Uno de los principales objetivos en la educación es lograr que los estudiantes desarrollen la capacidad de trabajo en equipo. Esta capacidad potencia la socialización entre los estudiantes y la resolución de problemas complejos. Comúnmente, la creación de estos equipos es realizada por el docente de la asignatura, quien debe tener en cuenta múltiples criterios como la presencia de un estudiante líder y equipos heterogéneos. Cuando la asignatura tiene poco estudiantes, esta tarea suele ser fácil. Sin embargo, cuando se debe tener en cuenta a numerosos estudiantes, la tarea se torna compleja y por lo general no existe garantía de que los equipos creados cumplan con los criterios deseados. En este sentido, con el objetivo de favorecer el desarrollo óptimo de esta tarea docente, la presente investigación propone una solución computacional que automatiza la creación de equipos de trabajo de estudiantes. Específicamente, la tarea de la creación de los equipos se modeló matemáticamente como un problema de optimización de tipo combinatorio y multi-objetivo, que fue resuelto a su vez por un algoritmo evolutivo basado en los conceptos de Dominancia de Pareto. Para validar las propuestas, se realizaron varios experimentos computacionales que involucran escenarios reales, relacionados con la Unidad de Aprendizaje Inglés en varias carreras de la Universidad Técnica Estatal de Quevedo. ABSTRACTOne of the main goals for Higher Education is to educate students to work in teams. Such a skill not only improves their social behavior in the community, but also the ability for solving complex problems. Usually, the process of making teams is carried out by professor of the subject, who has to take into account several criteria (e.g. the presence of leader, heterogeneity of the team according the level of knowledge, sex, among others). When the subject has just few students, this task becomes easy. However, in the case of classes with a large number of students, this task becomes complex and there is no warranty about the accomplishment of the considered criteria. In that sense, the present work proposes a computational solution that automatizes the task of student teams building. Specifically, it was approached as a multi-objective combinatorial optimization problem, which was solved using a Pareto Dominance-based algorithm. In order to validate the proposal we performed several computational experiments involving real case studies from the English subject of three careers at the Technical State University of Quevedo. Results show that the proposed approach is able to build balanced teams according to the considered criteria.
A Mating Selection Based on Modified Strengthened Dominance Relation for NSGA-III