio en circuitos 1 1Respuesta de frecuencia D.E 0 0Retroalimentación 0,667 0,667Rozamiento 1 1Ruido 0,667 0,667Ruido del canal de comunicación 0 0Ruido en la medición 0,667 0,667Sensores 0,667 0,667Series de Fourier 0,667 0,667Sistemas de referencia y orientación del espacio 1 1Solución de problemas de ingeniería mediante el uso de software 0 0Subestaciones eléctricas 0,667 1Técnicas de modelamiento - Control digital 0,667 0,667Técnicas de modelamiento - Lenguajes de modelamiento 0,667 0,667Técnicas de modelamiento - Métodos de balance 0,667 0,667Técnicas de modelamiento - Sistemas de eventos discretos y sistemas híbridos 0,667 0,667Técnicas de modelamiento - Técnicas de control 0,667 0,667Técnicas de modelamiento - Técnicas de identificación 0,667 0,667Técnicas de solución de problemas 0,667 0,667Tecnología de generación (Plantas y generadores) 0,667 1Tecnología de transformación (Teoría de transformadores, subestaciones) 1 1Tecnología de transporte (Líneas y redes) 0,667 1Temporizadores 0,667 0,667Teorema de Gauss 1 1Teoría de información 0 0Tercera ley de la mecánica 1 1Trabajo y energía 1 1Transferencia de calor 1 1Transformación (Principios de operación) 1 1Transformadas - Discretización 0,667 0,667Transformadas - Filtros digitales 0,667 0,667Transformadas - Transformada de Laplace 0,667 0,667Transformadas - Transformada Z 0,667 0,667Transporte (Principios de operación) 0,667 1Unidades y medidas 1 1Variable compleja 1 1VCO 0 0Vectores y sistemas de vectores 1 1Velocidad y aceleración 1 1

Tabla E-11.: Perfil ideal respecto a Conocimientos

código estu-

diante

nombre código curso cal.

1 Estudiante1 1000004 Cálculo diferencial 3.61 Estudiante1 1000020 Fundamentos de oscilaciones ondas y óptica 3.71 Estudiante1 2016856 Introducción a la ingeniería eléctrica 3.91 Estudiante1 2016495 Electrónica análoga I 3.01 Estudiante1 2016498 Electrónica digital I 2.5

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201

código estu-

diante

nombre código curso cal.

1 Estudiante1 2016498 Electrónica digital I 3.21 Estudiante1 2016506 Señales y sistemas I 2.01 Estudiante1 2016506 Señales y sistemas I 3.71 Estudiante1 2016507 Señales y sistemas II 2.31 Estudiante1 2016861 Introducción a los sistemas de energía eléctrica 2.81 Estudiante1 2016861 Introducción a los sistemas de energía eléctrica 3.91 Estudiante1 2016863 Taller de ingeniería 4.21 Estudiante1 2016865 Transmisión y distribución 3.71 Estudiante1 2016866 Trabajo de grado 4.11 Estudiante1 2017003 Instalaciones eléctricas 4.11 Estudiante1 2024048 Regulación de energía 3.61 Estudiante1 2024049 Subestaciones eléctricas 4.11 Estudiante1 2024131 Economía energética 3.61 Estudiante1 2024133 Luminotecnia 3.21 Estudiante1 2024134 Mercados eléctricos 4.11 Estudiante1 2024296 Seguridad eléctrica 4.42 Estudiante2 2016487 Campos electromagnéticos 1.62 Estudiante2 2016487 Campos electromagnéticos 2.52 Estudiante2 2016487 Campos electromagnéticos 3.62 Estudiante2 2016489 Circuitos eléctricos I 1.92 Estudiante2 2016489 Circuitos eléctricos I 2.02 Estudiante2 2016489 Circuitos eléctricos I 3.42 Estudiante2 2016490 Circuitos eléctricos II 0.92 Estudiante2 2016490 Circuitos eléctricos II 1.42 Estudiante2 2016490 Circuitos eléctricos II 3.02 Estudiante2 1000007 Ecuaciones diferenciales 3.03 Estudiante3 2016498 Electrónica digital I 3.63 Estudiante3 2016741 Finanzas 4.33 Estudiante3 1000017 Fundamentos de electricidad y magnetismo 3.33 Estudiante3 1000019 Fundamentos de mecánica 3.94 Estudiante4 1000003 Álgebra lineal 3.04 Estudiante4 2016851 Análisis de sistemas de potencia 3.64 Estudiante4 1000004 Cálculo diferencial 4.24 Estudiante4 1000006 Cálculo en varias variables 3.64 Estudiante4 1000005 Cálculo integral 2.64 Estudiante4 1000005 Cálculo integral 4.14 Estudiante4 2016487 Campos electromagnéticos 3.54 Estudiante4 2024049 Subestaciones eléctricas 4.14 Estudiante4 2016863 Taller de ingeniería 4.34 Estudiante4 2016862 Taller de ingeniería eléctrica 4.24 Estudiante4 2016864 Taller de proyectos interdisciplinarios 4.34 Estudiante4 2016865 Transmisión y distribución 4.04 Estudiante4 2015159 Variable compleja 4.15 Estudiante5 2016487 Campos electromagnéticos 3.55 Estudiante5 2016489 Circuitos eléctricos I 3.75 Estudiante5 2016490 Circuitos eléctricos II 3.75 Estudiante5 2016493 Control 3.45 Estudiante5 2016861 Introducción a los sistemas de energía eléctrica 3.25 Estudiante5 2016858 Laboratorio de conversión electromagnética 4.25 Estudiante5 2024133 Luminotecnia 3.85 Estudiante5 2016845 Mecánica para ingeniería 3.26 Estudiante6 2016850 Aislamiento eléctrico 4.26 Estudiante6 2016850 Aislamiento eléctrico 4.06 Estudiante6 1000003 Álgebra lineal 3.56 Estudiante6 2016851 Análisis de sistemas de potencia 3.96 Estudiante6 2016852 Aplicación y control de motores 4.7

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202 E Tablas del modelo para el programa de Ingeniería Eléctrica

código estu-

diante

nombre código curso cal.

6 Estudiante6 2016864 Taller de proyectos interdisciplinarios 4.26 Estudiante6 2016865 Transmisión y distribución 3.56 Estudiante6 2015159 Variable compleja 3.57 Estudiante7 1000003 Álgebra lineal 4.77 Estudiante7 2016851 Análisis de sistemas de potencia 3.27 Estudiante7 1000004 Cálculo diferencial 3.57 Estudiante7 1000006 Cálculo en varias variables 4.77 Estudiante7 2015703 Ingeniería económica 4.67 Estudiante7 2017003 Instalaciones eléctricas 3.87 Estudiante7 1000040 Introducción a la ciencia de los materiales 4.17 Estudiante7 2016856 Introducción a la ingeniería eléctrica 3.87 Estudiante7 2016861 Introducción a los sistemas de energía eléctrica 3.77 Estudiante7 2016858 Laboratorio de conversión electromagnética 3.88 Estudiante8 1000005 Cálculo integral 3.98 Estudiante8 2016487 Campos electromagnéticos 4.48 Estudiante8 2016489 Circuitos eléctricos I 4.08 Estudiante8 2016490 Circuitos eléctricos II 3.58 Estudiante8 2016493 Control 3.68 Estudiante8 2016494 Conversión electromagnética 3.18 Estudiante8 1000007 Ecuaciones diferenciales 4.08 Estudiante8 2016495 Electrónica análoga I 3.48 Estudiante8 2016498 Electrónica digital I 3.68 Estudiante8 2016865 Transmisión y distribución 3.58 Estudiante8 2015159 Variable compleja 4.29 Estudiante9 1000004 Cálculo diferencial 3.79 Estudiante9 2016856 Introducción a la ingeniería eléctrica 4.39 Estudiante9 2016862 Taller de ingeniería eléctrica 4.89 Estudiante9 1000003 Álgebra lineal 3.09 Estudiante9 2016858 Laboratorio de conversión electromagnética 3.99 Estudiante9 2024135 Seminario de aplicaciones industriales 4.39 Estudiante9 2016866 Trabajo de grado 3.89 Estudiante9 2024049 Subestaciones eléctricas 4.19 Estudiante9 2024134 Mercados eléctricos 4.010 Estudiante10 2016856 Introducción a la ingeniería eléctrica 4.110 Estudiante10 2016862 Taller de ingeniería eléctrica 3.710 Estudiante10 1000004 Cálculo diferencial 3.810 Estudiante10 1000040 Introducción a la ciencia de los materiales 3.210 Estudiante10 1000019 Fundamentos de mecánica 3.610 Estudiante10 1000005 Cálculo integral 3.210 Estudiante10 1000017 Fundamentos de electricidad y magnetismo 4.210 Estudiante10 2024132 Energía y ambiente 4.310 Estudiante10 2016863 Taller de ingeniería 3.810 Estudiante10 2016866 Trabajo de grado 4.011 Estudiante11 1000004 Cálculo diferencial 3.011 Estudiante11 2016856 Introducción a la ingeniería eléctrica 3.511 Estudiante11 2016862 Taller de ingeniería eléctrica 3.411 Estudiante11 1000040 Introducción a la ciencia de los materiales 3.011 Estudiante11 1000019 Fundamentos de mecánica 3.411 Estudiante11 2015734 Programación de computadores 3.411 Estudiante11 1000017 Fundamentos de electricidad y magnetismo 4.211 Estudiante11 2024298 Seminario del sector energético 4.111 Estudiante11 1000005 Cálculo integral 3.011 Estudiante11 2016863 Taller de ingeniería 3.911 Estudiante11 2024135 Seminario de aplicaciones industriales 3.811 Estudiante11 2024296 Seguridad eléctrica 4.211 Estudiante11 2016866 Trabajo de grado 4.6

Continúa en la siguiente página

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203

código estu-

diante

nombre código curso cal.

Tabla E-12.: Ejemplo de la estructura del historial académico de los estudiantes

Objetivo de

aprendizaje

a b c d e f g h i j k

Cálculo diferencial 7 2 4 3 5 2 1 2 3 1 4Cálculo integral 7 3 4 4 5 2 1 2 2 1 5Cálculo en variasvariables

4 2 3 3 4 2 1 1 0 1 3

Álgebra lineal 5 3 4 3 4 2 1 1 2 1 2Ecuaciones dife-renciales

8 3 3 4 7 2 1 2 1 1 3

Variable compleja 6 2 1 4 6 3 1 1 3 2 2Probabilidad fun-damental

3 5 3 4 4 2 2 3 2 2 5

Probabilidad yestadística funda-mental

5 10 5 7 4 4 3 3 3 4 5

Fundamentos deelectricidad

10 10 6 9 10 4 4 5 3 3 3

Fundamentos demecánica

7 7 3 8 6 3 1 2 2 1 2

Fundamentosde mecánica defluidos y termodi-námica

4 4 3 6 3 1 1 2 2 1 2

Fundamentos deoscilaciones yondas

3 4 3 4 4 3 3 2 3 2 3

Métodos numéri-cos

5 3 4 5 5 1 1 1 0 1 4

Mecánica para in-geniería

6 3 2 3 7 2 2 1 1 2 4

Programación decomputadores

5 5 4 6 3 2 3 2 2 2 3

Programaciónorientada a obje-tos

1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 2

Economía general 3 3 3 3 2 2 1 3 2 2 2Finanzas 3 4 4 4 1 2 2 3 1 1 1Gerencia y gestiónde recursos huma-nos

0 1 1 2 0 2 0 2 1 1 1

Gerencia y gestiónde proyectos

3 3 5 6 2 3 2 4 2 3 2

Ingeniería econó-mica

3 6 3 4 1 1 1 6 1 1 2

Seguridad indus-trial

1 1 1 2 1 2 1 2 1 1 1

Instalaciones eléc-tricas industriales

2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

Aplicación y con-trol de motores

2 2 2 1 2 2 3 3 3 3 3

Conversión elec-tromagnética

6 4 4 1 5 2 5 3 3 3 4

Instalaciones eléc-tricas

6 4 5 2 6 5 2 5 5 6 6

Laboratorio deaislamiento eléc-trico

1 2 1 1 3 2 3 2 3 3 3

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204 E Tablas del modelo para el programa de Ingeniería Eléctrica

Objetivo de

aprendizaje

a b c d e f g h i j k

Laboratorio deconversión electro-magnética

5 4 2 1 4 2 2 4 4 4 4

Control 6 6 4 5 4 4 6 3 5 5 5Señales y sistemasI

4 2 2 3 3 3 3 2 2 2 3

Señales y sistemasII

3 2 1 2 2 2 2 1 1 1 2

Introducción a lossistemas de ener-gía eléctrica

6 4 4 3 5 5 5 4 6 5 5

Análisis de siste-mas de potencia

5 5 5 3 5 3 4 5 5 5 5

Estabilidad de sis-temas de potencia

2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

Análisis y diseñode experimentos

2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2

Física de semicon-ductores

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

Física moderna 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1Investigación deoperaciones I

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

Protección de sis-temas de potencia

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

Protecciones enmedia y bajatensión

3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

Tópicos de siste-mas de potencia

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Subestacioneseléctricas

4 2 4 1 4 4 3 4 4 4 4

Transmisión y dis-tribución

4 3 4 1 4 3 2 4 3 4 3

Introducción a laciencia de los ma-teriales

0 0 0 2 0 0 1 0 0 0 0

Campos electro-magnéticos

6 5 5 4 5 4 5 5 4 5 5

Circuitos eléctri-cos I

6 4 4 4 5 5 5 3 4 4 3

Circuitos eléctri-cos II

5 5 4 2 5 5 5 3 5 5 5

Electrónica análo-ga I

6 6 6 5 4 5 5 3 5 3 5

Electrónica digitalI

4 6 6 5 3 5 6 3 5 4 3

Introducción a laingeniería eléctrica

2 3 3 3 4 4 3 4 5 4 2

Aislamiento eléc-trico

4 3 3 1 3 3 3 3 3 3 3

Calidad de energía 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3Regulación deenergía

3 2 3 2 4 4 3 4 3 4 4

Diseño de sistemasde distribución

2 2 2 2 2 1 1 2 2 2 2

Economía energé-tica

3 2 2 2 3 2 1 3 3 3 2

Mercados eléctri-cos

3 3 2 2 3 3 3 4 3 3 3

Energía y ambien-te

2 2 2 2 2 1 1 2 2 2 2

Luminotecnia 4 3 3 2 4 3 3 4 4 4 4Seguridad eléctri-ca

4 4 4 3 4 4 4 3 4 4 4

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205

Objetivo de

aprendizaje

a b c d e f g h i j k

Tópicos de aisla-miento eléctrico

1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1

Práctica estudian-til I

2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

Práctica estudian-til II

0 0 0 1 0 1 1 0 0 1 0

Práctica estudian-til III

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Nuevos tópicos eningeniería eléctrica

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Seminario de apli-caciones industria-les

1 1 1 1 1 2 1 2 2 2 1

Seminario del sec-tor energético

1 1 1 1 1 2 1 2 2 2 1

Taller de ingenie-ría

2 2 2 1 2 2 2 1 2 2 2

Taller de ingenie-ría eléctrica

1 2 2 0 2 1 0 1 2 2 1

Taller de proyectosinterdisciplinarios

2 3 4 4 2 2 4 2 3 3 2

Proyecto de grado 3 2 3 1 3 2 3 2 3 2 3

Tabla E-13.: Resultados respuestas encuesta percepción perfiles de egresado

Page 225: Metodología para la definición de perfiles de egresados de ... · Metodología para la definición de perfiles de egresados de un programa curricular, basado en ontologías

206 E Tablas del modelo para el programa de Ingeniería Eléctrica

Objetivos de aprendizaje Aplicaciones

industriales

Sistemas de

potencia y

distribución

Analizar, interpretar y resolver problemas de ingeniería eléc-trica

1 1

Aplicar conocimiento de matemáticas, ciencias básicas y elnúcleo fundamental de ingeniería a la solución de problemasde ingeniería eléctrica

1 1

Comprender el impacto de la ingeniería en el contexto global,económico, ambiental y social

1 1

Demostrar un comportamiento profesional ético, responsablee íntegro

1 1

Diseñar sistemas, componentes o procesos considerando res-tricciones reales tales como económicas, ambientales, sociales,políticas, éticas, de salubridad y seguridad, manufacturabili-dad y sostenibilidad

1 1

Diseñar y preparar experimentos, así como analizar e inter-pretar datos

1 1

Practicar una comunicación efectiva en español e interpretarliteratura técnica en inglés

1 1

Reconocer la necesidad de ser una persona perseverante, fle-xible, creativa, curiosa y comprometida con el aprendizaje alo largo de su vida

1 1

Reconocer y comprender el contexto en el que se desempeña,manteniendo un conocimiento de las problemáticas contempo-ráneas

1 1

Trabajar en equipos multidisciplinarios 1 1Usar técnicas, capacidades y herramientas actuales de inge-niería eléctrica

1 1

Tabla E-10.: Perfil ideal respecto a Habilidades

Page 226: Metodología para la definición de perfiles de egresados de ... · Metodología para la definición de perfiles de egresados de un programa curricular, basado en ontologías

F. Código fuente

F.1. Código fuente PHP

F.1.1. Módulo administración

A continuación se presenta el código fuente de los principales procesos del módulo de admi-nistración, entre los cuales se encuentran:

⋆ Extraer información desde las ontologías.

⋆ Ingresar información a las tablas: Habilidades, Conocimientos, PlandeEstudios, Histo-rialAcadémico e Individuo.

El código fuente F.1 se encarga de ejecutar todas las rutinas para ingresar datos a las tablasde las bases de datos.

Código fuente F.1: Archivo insertar.php

<?php

/**

* Esta clase se encarga de llenar las tablas Habilidades ,

Conocimientos , PlandeEstudios , Individuo e HistorialAcademico de

la base de datos.

* @author Marla Constanza Barrera Botero <[email protected]>

*

* Las siguientes son variables comunes en todas las funciones de esta

clase:

*

* @param bool $con Verifica la conexión a la base de datos.

* @param string $tabla Nombre de la tabla de la base de datos donde

se ingresar á la informaci ón.

*

*/

class insertar

Page 227: Metodología para la definición de perfiles de egresados de ... · Metodología para la definición de perfiles de egresados de un programa curricular, basado en ontologías

208 F Código fuente

/**

* Inserta los datos en las tablas de Habilidades y Conocimientos.

* @param string $nombre Nombre de la habilidad o conocimiento.

* @param int $idpadre Es el identificador del padre dentro de la

tabla Habilidades o Conocimientos.

* @param int $nivel Es el nivel del árbol.

* No retorna valores .

*/

function insertahc ($con , $tabla , $nombre , $idpadre , $nivel)

$select ="select count(*) as cont from ".$tabla. " where nombre=’".

utf8_decode($nombre)."’";

$r=mysqli_query($con ,$select);

$dt=mysqli_fetch_assoc($r);

$count=$dt[’cont’];

if($count ==0)

$sql="Insert into ".$tabla. " (id, nombre , id_padre , nivel)

values (’ ’, ’".utf8_decode($nombre). "’, ’".$idpadre . "’, ’".

$nivel."’)";

if(! mysqli_query($con , $sql))

die("Error en el ingreso de datos". mysqli_error($con));

/**

* Inserta los datos en la tabla PlandeEstudios.

* @param string $codigo Es el código asignado para la asignatura

dentro del plan de estudios .

* @param string $asignatura Es el nombre de la asignatura como se

encuentra dentro del plan de estudios .

* @param string $tipo Indica si la asignatura es optativa u

obligatoria.

* No retorna valores .

*/

function insertarpeN($con , $tabla , $codigo , $asignatura , $tipo)

Page 228: Metodología para la definición de perfiles de egresados de ... · Metodología para la definición de perfiles de egresados de un programa curricular, basado en ontologías

F.1 Código fuente PHP 209

$select ="select count(*) as cont from ".$tabla. " where codigo=’".

$codigo . "’ and nombre=’".utf8_decode($asignatura)."’";

$r=mysqli_query($con ,$select );

$dt=mysqli_fetch_assoc($r);

$count=$dt[’cont’];

if($count ==0)

$sql="Insert into ".$tabla. " (id, codigo , nombre , tipo) values

(’ ’, ’".$codigo . "’, ’".utf8_decode($asignatura). "’, ’".

$tipo. "’)";

if(! mysqli_query($con , $sql))

die("Error en el ingreso de datos". mysqli_error($con));

/**

* Inserta los datos en la tabla HistorialAcademico.

* @param int $idi Es el id que pertenece a un estudiante dentro de

la base de datos.

* @param int $ida Es el id que pertenece a una asignatura dentro de

la base de datos.

* @param float $nota Es la nota del estudiante.

* No retorna valores.

*/

function insertarha($con , $tabla , $idi , $ida , $nota)

$r=mysqli_query($con ,"select count(*) as cont from ".$tabla. "

where id_individuo=’".$idi."’ and id_asignatura=’".$ida."’ and

nota=’" .$nota."’");

$dt=mysqli_fetch_assoc($r);

$count=$dt[’cont’];

if($count ==0)

$sql="Insert into ".$tabla. " (id, id_individuo , id_asignatura ,

nota) values (’ ’, ’" .$idi. "’, ’".$ida. "’, ’".$nota. "’)";

if(! mysqli_query($con , $sql))

die("Error en el ingreso de datos". mysqli_error($con));

Page 229: Metodología para la definición de perfiles de egresados de ... · Metodología para la definición de perfiles de egresados de un programa curricular, basado en ontologías

210 F Código fuente

/**

* Inserta los datos de un estudiante en la tabla Individuo .

* @param string $codigo Código del estudiante asignado por la

universidad.

* @param string $nombre Nombre completo del estudiante.

* No retorna valores .

*/

function insertaest($con , $tabla , $codigo , $nombre)

$r=mysqli_query($con , "Select count(*) as cont from ".$tabla ."

where codigo=’".utf8_decode($codigo ). "’ and nombre=’".

utf8_decode($nombre). "’");

$dt=mysqli_fetch_assoc($r);

$count=$dt[’cont’];

if($count ==0)

$sql="Insert into ".$tabla. " (id, codigo , nombre) values (’ ’, ’

".utf8_decode($codigo)."’, ’".utf8_decode($nombre ). "’)";

if(! mysqli_query($con , $sql))

die("Error en el ingreso de datos". mysqli_error($con));

/**

* Inserta los nombres asignados a los perfiles ideales a la tabla

Perfil_Ideal

* @param string $nombrePerfil Nombre del perfil ideal.

* No retorna valores .

*/

function insertanideal($con , $nombrePerfil)

$r=mysqli_query($con , "Select count(*) as cont from Perfil_Ideal

where nombre=’".utf8_decode($nombrePerfil)."’");

$dt=mysqli_fetch_assoc($r);

$count=$dt[’cont’];

Page 230: Metodología para la definición de perfiles de egresados de ... · Metodología para la definición de perfiles de egresados de un programa curricular, basado en ontologías

F.1 Código fuente PHP 211

if($count ==0)

$sql="Insert into Perfil_Ideal (id, nombre) values (’ ’, ’".

$nombrePerfil."’)";

if(! mysqli_query($con , $sql))

die("Error en el ingreso de datos". mysqli_error($con));

/**

* Inserta datos a diferentes tablas de la base de datos.

* @param int $id1 Es el número ’id’ asignado al primer campo de la

tabla ($tabla) en la base de datos.

* @param int $id2 Es el número ’id’ asignado al segundo campo de la

tabla ($tabla) en la base de datos.

* @param float $valor Es un valor obtenido después de la aplicaci ón

de un operador de agregaci ón o una implicaci ón difusa.

* @param string $operador Es el nombre del operador de agregaci ón

seleccionado.

* @param float $alpha Es el valor de un parámetro denominado ’

orness’ cuando el operador de agregaci ón seleccionado es OWA , en

otro caso , se asigna 0.

* No retorna valores.

*/

function insertadatos($con , $tabla , $id1 , $id2 , $valor , $operador ,

$alpha)

$sql="Insert into ".$tabla. " values (’".$id1."’, ’".$id2."’, ’".

$valor."’, ’".utf8_decode($operador )."’, ’".$alpha."’)";

if(! mysqli_query($con , $sql))

die("Error en el ingreso de datos". mysqli_error($con));

return $sql;

?>

Page 231: Metodología para la definición de perfiles de egresados de ... · Metodología para la definición de perfiles de egresados de un programa curricular, basado en ontologías

212 F Código fuente

El código fuente F.2 contiene las rutinas para realizar procesos de selección de informaciónde la base de datos y retorna los datos solicitados.

Código fuente F.2: Archivo seleccionar.php

<?php

/**

* Esta clase se encarga de seleccionar algunos datos de las tablas

Habilidades , Conocimientos , PlandeEstudios e Individuo .

* @author Marla Constanza Barrera Botero <[email protected]>

*

* Las siguientes son variables comunes en todas las funciones de esta

clase:

*

* @param bool $con Verifica la conexión a la base de datos.

* @param string $tabla Nombre de la tabla de la base de datos de la

cual se extraer á la informaci ón requerida .

*

*/

class seleccionar

/**

* Selecciona el id de una habilidad o conocimiento tomando como

referencia el nombre de dicha habilidad o conocimiento.

* @param string $nombre Nombre de la habilidad o el conocimiento.

* @return int $id Id asignado a la habilidad o conocimiento.

*/

function seleccionarhc($con ,$tabla ,$nombre)

$sql="Select * from ".$tabla. " where nombre=’".utf8_decode(

$nombre ). "’";

$res=mysqli_query($con ,$sql);

if($a=mysqli_fetch_array($res))

$id=$a[’id’];

return $id;

/**

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F.1 Código fuente PHP 213

* Selecciona el id de una asignatura del plan de estudios , tomando

como referencia el código de dicha asignatura.

* @param string $codigo Código de una asignatura del plan de

estudios .

* @return int $id Id asignado a la asignatura.

*/

function seleccionara($con ,$tabla ,$codigo)

$sql="Select * from ".$tabla. " where codigo=’".$codigo . "’";

$res=mysqli_query($con ,$sql);

if($a=mysqli_fetch_array($res))

$id=$a[’id’];

return $id;

/**

* Selecciona el id de un estudiante tomando como referencia el

nombre y el código del estudiante.

* @param string $nombre Nombre del estudiante.

* @param string $codigo Código del estudiante.

* @return int $id Id asignado al estudiante.

*/

function seleccionari($con ,$tabla ,$nombre ,$codigo)

$sql="Select * from ".$tabla. " where codigo=’".$codigo . "’ and

nombre=’".utf8_decode($nombre )."’";

$res=mysqli_query($con ,$sql);

if($a=mysqli_fetch_array($res))

$id=$a[’id’];

return $id;

?>

Page 233: Metodología para la definición de perfiles de egresados de ... · Metodología para la definición de perfiles de egresados de un programa curricular, basado en ontologías

214 F Código fuente

A continuación se detalla el código fuente que realiza el proceso de extraer información desdelas ontologías y otras fuentes de datos y llenar las tablas de Habilidades, Conocimientos,PlandeEstudios, HsitorialAcademico e Individuo.

Código fuente F.3: Archivo llenarbd.php

<?php

/**

* Esta clase se encarga de extraer la informaci ón desde las ontolog í

as llamadas Habilidades , Conocimientos y Plan de estudios ,

* para luego ingresar la informaci ón solicitada a las tablas

Habilidades , Conocimientos y PlandeEstudios de la base de datos.

* Antes de ingresar la informaci ón se verifica que no haya informaci ó

n duplicada .

* @author Marla Constanza Barrera Botero <[email protected]>

*/

error_reporting(E_ALL & ~E_NOTICE | E_STRICT );

$ruta="/var/www/Pruebas/perfilesv4/";

$carpeta ="admin/";

require_once ($ruta.$carpeta ."sparqllib .php");

require_once ($ruta.$carpeta ."insertar .php");

require_once ($ruta.$carpeta ."seleccionar.php");

class llenarbd

/**

* Esta función se encarga de mostrar en pantalla el listado de

ontologías con el fin de seleccionar una.

* @return string $ontologia Nombre de la ontolog ía de la que se

desea extraer la informaci ón.

*/

function selecOnt ()

$onto=array("Habilidades", "Conocimientos", "Plan de estudios ");

echo "<form id=’formulario’ action=’’ method=’post’ enctype =’

multipart /form -data’> \n";

Page 234: Metodología para la definición de perfiles de egresados de ... · Metodología para la definición de perfiles de egresados de un programa curricular, basado en ontologías

F.1 Código fuente PHP 215

echo "<fieldset > \n";

echo "<legend > Extracci ón de informaci ón desde las ontolog ías </

legend > \n";

echo "<label for=’admin ’> Extraer informaci ón desde: </label > \n";

echo "<select size=1 style=’width :200px;’ name=’extraer ’> \n";

echo "\t <option value=’’ selected =’selected ’></option > \n";

for($i=0; $i<count($onto); $i++)

echo "\t <option value=’".utf8_encode($onto[$i])."’>".utf8_encode

($onto[$i])."</option > \n";

echo "<input type=’submit ’ value=’Extraer ’ name=’sel ’/> \n";

if(isset($_POST[’sel’]))

$ontologia =$_POST[’extraer ’];

return $ontologia;

/**

* Esta función se encarga de extraer la informaci ón desde una

ontolog ía seleccionada a través de una consulta SPARQL.

* @param bool $con Verifica la conexión con la base de datos.

* @param string $ontologia Nombre de la ontología desde la que se

extraer á la informaci ón a través de la consulta SPARQL.

* No retorna valores.

* Muestra en pantalla una tabla con los datos correspondientes a la

consulta SPARQL realizada .

*/

function sparql($con , $ontologia)

$s=new insertar ;

$ss=new seleccionar;

$mirepositorio="http:// localhost :8890/ sparql";

$tabla=$ontologia;

switch($ontologia)

case ’Habilidades’:

$consulta = "

PREFIX rdf: <http://www.w3.org /1999/02/22 -rdf -syntax -ns#>

PREFIX owl: <http://www.w3.org /2002/07/ owl#>

Page 235: Metodología para la definición de perfiles de egresados de ... · Metodología para la definición de perfiles de egresados de un programa curricular, basado en ontologías

216 F Código fuente

PREFIX xsd: <http://www.w3.org /2001/ XMLSchema #>

PREFIX rdfs: <http://www.w3.org /2000/01/ rdf -schema#>

SELECT DISTINCT ?indiv as ?ObjetivosDeAprendizaje

WHERE ?individuo rdf:type owl:NamedIndividual.

?individuo rdf:type ?subclase .

?individuo rdfs:label ?indiv.

FILTER regex(str(? subclase ), ’ObjetivosDeAprendizaje ’, ’i’)

ORDER BY ?indiv";

break;

case ’Plan de estudios ’:

$tabla="PlandeEstudios";

$consulta = "

PREFIX rdf: <http://www.w3.org /1999/02/22 -rdf -syntax -ns#>

PREFIX owl: <http://www.w3.org /2002/07/ owl#>

PREFIX xsd: <http://www.w3.org /2001/ XMLSchema #>

PREFIX rdfs: <http://www.w3.org /2000/01/ rdf -schema#>

PREFIX PlanDeEstudiosp: <http:// purl.org/net/PlanDeEstudiosp#>

SELECT DISTINCT ?Codigo ?Curso ?Tipo

WHERE ?individuo rdf:type owl:NamedIndividual.

?individuo rdf:type ?subclase .

?individuo rdfs:label ?Curso.

?subclase rdfs:subClassOf ?clase.

?subclase rdfs:label ?Tipo.

?individuo PlanDeEstudiosp:tieneCodigo ?Codigo.

FILTER regex(str(? clase), ’Asignatura’, ’i’)

ORDER BY ?Tipo ?Curso";

break;

case ’Conocimientos’:

$consulta = "

PREFIX rdf: <http://www.w3.org /1999/02/22 -rdf -syntax -ns#>

PREFIX owl: <http://www.w3.org /2002/07/ owl#>

PREFIX xsd: <http://www.w3.org /2001/ XMLSchema #>

PREFIX rdfs: <http://www.w3.org /2000/01/ rdf -schema#>

PREFIX ConocimientoTecnicop:<http:// purl.org/net/

ConocimientoTecnicop#>

SELECT DISTINCT ?AltoNivel ?SegundoNivel ?TercerNivel

WHERE ?AN ConocimientoTecnicop:

tieneConocimientoSegundoNivel ?SN.

Page 236: Metodología para la definición de perfiles de egresados de ... · Metodología para la definición de perfiles de egresados de un programa curricular, basado en ontologías

F.1 Código fuente PHP 217

OPTIONAL ?SN ConocimientoTecnicop:

tieneConocimientoTercerNivel ?TN.

?TN rdfs:label ?TercerNivel.

?AN rdfs:label ?AltoNivel .

?SN rdfs:label ?SegundoNivel.

ORDER BY ?AltoNivel ?SegundoNivel ?TercerNivel";

break;

$datos=sparql_get($mirepositorio , $consulta );

if( !isset($datos) )

print "<p>Error: ".sparql_errno().": ".sparql_error()."</p>";

print "<table class=’example_table’>";

print "<tr>";

foreach ( $datos ->fields() as $field )

print "<th>$field </th>";

print "</tr>";

foreach ( $datos as $row)

print "<tr>";

foreach ( $datos ->fields() as $field )

if(isset($row[$field ]))

$muestra =$row[$field];

$arry[$field]= $muestra ;

if($ontologia=="Habilidades")

$ins=$s->insertahc ($con ,$tabla ,$muestra ,Null ,1);

if($ontologia=="Conocimientos")

$AltoNivel=$arry[’AltoNivel ’];

$SegNivel =$arry[’SegundoNivel’];

$TerNivel =$arry[’TercerNivel’];

if($field ==’AltoNivel ’)

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218 F Código fuente

$ins=$s->insertahc ($con ,$tabla ,trim($AltoNivel),Null ,1);

if($field=="SegundoNivel")

$idpadre =$ss ->seleccionarhc($con ,$tabla ,trim($AltoNivel));

$ins=$s->insertahc ($con ,$tabla ,trim($SegNivel ),$idpadre ,2)

;

if($field=="TercerNivel")

$idpadre =$ss ->seleccionarhc($con ,$tabla ,trim($SegNivel ));

$ins=$s->insertahc ($con ,$tabla ,trim($TerNivel ),$idpadre ,3)

;

print "<td>".$muestra ."</td>";

if($ontologia=="Plan de estudios ")

$codigo =$arry[’Codigo’];

$asignatura=$arry[’Curso’];

if($arry[’Tipo’]==’Asignatura obligatoria’)

$tipo="Obligatoria";

if($arry[’Tipo’]==’Asignatura optativa ’)

$tipo="Optativa ";

$ins=$s->insertarpeN($con , $tabla , trim($codigo ), trim(

$asignatura), $tipo);

print "</tr>";

print "</table >";

/**

Page 238: Metodología para la definición de perfiles de egresados de ... · Metodología para la definición de perfiles de egresados de un programa curricular, basado en ontologías

F.1 Código fuente PHP 219

* Extrae e ingresa los datos del Historial Académico de un

estudiante.

* @param bool $con Verifica la conexión con la base de datos.

* @param string $archivo Ruta donde se encuentra el el archivo

correspondiente al historial académico.

* No retorna valores.

*/

function insertarHA1($con)

$s=new insertar ;

$ss=new seleccionar;

echo "<p>";

echo "<label for=’admin ’> Ingresar informaci ón del historial acadé

mico y estudiantes: </label > \n";

echo "<input type=’file’, name=’HA ’/> \n ";

echo "<input type=’submit ’ value=’Ingresar informaci ón’ name=’

ingresar ’/> \n";

$archivo1 =realpath ($_FILES [’HA’][’tmp_name ’]);

$archivo =fopen($archivo1 ,"r");

while(! feof($archivo ))

$tabla="HistorialAcademico";

$tpe="PlandeEstudios";

$ti="Individuo ";

$f=0;

while (( $data = fgetcsv($archivo , 100000 , "\t")) !== FALSE)

for($c=0;$c<count($data);$c++)

switch($data[$c])

case "código estudiante": $tc=$c; break;

case "nombre": $tn=$c; break;

case "código": $ta=$c; break;

case "cal.": $tnota=$c; break;

if($f <>0)

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220 F Código fuente

$codigoi =$data[$tc];

$nombre =$data[$tn];

$codigoa =$data[$ta];

$nota=$data[$tnota];

$nota=str_replace(",",".",$nota);

$nota=floatval ($nota);

$ins2=$s->insertaest($con ,$ti ,$codigoi ,$nombre);

$idi=$ss ->seleccionari($con ,$ti ,$nombre ,$codigoi );

$ida=$ss ->seleccionara($con ,$tpe ,$codigoa );

$ins=$s->insertarha($con ,$tabla ,$idi ,$ida ,$nota);

$f++;

fclose($archivo );

/**

* Permite que un usuario (administrador) ingrese el nombre de un

Perfil ideal.

* @param bool $con Verifica la conexión con la base de datos.

*/

function ingresarNombrePIdeal($con)

$s=new insertar ();

echo "<p>";

echo "<label for=’nombrep ’> Ingresar nombre de un perfil ideal: </

label > \n";

echo "<input type=’text’ name=’nombrePIdeal’ id=’nombrePIdeal’> \n

";

echo "<input type=’submit’ value=’Ingresar nombre’ name=’

ingresarNideal’/> \n";

if(isset($_POST[’ingresarNideal’]))

$nPideal =trim($_POST[’nombrePIdeal’]);

if($nPideal <>’’ || $nPideal <>’null’)

$s->insertanideal($con , $nPideal );

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F.1 Código fuente PHP 221

function insertarPIdealesImpactos($con)

$s=new insertar ;

$ss=new seleccionar;

$filacero =array();

$filacero [0]=Null;

echo "<p>";

echo "<label for=’admin2 ’> Ingresar informaci ón de las matrices de

impacto y los perfiles ideales : </label > \n";

echo "<input type=’file’, name=’PI ’/> \n ";

echo "<input type=’submit ’ value=’Ingresar informaci ón’ name=’

ingresarDatos’/> \n";

$archivo1 =realpath ($_FILES [’PI’][’tmp_name ’]);

$nombrearchivo=$_FILES[’PI’][’name’];

$archivo =fopen($archivo1 ,"r");

$sub=substr($nombrearchivo ,-5,-4);

switch ($sub)

case ’C’: $tabla="Conocimientos"; $campo="id_conocimiento"; break

;

case ’H’: $tabla="Habilidades"; $campo="id_habilidad"; break;

default: break;

switch (substr($nombrearchivo , 0, -5))

case ’PIdeal’: $tabla2 ="Perfil_Ideal_".$sub; $campo2 ="

id_perfilideal"; $tablaA ="Perfil_Ideal"; break;

case ’MatrizImpacto’: $tabla2="Impacto_PE_".$sub; $campo2 ="

id_asignatura"; $tablaA="PlandeEstudios"; break;

default: break;

while(! feof($archivo ))

$f=0;

while (( $data = fgetcsv($archivo , 100000 , "\t")) !== FALSE)

Page 241: Metodología para la definición de perfiles de egresados de ... · Metodología para la definición de perfiles de egresados de un programa curricular, basado en ontologías

222 F Código fuente

if($f ==0)

for($c=1; $c<count($data);$c++)

$campo3 =$data[$c];

$filacero [$c]=$ss ->seleccionarhc($con ,$tablaA ,$campo3);

else

$campoB =$data [0];

$idcampo =$ss ->seleccionarhc($con ,$tabla ,$campoB );

for($c=1;$c<count($data);$c++)

if($data[$c]<>’’)

$valor=str_replace(",",".",$data[$c]);

switch (substr($nombrearchivo , 0, -5))

case ’PIdeal’: $s->insertadatos($con , $tabla2 , $filacero [$c

], $idcampo , $valor , ’N/A’, ’0’); break;

case ’MatrizImpacto’: $s->insertadatos($con , $tabla2 ,

$idcampo , $filacero [$c], $valor , ’N/A’, ’0’); break;

default: break;

$f++;

?>

Para la extracción de la información de las ontologías a la base de datos de MySQL se utilizóla librería “sparqllib.php” [12]. Esta librería fue desarrollada por Christopher Gutteridge dela Universdad de Southampton, como una forma de realizar consultas SPARQL sobre PHP.La función para la cual fue utilizada esta librería es para ingresar a un repositorio de datos,en este caso el repositorio de OpenLink Virtuoso y poder manipular los datos tal y como

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F.1 Código fuente PHP 223

se tratan cuando se están trabajando con bases de datos relacionales (como por ejemplo,MySQL).

F.1.2. Módulo interfaz

El código fuente F.4 hace referencia a los llamados de las clases encargadas de mostrar elformulario en pantalla y de realizar los procesos de inserción de la información en la base dedatos.

Código fuente F.4: Archivo admin.php

<?php

/**

* Se encarga de mostrar en pantalla las opciones y hacer el proceso

correspondiente al módulo de administración.

* @author Marla Constanza Barrera Botero <[email protected]>

*/

error_reporting(E_ALL & ~E_NOTICE | E_STRICT );

$ruta1="/var/www/Pruebas /perfilesv4/";

$carpeta ="interfaz /";

$admin="admin/";

require_once ($ruta1.$carpeta ."form.php");

require_once ($ruta1.$admin."llenarbd .php");

// Conectar con la base de datos

$con=mysqli_connect("localhost ","root","123","Perfilesv3");

if (mysqli_connect_errno())

echo "Falló la conexión con MySQL: " . mysqli_connect_error();

//Fin conectar BD

// Lamado de clases

$f=new formulario();

$a=new llenarbd ();

//Título de la página

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224 F Código fuente

$tit=’Módulo administración’;

// Cuerpo de la página

$f->head($tit);

$f->body();

$f->divtodo($tit);

// Formulario del módulo de administración

$f->div(’formulario’);

//Selecci ón de una ontología, extracci ón de la informaci ón a través

de consultas de SPARQL y llenado de las tablas de Habilidades ,

// Conocimientos y/o Plan de estudios en la BD.

$ontologia=$a->selecOnt ();

//Llenado de las tablas de Historial académico y Estudiantes.

$a->insertarHA1($con);

//Llenado de la tabla que contiene los nombres de los perfiles

ideales (Perfil_Ideal).

//$a->ingresarNombrePIdeal($con);

//Llenado de las tablas con la informaci ón de los hijos de los

perfiles ideales y las matrices de impacto.

$filacero =$a->insertarPIdealesImpactos($con);

echo "</div > \n";

if(count($ontologia)==1 && $ontologia!= null)

$a->sparql($con , $ontologia);

// Cierre del formulario

$f->cierre();

?>

En el código fuente F.5 se hace el llamado a la clase que permite establecer los estilos queorganizan los diferentes segmentos de la página y se visualizan en pantalla.

Código fuente F.5: Archivo form.php

<?php

error_reporting(E_ALL & ~E_NOTICE | E_STRICT );

$ruta=’/var/www/Pruebas/perfilesv4/interfaz /csv/’;

class formulario

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F.1 Código fuente PHP 225

function head($titulo )

echo "<head > \n";

echo "\t <title >".$titulo ."</title > \n";

echo "\t <meta http -equiv=’Content -Type’ content=’text/html;

charset =utf -8’ /> \n";

echo "\t <link rel=’stylesheet’ type=’text/css’ href=’perfiles .css

’> \n";

echo "</head > \n\n";

function body()

echo "<body class=body > \n";

function div($clase)

echo "\n<div class=".$clase." id=".$clase."> \n";

function divtodo ($tit)

$this ->div(’todo’);

$this ->titulo($tit);

$this ->menu();

function titulo($tit)

$this ->div(’titulo’);

echo $tit;

echo "\n</div > \n";

function menu()

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226 F Código fuente

$this ->div(’menu’);

echo "</div > \n";

function cierre()

echo "</div > \n";

echo "</body > \n";

echo "</html > \n";

function mostrar ($con)

$this ->div(’formulario’);

// formulario

echo "<form id=’formu’ name=’formu’ method=’post’ action=’result.

php’ target=’_blank ’ onsubmit =’return ver1() ’> \n";

// javascript

echo "<script language =’JavaScript’> \n";

echo "\t function prueba() \n";

echo "\t return 1; \n";

echo "\t function ver1() \n";

echo "\t var op=prueba(); \n";

echo "\t if(Pindividual.value==’’ && op !=1) \n";

echo "\t alert(’Debe seleccionar un estudiante’); \n";

echo "\t return false; \n";

echo "\t \n";

echo "</script > \n\n";

$this ->div(’formua ’);

//Select de estudiantes

$res=mysqli_query($con , "SELECT * FROM Individuo ");

echo "<label for=’Pindividual’> Estudiante: </label > \n";

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F.1 Código fuente PHP 227

echo "<select size=’1’ style=’width :250px;’ name=’Pindividual’ id

=’Pindividual’> \n";

echo "\t <option value = ’’ selected =’selected ’></option > \n";

while($pind=mysqli_fetch_array($res))

$val=$pind[’nombre’];

echo "\t <option value=’".utf8_encode($val)."’>" .utf8_encode(

$val). "</option > \n";

echo "</select > \n";

echo "<input type=’submit ’ value=’Perfil Individual’ name=’

bIndividual’/> \n";

echo "<input type=’submit ’ value=’Hallar GS’ name=’bhallar ’ /> \n"

;

// Select de perfiles ideales

$res2=mysqli_query($con , "SELECT nombre FROM Perfil_Ideal");

echo "<p> \n";

echo "<label for=’Pideal’ id=’Pideal ’> Perfil: </label > \n";

echo "<select multiple =’multiple ’ style=’width:250px;’ name=’

Pideal[]’> \n";

echo "\t <option value = ’Todos’ selected =’selected ’>Todos </option

> \n";

while($pid=mysqli_fetch_array($res2))

$val=$pid[’nombre’];

echo "\t <option value=’".utf8_encode($val)."’>" .utf8_encode(

$val). "</option > \n";

echo "</select > \n";

echo "<input type=’submit ’ value=’Perfil Ideal’ name=’bideal’

onclick =’prueba(formu)’/> \n";

echo "</div > \n";

$this ->div("operfiles ");

echo "<fieldset > \n";

echo "<legend > Operaciones sobre los perfiles </legend > \n";

$this ->div("cimpactos ");

// echo "<limp ><p>Operaciones sobre los impactos </p></limp >";

$this ->fowas("iowas","ialpha");

echo "</div > \n";

Page 247: Metodología para la definición de perfiles de egresados de ... · Metodología para la definición de perfiles de egresados de un programa curricular, basado en ontologías

228 F Código fuente

echo "<p> \n";

$this ->fowas("sowas","alpha");

echo "</p> \n";

$this ->operaciones();

echo "</fieldset > \n";

echo "</div > \n";

echo "</form > \n";

echo "</div > \n";

// mysqli_close($con);

function fowas($owa ,$alpha)

// javascript

echo "<script language =’JavaScript’> \n";

echo "\t function valpha".$owa."(f) \n";

echo "\t if(f.".$owa.".value!=’OWA ’) \n";

echo "\t f.".$alpha.".disabled =true; \n";

echo "\t document .getElementById(’req".$alpha."’).style.color=’#

D0D0D0 ’; \n";

echo "\t \n";

echo "\t else f.".$alpha.".disabled =false; f.".$alpha.".focus();

document .getElementById(’req".$alpha."’).style.color=’Red ’;

\n";

echo "\t \n";

echo "</script > \n\n";

$this ->div(’formulariowa’);

$archivo =fopen($GLOBALS [’ruta’].’owas.csv’,"r");

$op=$this ->leeropciones($archivo );

echo "<label for=’".$owa."’ name=’".$owa."’ id=’".$owa."’>

Operador de agregaci ón: </label > \n";

echo "<select size=1 style=’width :200px;’ name=’".$owa."’ onclick

=’valpha".$owa."(formu)’> \n";

for ($j=0; $j<count($op); $j++)

echo "\t <option value=’".$op[$j]."’>".$op[$j]." </option > \n";

echo "</select > \n";

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F.1 Código fuente PHP 229

echo "<p><label for=’".$alpha."’ id=’".$alpha."’ required > Ingrese

un valor para &alpha;: </label > \n";

echo "<input type=’text’ name=’".$alpha."’ id=’".$alpha."’> \n";

echo "<req name=’req".$alpha."’ id=’req".$alpha."’>* requerido </

req > \n";

echo "</div > \n";

function operaciones()

$this ->div(’operaciones’);

$archivo =fopen($GLOBALS [’ruta’].’implicaciones.csv’,"r");

$op=$this ->leeropciones($archivo );

echo "<p> \n";

echo "<label for=’implicar ’ name=’implicar ’ id=’implicar ’>

Operador de grado de satisfacción: </label > \n";

echo "<select size=1 style=’width :200px;’ name=’implicar ’> \n";

for ($j=0; $j<count($op); $j++)

echo "\t <option value=’".$op[$j]."’>".$op[$j]." </option >";

echo "</select > \n";

echo "</div > \n";

function verificaralpha($p_alpha )

$nalpha =str_replace(",",".",$p_alpha );

if(! is_numeric($nalpha) || $nalpha ==’’ || $nalpha <0) $alpha =0;

elseif($nalpha >=1) $alpha =1;

else $alpha=$nalpha;

return floatval ($alpha);

function mostrardatos($con ,$estudiante ,$iowas ,$ialpha ,$sowas ,$alpha

,$implicacion)

$this ->div(’datosgenerales’);

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230 F Código fuente

$sql="Select codigo from Individuo where nombre=’".utf8_encode(

$estudiante)."’";

$res=mysqli_query($con ,$sql);

while($a=mysqli_fetch_array($res))

$codigo =$a[’codigo’];

echo "<table align=’center ’>

<tr>

<td class=’tti ’>Estudiante :</td>

<td class=’dti ’>".$estudiante."</td>

<td> </td>

</tr>

<tr>

<td class=’tti ’>Código :</td>

<td class=’dti ’>".$codigo ."</td>

</tr>

</table > \n";

$this ->mostrardatos2($iowas , $ialpha , $sowas , $alpha , $implicacion

);

function mostrardatos2($iowas , $ialpha , $sowas , $alpha ,

$implicacion)

if($iowas!=’OWA’) $ialpha =’N/A’;

if($sowas !=’OWA’) $alpha=’N/A’;

echo " <p>

<table border=’1’ align=’center ’>

<tr>

<td> </td>

<td class=’titt’>Operador de agregaci ón</td>

<td class=’titt’>Valor de &alpha;</td>

<td class=’titt’>Operador de grado de satisfacción</td>

</tr>

<td class=’titu’>Impactos </td>

<td class=’dat ’>".$iowas." </td>

<td class=’dat ’>".$ialpha ." </td>

<td class=’dat ’> N/A </td>

</tr>

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F.1 Código fuente PHP 231

<tr>

<td class=’titu’>Hallar perfil </td>

<td class=’dat ’>".$sowas." </td>

<td class=’dat ’>".$alpha." </td>

<td class=’dat ’>".$implicacion." </td>

</tr>

</table > \n";

function leeropciones($archivo )

$ff=0;

while (($data = fgetcsv ($archivo , 100000 , "\t")) !== FALSE)

for($c=0;$c<count($data);$c++)

$op[$ff]=$data[$c];

$ff++;

return $op;

?>

El código fuente F.6 se encarga de mostrar diversos elementos en pantalla.

Código fuente F.6: Archivo index.php

<?php

error_reporting(E_ALL & ~E_NOTICE | E_STRICT );

require_once ’form.php’;

// Conectar con la base de datos

$con=mysqli_connect("localhost ","root","123","Perfilesv3");

if (mysqli_connect_errno())

echo "Falló la conexión con MySQL: " . mysqli_connect_error();

//Fin conectar BD

Page 251: Metodología para la definición de perfiles de egresados de ... · Metodología para la definición de perfiles de egresados de un programa curricular, basado en ontologías

232 F Código fuente

$tit="Metodolog ía para definir perfiles de egresado ";

echo "<html >\n";

$f=new formulario();

$f->head($tit);

$f->body();

$f->divtodo ($tit);

// formulario

$f->mostrar ($con);

echo "</div > \n";

echo "</body > \n";

echo "</html > \n";

?>

Para mostrar los resultados correspondientes a los perfiles ideales, perfil individual y gradosde satisfacción, se plantea el código fuente F.7.

Código fuente F.7: Archivo result.php

<?php

error_reporting(E_ALL & ~E_NOTICE | E_STRICT );

require_once ’form.php’;

require_once ’../ clases/llenarpadres.php’;

require_once ’../ clases/cowa.php’;

$tit="Metodolog ía para definir perfiles de egresado ";

$rutaB="/var/www/Pruebas /perfilesv4/admin/archivos /";

//Conectar con la base de datos

$con=mysqli_connect("localhost ","root","123","Perfilesv3");

if (mysqli_connect_errno())

echo "Falló la conexión con MySQL: " . mysqli_connect_error();

//Fin conectar BD

echo "<html >\n";

$f=new formulario();

$ll=new llenarpadres();

Page 252: Metodología para la definición de perfiles de egresados de ... · Metodología para la definición de perfiles de egresados de un programa curricular, basado en ontologías

F.1 Código fuente PHP 233

$owa=new OWA();

$f->body();

$f->divtodo ($tit);

if(isset($_POST[’Pindividual’]) && isset($_POST[’bIndividual’]))

$head="Ver detalle de un perfil individual";

$f->head($head);

$estudiante=$_POST[’Pindividual’];

$operador =$_POST[’iowas’];

$alpha=$f->verificaralpha($_POST[’ialpha’]);

$operador2=$_POST[’sowas’];

$alpha2 =$f->verificaralpha($_POST[’alpha’]);

$implicacion=$_POST[’implicar ’];

$ll ->owarriba ($con , "Impacto_PE_H", ’’, $operador , $alpha);

$ll ->owarriba ($con , "Impacto_PE_C", ’’, $operador , $alpha);

//Se hallan los perfiles individuales:

$ll ->relacionarconha($con , $estudiante , "Impacto_PE_H", $operador ,

$alpha);

$ll ->relacionarconha($con , $estudiante , "Impacto_PE_C", $operador ,

$alpha);

// Muestra los datos en la página:

$f->mostrardatos($con ,$estudiante ,$operador ,$alpha ,$operador2 ,

$alpha2 ,$implicacion);

echo "</div > \n";

$estudianteA[0]=$estudiante;

$ll ->mostrartabla($con , "Perfil_Individual_H", $estudianteA ,

$operador , $alpha);

$ll ->mostrartabla($con , "Perfil_Individual_C", $estudianteA ,

$operador , $alpha);

if(isset($_POST[’Pindividual’]) && isset($_POST[’bhallar ’]))

$head="Ver cumplimiento de un perfil individual con respecto a los

perfiles ideales ";

$f->head($head);

$estudiante=$_POST[’Pindividual’];

$implicacion=$_POST[’implicar ’];

$operador =$_POST[’iowas’];

Page 253: Metodología para la definición de perfiles de egresados de ... · Metodología para la definición de perfiles de egresados de un programa curricular, basado en ontologías

234 F Código fuente

$alpha=$f->verificaralpha($_POST[’ialpha’]);

$operador2=$_POST[’sowas’];

$alpha2 =$f->verificaralpha($_POST[’alpha’]);

if(in_array ("Todos",$_POST[’Pideal ’]))

$sql="Select * from Perfil_Ideal";

$res=mysqli_query($con ,$sql);

while($a=mysqli_fetch_array($res))

$pideal []= utf8_encode($a[’nombre ’]);

else

$s=count($_POST[’Pideal’]);

for($i=0; $i<$s; $i++)

$pideal[$i]= $_POST[’Pideal’][$i];

$ll ->resumen ();

for($j=0; $j<count($pideal ); $j++)

$rC=$ll ->hallarGS ($con , ’Perfil_Ideal_C’, $estudiante , $pideal[$j

], $operador , $alpha , $operador2 , $alpha2 , $implicacion);

$rH=$ll ->hallarGS ($con , ’Perfil_Ideal_H’, $estudiante , $pideal[$j

], $operador , $alpha , $operador2 , $alpha2 , $implicacion);

print_r ($valor=array($rC ,$rH));

echo $GS[$j]=$owa ->seleccionarOwa($operador2 , $valor , $alpha2);

$ll ->insertarGS($con , $estudiante , $pideal [$j], $GS[$j]);

$ll ->tabladef ($con , $pideal[$j], $GS[$j]);

echo "</table > <p><p><p>\n";

echo "</div > \n";

$f->mostrardatos($con ,$estudiante ,$operador ,$alpha ,$operador2 ,

$alpha2 ,$implicacion);

echo "</div > \n";

$ll ->mostrartabla($con , "arbolGS_H ", $pideal , $operador , $alpha);

$ll ->mostrartabla($con , "arbolGS_C ", $pideal , $operador , $alpha);

$ll ->borrar($con , "arbolGS_C ");

$ll ->borrar($con , "arbolGS_H ");

Page 254: Metodología para la definición de perfiles de egresados de ... · Metodología para la definición de perfiles de egresados de un programa curricular, basado en ontologías

F.1 Código fuente PHP 235

if(isset($_POST[’bideal’]))

$pideal =array();

$head="Ver perfiles ideales";

$f->head($head);

$operador =$_POST[’iowas’];

$alpha=$f->verificaralpha($_POST[’ialpha’]);

$operador2=$_POST[’sowas’];

$alpha2 =$f->verificaralpha($_POST[’alpha’]);

$implicacion=$_POST[’implicar ’];

if(in_array ("Todos",$_POST[’Pideal’]))

$sql="Select * from Perfil_Ideal";

$res=mysqli_query($con ,$sql);

while($a=mysqli_fetch_array($res))

$pideal []= utf8_encode($a[’nombre’]);

else

$s=count($_POST[’Pideal’]);

for($i=0; $i<$s; $i++)

$pideal [$i]=$_POST[’Pideal ’][$i];

for($j=0; $j<count($pideal ); $j++)

$ll ->owarriba ($con , "Perfil_Ideal_H", $pideal[$j], $operador ,

$alpha);

$ll ->owarriba ($con , "Perfil_Ideal_C", $pideal[$j], $operador ,

$alpha);

$f->div(’datosgenerales’);

$f->mostrardatos2($operador , $alpha , $operador2 , $alpha2 ,

$implicacion);

echo "</div > \n";

$ll ->mostrartabla($con , "Perfil_Ideal_H", $pideal , $operador ,

$alpha);

Page 255: Metodología para la definición de perfiles de egresados de ... · Metodología para la definición de perfiles de egresados de un programa curricular, basado en ontologías

236 F Código fuente

$ll ->mostrartabla($con , "Perfil_Ideal_C", $pideal , $operador ,

$alpha);

echo "</div > \n";

echo "</body > \n";

echo "</html > \n";

?>

La definición de estilos web tales como colores, marcos, tipos y tamaños de letras, entreotros, han sido definidos en el código fuente F.8.

Código fuente F.8: Archivo perfiles.css

body.body

background -color:#F0F0F0;

font -family:’Verdana ’, arial , sans -serif;

div.todo

position :relative ;

margin -top:auto;

margin -left:auto;

margin -right:auto;

width:960px;

background -color:#D0D0D0;

border:solid 1px #000000;

div.titulo

position :absolute ;

margin -top:10px;

border:solid 0px #000000;

padding :20px;

font -style:normal;

font -size:xx-large;

font -weight:bold;

color:Black;

text -align:center;

width:920px;

Page 256: Metodología para la definición de perfiles de egresados de ... · Metodología para la definición de perfiles de egresados de un programa curricular, basado en ontologías

F.1 Código fuente PHP 237

/* background -color:FF99FF ;*/

div.formulario

position :relative ;

margin -top :100px;

width :600px;

margin -left:auto;

margin -right:auto;

div.formua

border:solid 1px DarkBlue ;

padding :10px;

td.Dos

font -style:normal;

font -size: large;

color:Green;

text -indent: 0px;

td.Tres

font -style:normal;

font -size: medium;

color:DarkBlue ;

text -indent: 30px;

td.Cuatro

font -style:italic;

font -size: medium;

color:Black;

text -indent: 50px;

Page 257: Metodología para la definición de perfiles de egresados de ... · Metodología para la definición de perfiles de egresados de un programa curricular, basado en ontologías

238 F Código fuente

td.Bajo

font -style:italic;

font -size: small;

color:Black;

text -indent: 70px;

th.tt

font -style:normal;

font -size:x-large;

color:CC0000;

font -weight:bold;

th.perfil

font -style:normal;

font -size:large;

color:CC0000;

font -style:italic;

/*th

font -style:normal;

font -size:larger;

color:Black;

font -weight:bold;

*/

div.titulotabla

font -style:normal;

font -size:large;

color:Black;

font -weight:bold;

div.operfiles

Page 258: Metodología para la definición de perfiles de egresados de ... · Metodología para la definición de perfiles de egresados de un programa curricular, basado en ontologías

F.1 Código fuente PHP 239

padding :20px;

margin -left:auto;

margin -right:auto;

div.datos1

position :relative ;

padding :5px;

margin -top :20000px;

table.habilidades1

position :relative ;

margin -top :100px;

padding :5px;

/* background -color:Red;*/

fieldset

border:solid 1px DarkBlue ;

padding :20px;

legend

padding: 0.2em 0.5em;

border:1px solid DarkBlue ;

color:Black;

font -size:90 %;

text -align:left;

label

color:# C00000;

Page 259: Metodología para la definición de perfiles de egresados de ... · Metodología para la definición de perfiles de egresados de un programa curricular, basado en ontologías

240 F Código fuente

req

color:Red;

font -size:small;

div.cimpactos

padding :2px;

border:1px solid Black;

margin -left:auto;

margin -right:auto;

td.tti

color:DarkBlue ;

td.dti

font -style:italic;

color:Black;

td.titt

text -align:center;

color:# C00000;

width:auto;

td.titu

font -style:italic;

color:Black;

text -align:center;

td.dat

text -align:center;

Page 260: Metodología para la definición de perfiles de egresados de ... · Metodología para la definición de perfiles de egresados de un programa curricular, basado en ontologías

F.1 Código fuente PHP 241

table , td, th

border -collapse :collapse ;

div.datosgenerales

position :relative ;

margin -top :100px;

border:solid 0px DarkBlue ;

padding :0px;

margin -left:auto;

margin -right:auto;

div.resumen

position :absolute ;

top :230px;

left:305px;

right:auto;

border:solid 2px Darkblue ;

background -color:# C0C0C0;

table.Habilidades

position :relative ;

margin -top :120px;

/* background -color:Red;*/

F.1.3. Módulo clases

Este módulo tiene tres clases, dos de ellas implementan operadores de agregación e implica-ciones difusas y la restante permite la aplicación de éstas.

El código fuente F.9 muestra la definición de las implicaciones difusas seleccionadas paraeste trabajo.

Page 261: Metodología para la definición de perfiles de egresados de ... · Metodología para la definición de perfiles de egresados de un programa curricular, basado en ontologías

242 F Código fuente

Código fuente F.9: Archivo cimplicaciones.php

<?php

/**

* Esta clase ejecuta la implicaci ón difusa seleccionada previamente

por un usuario.

* @author Marla Constanza Barrera Botero <[email protected]>

*

* Las siguientes variables de entrada y salida son comunes para la

mayoría de las funciones pertenecientes a esta clase

*

* @param float $a Hace referencia al primer valor.

* @param float $b Hace referencia la segundo valor que será computado

con el primer valor.

* @return float $c Es el valor obtenido después de la implicaci ón.

*

*/

class implicaciones

/**

* Realiza la implicaci ón klenne_dienes.

* Retorna el resultado de esta implicaci ón.

*/

function klenne_dienes($a, $b)

$k=max((1-$a),$b);

return $k;

/**

* Realiza la implicaci ón lukasiewicz.

* Retorna el resultado de esta implicaci ón.

*/

function lukasiewicz($a, $b)

$l=min(1,(1-$a+$b));

return $l;

/**

* Realiza la implicaci ón zadeh.

* Retorna el resultado de esta implicaci ón.

Page 262: Metodología para la definición de perfiles de egresados de ... · Metodología para la definición de perfiles de egresados de un programa curricular, basado en ontologías

F.1 Código fuente PHP 243

*/

function zadeh($a, $b)

$z=max((min($a,$b)) ,(1-$a));

return $z;

/**

* Realiza la implicaci ón estocastica.

* Retorna el resultado de esta implicaci ón.

*/

function estocastica($a, $b)

$es=max((1-$a),($a*$b));

return $es;

/**

* Realiza la implicaci ón goguen.

* Retorna el resultado de esta implicaci ón.

*/

function goguen($a, $b)

if($a !=0)

$gg=min(1,($b/$a));

else

$gg=1;

return $gg;

/**

* Realiza la implicaci ón godel.

* Retorna el resultado de esta implicaci ón.

*/

function godel($a, $b)

if($a <=$b)

$gd=1;

else

$gd=$b;

return $gd;

Page 263: Metodología para la definición de perfiles de egresados de ... · Metodología para la definición de perfiles de egresados de un programa curricular, basado en ontologías

244 F Código fuente

/**

* Realiza la implicaci ón aguda.

* Retorna el resultado de esta implicaci ón.

*/

function aguda($a, $b)

if($a <=$b)

$s=1;

else

$s=0;

return $s;

/**

* Realiza la implicaci ón general .

* Retorna el resultado de esta implicaci ón.

*/

function general ($a, $b)

$n=new implicaciones();

$gn1=$n->godel($a,$b);

$gn2=$n->aguda($a,$b);

$gn=min($gn1 ,$gn2);

return $gn;

/**

* Realiza la implicaci ón madani.

* Retorna el resultado de esta implicaci ón.

*/

function mamdani ($a, $b)

$m=min($a,$b);

return $m;

/**

* Se encarga de ejecutar la implicaci ón de acuerdo a la elección del

usuario .

* @param string $op Implicaci ón seleccionada.

* Retorna el resultado de la implicaci ón escogida .

*/

Page 264: Metodología para la definición de perfiles de egresados de ... · Metodología para la definición de perfiles de egresados de un programa curricular, basado en ontologías

F.1 Código fuente PHP 245

function implicar ($op , $a, $b)

$imp=new implicaciones();

switch ($op)

case ’Kleene -Dienes’:

$Rimp=$imp ->kleene_dienes($a,$b);

break;

case ’Lukasiewicz’:

$Rimp=$imp ->lukasiewickz($a,$b);

break;

case ’Zadeh’:

$Rimp=$imp ->zadeh($a,$b);

break;

case ’Estocástica’:

$Rimp=$imp ->estocastica($a,$b);

break;

case ’Goguen ’:

$Rimp=$imp ->goguen($a,$b);

break;

case ’Godel’:

$Rimp=$imp ->godel($a,$b);

break;

case ’Aguda’:

$Rimp=$imp ->aguda($a,$b);

break;

case ’Mamdani ’:

$Rimp=$imp ->mamdani($a,$b);

break;

default :

break;

return $Rimp;

/**

* Realiza la implicaci ón entre los valores de un arreglo .

* @return array $newArray El arreglo con los valores de la implicaci ó

n.

*/

function implicarArray($arreglo , $op)

for($h=0; $h<count($arreglo ); $h++)

$a=$arreglo [$h][’valorid ’];

Page 265: Metodología para la definición de perfiles de egresados de ... · Metodología para la definición de perfiles de egresados de un programa curricular, basado en ontologías

246 F Código fuente

$b=$arreglo [$h][’valorind ’];

$imp2=new implicaciones();

$Rimp2=$imp2 ->implicar ($op , $a, $b);

$newArray [$h]= array(’id’=>$arreglo [$h][’id’], ’padre’

=>$arreglo [$h][’padre’], ’arg’=>$Rimp2);

return $newArray ;

?>

El código fuente F.10 muestra las clases que permiten determinar los operadores de agrega-ción usados en este trabajo.

Código fuente F.10: Archivo cowa.php

<?php

/**

* Esta clase ejecuta el operador de agregaci ón previamente

seleccionado por un usuario .

* @author Marla Constanza Barrera Botero <[email protected]>

*

* Las siguientes variables de entrada y salida son comunes para la

mayoría de las funciones pertenecientes a esta clase

*

* @param array $arrayw Arreglo que contiene los valores a los que se

les aplicar á el operador .

* @param float $alpha Es el valor del parámetro orness en el caso que

el operador seleccionado sea OWA.

* @return float $ag Es el valor obtenido después de aplicar el

operador de agregaci ón.

*

*/

class OWA

/**

* Se encarga de hallar los pesos en el caso que el operador de

agregaci ón sea OWA , teniendo en cuenta el tamaño del arreglo y el

operador alpha.

Page 266: Metodología para la definición de perfiles de egresados de ... · Metodología para la definición de perfiles de egresados de un programa curricular, basado en ontologías

F.1 Código fuente PHP 247

* @return array $W Vector de pesos.

*/

function hallarPesosx($arrayw , $alpha)

//método exponencial

$W=array();

$n=count($arrayw );

$W [0]=$alpha;

if($n==1 && ($alpha ==0 || $alpha ==1)) $W[0]=1;

if($n !=1)

for($u=1; $u<$n -1; $u++)

$W[$u]= $alpha*(pow((1-$alpha),($u))); // Hallar los otros

valores de los pesos

if($alpha ==0) $W[$n -1]=1;

else $W[$n -1]=$W[$n -2]*((1 -$alpha)/$alpha);

return $W;

/**

* Utiliza el operador de agregaci ón OWA.

* Retorna el resultado de aplicar el operador de agregaci ón.

*/

function gradoSatisfaccion($array , $alpha)

rsort($array);

$ag=0;

$pesos=$this ->hallarPesosx($array , $alpha);

for($y=0; $y<count($array); $y++)

$ag=$ag+($array[$y]* $pesos[$y]);

return $ag;

/**

* Utiliza el operador de agregaci ón Promedio simple.

* Retorna el resultado de aplicar el operador de agregaci ón.

*/

function promedioSimple($arrayw )

rsort($arrayw );

$ag=0;

$n=count($arrayw );

if($n !=0)

$w=1/$n;

Page 267: Metodología para la definición de perfiles de egresados de ... · Metodología para la definición de perfiles de egresados de un programa curricular, basado en ontologías

248 F Código fuente

for($s=0; $s<$n; $s++)

$ag=$ag+($w*$arrayw [$s]);

return $ag;

/**

* Utiliza el operador de agregaci ón Máximo.

* Retorna el resultado de aplicar el operador de agregaci ón.

*/

function maximo($arrayw)

rsort($arrayw );

$ag=$arrayw [0];

return $ag;

/**

* Utiliza el operador de agregaci ón Mínimo.

* Retorna el resultado de aplicar el operador de agregaci ón.

*/

function minimo($arrayw)

rsort($arrayw );

$n=count($arrayw );

$ag=$arrayw [$n -1];

return $ag;

/**

* Utiliza el operador de agregaci ón Mínimo.

* Retorna el resultado de aplicar el operador de agregaci ón.

*/

function minimopi ($arrayw)

$n=count($arrayw ) -2;

$ag=$arrayw [$n];

return $ag;

/**

* Recoge el nombre del operador seleccionado desde el formulario y de

acuerdo a dicha selecci ón aplica el operador de agregaci ón.

* @param string $op Hace referencia a la opción seleccionada.

Page 268: Metodología para la definición de perfiles de egresados de ... · Metodología para la definición de perfiles de egresados de un programa curricular, basado en ontologías

F.1 Código fuente PHP 249

* @return float $Ragr Es el valor obtenido después de aplicar el

operador de agregaci ón seleccionado.

*/

function seleccionarOwa($op , $arrayw , $alpha)

switch($op)

case ’Promedio Simple’:

$Ragr=$this ->promedioSimple($arrayw);

break;

case ’Máximo’:

$Ragr=$this ->maximo($arrayw);

break;

case ’Mínimo’:

$Ragr=$this ->minimo($arrayw);

break;

case ’OWA’:

$Ragr=$this ->gradoSatisfaccion($arrayw ,$alpha);

break;

default :

break;

return $Ragr;

?>

El código fuente F.11 muestra la aplicación de los operadores de agregación y las implica-ciones difusas para el ingreso y selección de datos en la base de datos.

Código fuente F.11: Archivo llenarpadres.php

<?php

/**

* Esta clase se encarga de aplicar los operadores de agregaci ón y las

impliaciones difusas para hallar los valores de los padres y los

valores

* correspondientes a los perfiles ideales e individuales , e

ingresarlos posteriormente a las tablas correspondientes de la de

la base de datos.

* Antes de ingresar la informaci ón se verifica que no haya informaci ó

n duplicada .

* @author Marla Constanza Barrera Botero <[email protected]>

Page 269: Metodología para la definición de perfiles de egresados de ... · Metodología para la definición de perfiles de egresados de un programa curricular, basado en ontologías

250 F Código fuente

* Los siguientes elementos de entrada son comunes para todas o la

mayoría de funciones :

* @param boolean $con Parámetro de conexión con la Base de datos.

* @param string $operador Nombre del operador de agregaci ón que se

desea aplicar .

* @param float $alpha Parámetro orness que se aplica a un operador de

agregaci ón en el caso de ser OWA.

*/

error_reporting(E_ALL & ~E_NOTICE | E_STRICT );

require_once (’cowa.php’);

require_once (’cimplicaciones.php’);

class llenarpadres

/**

* Aplica un operador de agregaci ón desde los elementos de último

nivel (habilidades y conocimientos) hasta asignar un valor a los

padres.

* Guarda los valores dentro de las respectivas tablas , completando

así los árboles de perfiles , impactos y grado de satisfacción.

* @param string $tablaP Nombre de la tabla en la que se realizar á

esta función.

* @param string $nombrePerfil Hace referencia ya sea al nombre de

un estudiante o de un perfil ideal seleccionado previamente en

el formulario.

* No retorna valores .

*/

function owarriba ($con , $tablaP , $nombrePerfil , $operador , $alpha)

$owa=new OWA();

$idS=array();

$idpadres =array();

$idhijos =array();

$subT=substr($tablaP ,-1);

switch ($subT)

Page 270: Metodología para la definición de perfiles de egresados de ... · Metodología para la definición de perfiles de egresados de un programa curricular, basado en ontologías

F.1 Código fuente PHP 251

case ’C’: $tabla="Conocimientos"; $campo="id_conocimiento";break;

case ’H’: $tabla="Habilidades"; $campo="id_habilidad"; break;

default : break;

$ntemp=substr($tablaP , 0, -2);

switch ($ntemp)

case ’Impacto_PE’: $campoP ="id_asignatura"; $tablaS="

PlandeEstudios"; break;

case ’Perfil_Ideal’: $campoP ="id_perfilideal"; $tablaS="

Perfil_Ideal"; break;

case ’Perfil_Individual’: $campoP ="id_individuo"; $tablaS="

Individuo "; break;

default : break;

if($ntemp=="arbolGS ")

$sql3="Select distinct id_individuo from ".$tablaP ;

$res3=mysqli_query($con ,$sql3);

if($c=mysqli_fetch_array($res3))

$idest=$c[’id_individuo’];

$tablaS ="Perfil_Ideal";

if($tablaS =="PlandeEstudios")

$sql3="Select id from ".$tablaS;

else

$sql3="Select id from ".$tablaS." where nombre=’".utf8_decode(

$nombrePerfil)."’";

$res3=mysqli_query($con ,$sql3);

while($c=mysqli_fetch_array($res3))

$idS[]=$c[’id’];

Page 271: Metodología para la definición de perfiles de egresados de ... · Metodología para la definición de perfiles de egresados de un programa curricular, basado en ontologías

252 F Código fuente

for($col=0; $col <count($idS); $col++)

if($ntemp==’Perfil_Individual’|| $ntemp==’arbolGS ’)

//$r1=mysqli_query($con ,"Select count(*) as cont from ".$tablaP

." as p, ".$tabla ." as t where p.". $campo ."=t.id and nivel")

;

$count =0;

else

$r1=mysqli_query($con ,"Select count(*) as cont from ".$tablaP ."

where operador =’".utf8_decode($operador )."’ and alpha=’".

floatval ($alpha)."’ and ".$campoP."=’".$idS[$col]."’");

$dt=mysqli_fetch_assoc($r1);

$count=$dt[’cont’];

if($count ==0)

$sql="Select max(nivel) as profundidad from ".$tabla;

$res=mysqli_query($con ,$sql);

if($a=mysqli_fetch_array($res))

$profundidad=$a[’profundidad’];

if($profundidad >1)

for($i=$profundidad; $i >1; $i --)

$idpadres =null;

$sql2="Select distinct id_padre from ".$tabla." where nivel=".$i;

$res2=mysqli_query($con ,$sql2);

while($b=mysqli_fetch_array($res2))

$idpadres []=$b[’id_padre ’];

$cont=count($idpadres );

for($j=0; $j<$cont; $j++)

$idhijos =null;

$sql4="Select id from ".$tabla." where id_padre =".$idpadres [$j];

$res4=mysqli_query($con ,$sql4);

Page 272: Metodología para la definición de perfiles de egresados de ... · Metodología para la definición de perfiles de egresados de un programa curricular, basado en ontologías

F.1 Código fuente PHP 253

while($d=mysqli_fetch_array($res4))

$idhijos []=$d[’id’];

$valor=null;

for($k=0; $k<count($idhijos ); $k++)

if($ntemp ==’arbolGS ’)

$sql5="Select valor from ".$tablaP." where id_individuo=’".

$idest."’ and ".$campo."=’".$idhijos [$k]."’ and

id_perfilideal=’".$idS[$col]."’";

else

$sql5="Select valor from ".$tablaP." where ".$campoP ."=’".$idS

[$col]."’ and ".$campo."=’".$idhijos [$k]."’ and ((operador

=’".utf8_decode($operador )."’ and alpha=’".$alpha."’) or (

operador =’N/A’ and alpha=’0’))";

$res5=mysqli_query($con ,$sql5);

if($e=mysqli_fetch_array($res5))

$valor[$k]=$e[’valor’];

$result =$owa ->seleccionarOwa($operador , $valor , $alpha);

switch ($ntemp)

case ’Impacto_PE’: $sql6="Insert into ".$tablaP ." values (’".

$idpadres [$j]."’, ’".$idS[$col]."’, ’".$result ."’, ’".

utf8_decode($operador )."’, ’".$alpha."’)"; break;

case ’Perfil_Individual’: $sql6="Insert into ".$tablaP." values

(’".$idS[$col]."’, ’".$idpadres [$j]."’, ’".$result."’, ’".

utf8_decode($operador )."’, ".$alpha.")"; break;

case ’Perfil_Ideal’ : $sql6="Insert into ".$tablaP ." values (’"

.$idS[$col]."’, ’".$idpadres [$j]."’, ’".$result ."’, ’".

utf8_decode($operador )."’, ".$alpha.")"; break;

case ’arbolGS ’: $sql6="Insert into ".$tablaP ." values (’".$idS[

$col]."’, ’".$idest."’, ’".$idpadres [$j]."’, ’".$result . "’)

"; break;

default : break;

Page 273: Metodología para la definición de perfiles de egresados de ... · Metodología para la definición de perfiles de egresados de un programa curricular, basado en ontologías

254 F Código fuente

if(! mysqli_query($con , $sql6))

die("Error en el ingreso de datos". mysqli_error($con));

//for j

//for i

//if prof >1

//if

// $idS=null;

//for col

/**

* Realiza la multiplicación de las matrices de impactos con las

notas del historial académico.

* Construye el marco inicial para el perfil individual.

* @param string $estudiante Nombre del estudiante seleccionado.

* @param string $timpacto Tabla donde se encuentra la matriz de

impacto ya sea de conocimientos o habilidades.

* No retorna valores .

*/

function relacionarconha($con , $estudiante , $timpacto , $operador ,

$alpha)

switch ($timpacto )

case ’Impacto_PE_C’: $tablatemp=’Impacto_PE_Ct’; $campo=’

id_conocimiento’; $tablaP =’Perfil_Individual_C’; break;

case ’Impacto_PE_H’: $tablatemp=’Impacto_PE_Ht’; $campo=’

id_habilidad’; $tablaP =’Perfil_Individual_H’; break;

default : break;

$sql="Select distinct id from Individuo where nombre=’".

utf8_decode($estudiante)."’";

$res=mysqli_query($con ,$sql);

if($a=mysqli_fetch_array($res))

$idestudiante=$a[’id’];

Page 274: Metodología para la definición de perfiles de egresados de ... · Metodología para la definición de perfiles de egresados de un programa curricular, basado en ontologías

F.1 Código fuente PHP 255

$sql3a="Select count(*) as cont from ".$tablaP." where

id_individuo=’".$idestudiante."’ and operador =’".utf8_decode(

$operador )."’ and alpha=’".$alpha."’";

$res3a=mysqli_query($con ,$sql3a);

$dt=mysqli_fetch_assoc($res3a);

$count=$dt[’cont’];

if($count ==0)

// Tabla temporal donde se multiplicará las notas del historial

académico con las matrices de impacto

$sql2="Create table if not exists ".$tablatemp." like ".$timpacto

;

$res2=mysqli_query($con ,$sql2);

if(! $res2)

die("Error al crear la tabla ". mysqli_error());

$sql2a="Truncate ".$tablatemp;

$res2a=mysqli_query($con ,$sql2a);

$k=0;

$sql3="Select h.nota as nota , i.valor as valor , h.id_asignatura

as curso , i.".$campo." as coh from HistorialAcademico as h, ".

$timpacto ." as i where h.id_individuo=’".$idestudiante."’ and

h.id_asignatura=i.id_asignatura and (( operador =’N/A’ and alpha

=’0’) or (operador =’".utf8_decode($operador )."’ and alpha=’".

$alpha."’))";

$res3=mysqli_query($con ,$sql3);

while($c=mysqli_fetch_array($res3))

$nota=$c[’nota’];

$valor=$c[’valor’];

$valorR =($nota/5)*$valor;

$idasignatura=$c[’curso’];

$idcampo =$c[’coh’];

$idcampoA [$k]= $idcampo ;

$sql4="Insert into ".$tablatemp." values (’".$idcampo ."’, ’".

$idasignatura."’, ’".$valorR."’, ’".utf8_decode($operador )."

’, ’".$alpha. "’)";

$res4=mysqli_query($con ,$sql4);

if(!$res4)

Page 275: Metodología para la definición de perfiles de egresados de ... · Metodología para la definición de perfiles de egresados de un programa curricular, basado en ontologías

256 F Código fuente

die("Error en el ingreso de los datos: ".mysqli_error());

$k++;

$sql5="Select id from PlandeEstudios";

$res5=mysqli_query($con ,$sql5);

while($d=mysqli_fetch_array($res5))

$idcursos []=$d[’id’];

$sql6="Select id_asignatura from HistorialAcademico where

id_individuo=’".$idestudiante."’";

$res6=mysqli_query($con ,$sql6);

while($e=mysqli_fetch_array($res6))

$idcursosv[]=$e[’id_asignatura’];

$idcursosnv=array_values(array_diff($idcursos ,$idcursosv));

$idcampoA =array_unique($idcampoA );

$contc=count($idcampoA );

$contid =count($idcursosnv);

for($i=0; $i<$contid ; $i++)

for($j=0; $j<$contc; $j++)

$sql7="Insert into ".$tablatemp." values (’".$idcampoA [$j]."’,

’".$idcursosnv[$i]."’, ’0’, ’".utf8_decode($operador )."’, ’"

.$alpha. "’)";

$res7=mysqli_query($con ,$sql7);

if(! $res7)

die("Error en el ingreso de los datos: ".mysqli_error());

$this ->pindividualt($con , $tablatemp , $estudiante , $operador ,

$alpha);

$this ->borrar($con , $tablatemp);

Page 276: Metodología para la definición de perfiles de egresados de ... · Metodología para la definición de perfiles de egresados de un programa curricular, basado en ontologías

F.1 Código fuente PHP 257

/**

* Esta función se encarga de hallar el perfil individual , una vez

se obtiene la relación de las matrices de impactos con el

historial

* académico.

* @param string $tablatemp Tabla donde se guardan los resultados de

la multiplicación de la matriz de impacto con el historial acad

émico.

* @param string $estudiante Nombre del estudiante seleccionado.

* No retorna valores.

*/

function pindividualt($con , $tablatemp , $estudiante , $operador ,

$alpha)

$owa=new OWA();

switch ($tablatemp)

case ’Impacto_PE_Ct’: $timpacto =’Impacto_PE_C’; $campo=’

id_conocimiento’; $tablaP =’Perfil_Individual_C’; break;

case ’Impacto_PE_Ht’: $timpacto =’Impacto_PE_H’; $campo=’

id_habilidad’; $tablaP=’Perfil_Individual_H’; break;

default : break;

$sql="Select distinct id from Individuo where nombre=’".

utf8_decode($estudiante)."’";

$res=mysqli_query($con ,$sql);

if($x=mysqli_fetch_array($res))

$idestudiante=$x[’id’];

$sql1="Select distinct ".$campo." from ".$timpacto ." where operador

=’N/A’ and alpha=’0’";

$res1=mysqli_query($con ,$sql1);

while($a=mysqli_fetch_array($res1))

$idcampo []=$a[$campo ];

for($i=0; $i<count($idcampo ); $i++)

$sql2="Select valor from ".$tablatemp." where ".$campo."=’".

$idcampo [$i]."’ and operador =’".utf8_decode($operador )."’ and

alpha =’".$alpha."’";

Page 277: Metodología para la definición de perfiles de egresados de ... · Metodología para la definición de perfiles de egresados de un programa curricular, basado en ontologías

258 F Código fuente

$res2=mysqli_query($con ,$sql2);

while($b=mysqli_fetch_array($res2))

$valor []=$b[’valor’];

$result =$owa ->seleccionarOwa($operador , $valor , $alpha);

$valor=null;

$sql3a="Select count(*) as cont from ".$tablaP." where

id_individuo=’".$idestudiante."’ and ".$campo."=’".$idcampo [$i

]."’ and valor=’".$result."’ and operador =’".utf8_decode(

$operador )."’ and alpha=’".$alpha."’";

$res3a=mysqli_query($con ,$sql3a);

$dt=mysqli_fetch_assoc($res3a);

$count=$dt[’cont’];

if($count ==0)

$sql3="Insert into ".$tablaP ." values (’".$idestudiante."’, ’".

$idcampo [$i]."’, ’".$result."’, ’".utf8_decode($operador )."’,

’".$alpha."’)";

$res3=mysqli_query($con ,$sql3);

if(! $sql3)

die("Error en el ingreso de los datos ". mysqli_error());

$this ->owarriba ($con , $tablaP , $estudiante , $operador , $alpha);

/**

* Esta función se encarga encontrar el grado de satisfacción de un

perfil individual con respecto a uno o varios perfiles ideales .

* @param string $tablaPIdeal Tabla que relaciona a un perfil ideal

con el conjunto de habilidades o conocimientos.

* @param string $estudiante Nombre del estudiante seleccionado.

* @param string $perfilideal Nombre del perfil ideal seleccionado.

* @param string $operador2 Es el operador de agregaci ón que se

aplicará al árbol de grados de satisfacción.

* @param float $alpha2 Es el parámetro orness que se aplica al

operador de agregaci ón en el caso de que sea OWA.

* @param string $implicacion Es el tipo de implicaci ón difusa

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F.1 Código fuente PHP 259

seleccionada.

* @return float $r Es el valor resultante del grado de satisfacción

.

*/

function hallarGS ($con , $tablaPIdeal , $estudiante , $perfilideal ,

$operador , $alpha , $operador2 , $alpha2 , $implicacion)

$imp=new implicaciones();

$sql0="Select id from Perfil_Ideal where nombre=’".utf8_decode(

$perfilideal)."’";

$res0=mysqli_query($con ,$sql0);

if($a0=mysqli_fetch_array($res0))

$idPIdeal =$a0[’id’];

$sql00="Select id from Individuo where nombre=’".utf8_decode(

$estudiante)."’";

$res00=mysqli_query($con ,$sql00);

if($a00=mysqli_fetch_array($res00))

$idEst=$a00[’id’];

// Hallar el Perfil ideal.

$this ->owarriba ($con , $tablaPIdeal , $perfilideal , $operador ,

$alpha);

switch ($tablaPIdeal)

case ’Perfil_Ideal_C’:

$tablaPind="Perfil_Individual_C"; $campo="id_conocimiento";

$tablaGS ="arbolGS_C "; $tablaC="Conocimientos";

$sql="Select ".$campo." from ".$tablaPIdeal." where operador =’N/A

’ and alpha=’0’";

break;

case ’Perfil_Ideal_H’:

$tablaPind="Perfil_Individual_H"; $campo="id_habilidad"; $tablaGS

="arbolGS_H "; $tablaC="Habilidades";

$sql="Select ".$campo." from ".$tablaPIdeal." where operador =’N/A

’ and alpha=’0’";

break;

default:break;

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260 F Código fuente

$res=mysqli_query($con ,$sql);

while($a=mysqli_fetch_array($res))

$idhijo []=$a[$campo];

for($i=0; $i<count($idhijo ); $i++)

$idcampo =$idhijo[$i];

$sql2="Select pid.valor as vPIdeal , pin.valor as vPIndividual

from ".$tablaPIdeal." as pid , ".$tablaPind." as pin where pin.

".$campo."=pid.".$campo." and pid.".$campo."=’".$idhijo [$i]."’

and pin.id_individuo=’".$idEst."’ and pid.id_perfilideal=’".

$idPIdeal ."’ and pin.operador =’".utf8_decode($operador )."’ and

pin.alpha=’".$alpha."’";

$res2=mysqli_query($con ,$sql2);

if($b=mysqli_fetch_array($res2))

$vPIdeal =$b[’vPIdeal ’];

$vPIndividual=$b[’vPIndividual’];

$valoris =array($vPIdeal ,$vPIndividual);

$vImplicado=$imp ->implicar ($implicacion , $vPIdeal , $vPIndividual

);

$sql3a="Select count(*) as cont from ".$tablaGS ." where

id_perfilideal=’".$idPIdeal ."’ and id_individuo=’".$idEst."’

and ".$campo."=’".$idhijo [$i]."’ and valor=’".$vImplicado."’";

$res3a=mysqli_query($con ,$sql3a);

$dt=mysqli_fetch_assoc($res3a);

$count=$dt[’cont’];

if($count ==0)

$sql3="Insert into ".$tablaGS ." values (’".$idPIdeal ."’, ’".

$idEst."’, ’".$idhijo [$i]."’, ’".$vImplicado."’)";

$res3=mysqli_query($con ,$sql3);

if(! $res3)

die("Error en el ingreso de datos". mysqli_error());

$this ->owarriba ($con , $tablaGS , $perfilideal , $operador2 , $alpha2 );

$r=$this ->ultimoperador($con , $tablaGS , $campo , $idPIdeal , $idEst ,

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F.1 Código fuente PHP 261

$tablaC , $operador2 , $alpha2);

return $r;

/**

* Esta función encuentra el grado de satisfacción entre los dos

valores .

* @param string $tablaGS Nombre de la tabla donde se encuentra el

grado de satisfacción.

* @param string $campo Nombre de un campo específico dentro de la

tabla $tablaGS la base de datos.

* @param int $idPIdeal Identificador (id) asignado en la base de

datos para perfil ideal seleccionado.

* @param int $idEst Identificador (id) asignado para el estudiante.

* @param string $tablaC Tabla de habilidades o conocimientos

relacionada con la tabla $tablaGS .

* @return float $result Resultado al aplicar el operador de

agregaci ón.

*/

function ultimoperador($con , $tablaGS , $campo , $idPIdeal , $idEst ,

$tablaC , $operador2 , $alpha2)

$owa=new OWA();

$sqlgs="Select a.valor as valor from ".$tablaGS ." as a, ".$tablaC.

" as t where t.id=a.".$campo." and t.id_padre =’NULL’ and a.

id_perfilideal=’".$idPIdeal ."’ and a.id_individuo=’".$idEst."’"

;

$resgs=mysqli_query($con ,$sqlgs);

while($a=mysqli_fetch_array($resgs))

$valor []=$a[’valor’];

$result=$owa ->seleccionarOwa($operador2 , $valor , $alpha2 );

return $result ;

/**

* Ingresa los datos en la tabla de Perfil_Ideal

* @param string $estudiante Nombre del estudiante seleccionado.

* @param string $pideal Nombre del perfil ideal seleccionado.

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262 F Código fuente

* @param float $GS Valor del grado de satisfacción.

* No retorna valores .

*/

function insertarGS($con , $estudiante , $pideal , $GS)

$sqla="Select id from Individuo where nombre =’".utf8_decode(

$estudiante)."’";

$resa=mysqli_query($con ,$sqla);

if($a=mysqli_fetch_array($resa))

$idEst=$a[’id’];

$sqlb="Select id from Perfil_Ideal where nombre =’".utf8_decode(

$pideal )."’";

$resb=mysqli_query($con ,$sqlb);

if($b=mysqli_fetch_array($resb))

$idPIdeal =$b[’id’];

$sql0="Select count(*) as cont from Perfil_Individual where

id_individuo=’".$idEst."’ and id_perfilideal=’".$idPIdeal ."’

and valor=’".number_format($GS ,5)."’";

$res0=mysqli_query($con ,$sql0);

$dt=mysqli_fetch_assoc($res0);

$count=$dt[’cont’];

if($count ==0)

$sql="Insert into Perfil_Individual values (’".$idEst."’, ’".

$idPIdeal ."’, ’".$GS."’)";

$res=mysqli_query($con ,$sql);

if(! $res)

die(’Error en el ingreso de datos ’. mysqli_error());

/**

* Borra los datos de las tablas temporales

* @param string $tablaGS Nombre de la tabla donde se encuentran los

datos temporales.

Page 282: Metodología para la definición de perfiles de egresados de ... · Metodología para la definición de perfiles de egresados de un programa curricular, basado en ontologías

F.1 Código fuente PHP 263

* No retorna valores.

*/

function borrar($con , $tablaGS )

$sql="Truncate ".$tablaGS ;

$res=mysqli_query($con ,$sql);

/**

Las siguientes funciones se encargan de mostrar los datos

calculados en pantalla , de acuerdo al tipo de informaci ón que se

desa ver.

*/

function resumen ()

$f=new formulario();

$f->div("resumen");

echo "<table border=’1’>

<tr><th>Perfil Ideal </th>

<th>Valor </th></tr>";

echo "<tr> \n";

function tabladef ($con , $nideal , $GS)

$sql="Select p.id as id, p.nombre as nombre , gs.id_Perfilideal , gs

.valor as GS from Perfil_Ideal as p, Perfil_Individual as gs

where p.id=gs.id_Perfilideal and p.nombre=’".utf8_decode(

$nideal )."’ and gs.valor=’".number_format($GS ,5)."’";

$res=mysqli_query($con ,$sql);

if($a=mysqli_fetch_array($res))

$nombre=$a[’nombre’];

$gs=$a[’GS’];

echo "

<td>".utf8_encode($nombre )."</td>

<td>".number_format($gs ,3)."</td >\n";

echo "</tr>";

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264 F Código fuente

function mostrartabla($con , $tabla , $nPerfil , $operador , $alpha)

$snombre =null;

$snivel =null;

$arry=null;

$svalor =null;

$array=null;

$cols=0;

$subT=substr($tabla ,-1);

switch ($subT)

case ’C’: $clase="Conocimientos1"; $tit="Conocimientos"; $subtit=

"conocimiento";break;

case ’H’: $clase="Habilidades1"; $tit="Habilidades"; $subtit ="

habilidad "; break;

default : break;

$ntemp=substr($tabla , 0, -2);

switch ($ntemp)

case ’Perfil_Ideal’: $campoP="id_perfilideal"; $tablaS="

Perfil_Ideal"; break;

case ’arbolGS ’: $campoP ="id_perfilideal"; $tablaS="Perfil_Ideal";

break;

case ’Perfil_Individual’: $campoP="id_individuo"; $tablaS="

Individuo "; break;

default : break;

$cols=count($nPerfil )+1;

echo "<table class=".$clase."> \n";

echo "<tr> <th class=tt colspan=".$cols.">".$tit."</th ></tr> \n";

echo "<tr> \n";

echo "<th>".ucfirst ($subtit )."</th> \n";

for($i=0; $i <($cols -1); $i++)

if($ntemp==’Perfil_Individual’)

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F.1 Código fuente PHP 265

echo "<th> Valor </th> \n";

else

echo "<th>".$nPerfil [$i]."</th> \n";

echo "</tr> \n";

$s=0;

for($j=0; $j<($cols -1); $j++)

if($ntemp ==’arbolGS ’)

$sqlm="Select distinct t.nombre as tnombre , p.nombre , pi.valor as

pivalor , t.nivel as tnivel from ".$tit." as t, ".$tabla." as

pi, ".$tablaS." as p where t.id=pi.id_".$subtit." and pi.".

$campoP."=p.id and p.nombre=’".utf8_decode($nPerfil [$j])."’

order by t.id";

else

$sqlm="Select p.nombre , t.nombre as tnombre , pi.valor as pivalor ,

t.nivel as tnivel from ".$tit." as t, ".$tabla." as pi, ".

$tablaS ." as p where t.id=pi.id_".$subtit ." and pi.".$campoP ."=

p.id and (( pi.operador =’".utf8_decode($operador )."’ and pi.

alpha=’".$alpha."’) or (pi.alpha=’0’ and pi.operador =’N/A’))

and p.nombre=’".utf8_decode($nPerfil [$j])."’ order by t.id";

$resm=mysqli_query($con ,$sqlm);

while($m=mysqli_fetch_array($resm))

$snombre =$m[’tnombre ’];

$snivel =$m[’tnivel’];

$arry[$snombre ]= $snivel ;

$svalor =$m[’pivalor ’];

$array[$snombre ][]=$svalor ;

$nombres =array_keys($arry);

$k=0;

foreach ($array as $array1 )

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266 F Código fuente

$nivels=$arry[$nombres [$k]];

switch($nivels )

case 1: $niv=’Dos’; break;

case 2: $niv=’Tres’; break;

case 3: $niv=’Cuatro’; break;

default : $niv=’Bajo’; break;

echo "<tr><td class=".$niv.">".utf8_encode($nombres [$k])."</td> \n"

;

for($l=0; $l<count($array1); $l++)

echo "<p><td class=".$niv.">".$array1 [$l]."</td> \n";

$k++;

echo "</table >";

?>

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