Metodología AED-RNA para la estimación de la eficiencia institucional: El caso de las dependencias de educación superior (DES) de ingeniería de México

• Autores: Antonio Altamirano Corro, Rebeca del Rocío Peniche Vera
• Localización: Nova scientia, ISSN-e 2007-0705, Vol. 6, Nº. 12, 2014, págs. 356-378
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Measuring the institutional efficiency using data envelopment analysis and artificial neural networks: The case of Mexican colleges of engineering
• Enlaces
  • Texto completo (pdf)
• Resumen
  • español

    Introducción: En la presente investigación se discute la utilización del Análisis Envolvente de Datos (AED) combinado con Redes Neuronales Artificiales (RNA) para la evaluación de la eficiencia institucional, en este caso de las Dependencias de Educación Superior (DES) de Ingeniería en México. Ambas metodologías son ampliamente usadas de manera independiente a nivel mundial en áreas, tales como: gobierno, negocios, industria, atención de salud y educación. Escasos artículos se han encontrado que relacionen ambas metodologías y ninguno que las utilice combinadas para determinar la eficiencia institucional en educación.

    Método: La contribución de este trabajo es presenter una metodología para medir la eficiencia de las escuelas de ingeniería de México entrenando una red neuronal artificial con la información generada por el AED. Para la evaluación de la eficiencia de de las 51 escuelas de ingeniería se utilizaron los indicadores del Programa Integral de Fortalecimiento Institucional (PIFI 2008-2009).

    Resultados: Se obtuvieron resultados bastante satisfactorios, podría decirse que el modelo funciona a la perfección, esto es, introduciendo los valores del PIFI, se puede determinar el nivel de eficiencia educativo utilizando la red neuronal entrenada Conclusión: El impacto inmediato del trabajo propuesto es que no solamente se puede determinar la eficiencia institucional de DES, sino que se puede aplicar la metodología a otras instituciones, tanto públicas como privadas.

  • English

    Introduction: This paper proposes an approach to measure the institutional efficiency combining data envelopment analysis (DEA) with artificial neural networks (ANN). The proposed approach is applied to Mexican colleges of engineering as a case of study. Both methods are frequently used independently, on a global level in areas such as: Government, business, industry, health care and education.

    Method: The contribution of this work is to present a methodology to measure the efficiency of Mexican colleges of engineering training a neural network with the information generated from the DEA. For the evaluation of the efficiency of the 51 colleges of engineering the indicators extracted from the Programa Integral de Fortalecimiento Institucional (PIFI 2008-2009) Integrated Program of Institutional Strengthening were used.

    Results: The results were very good, the methodology works fine, introducing the values of the PIFI we can determine the educative efficiency level using the trained neural network.

    Conclusion: The immediate impact is that applying this methodology we can measure institutional efficiency in private and public institutions.