Localización Óptima y Redimensionamiento de Escuelas Rurales en Chile
Professor Advisor
dc.contributor.advisor
Weintraub Pohorille, Andrés
es_CL
Author
dc.contributor.author
Araya Mora, Fernando Andrés
es_CL
Staff editor
dc.contributor.editor
Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas
es_CL
Staff editor
dc.contributor.editor
Departamento de Ingeniería Industrial
es_CL
Associate professor
dc.contributor.other
Marianov Kluge, Vladimir
Associate professor
dc.contributor.other
Martínez Concha, Francisco
Associate professor
dc.contributor.other
Mizala Salcés, Alejandra
Admission date
dc.date.accessioned
2012-09-12T18:12:05Z
Available date
dc.date.available
2012-09-12T18:12:05Z
Publication date
dc.date.issued
2011
es_CL
Identifier
dc.identifier.uri
https://repositorio.uchile.cl/handle/2250/102696
Abstract
dc.description.abstract
En Chile, el 37,6% de establecimientos educacionales pertenecen al ámbito de la
ruralidad; no obstante sólo el 9,32% de los alumnos viven en zonas rurales. Muchas de las
escuelas rurales son pequeñas, con un solo profesor responsable de la instrucción de todos los
estudiantes locales (escuelas multigrado). La distribución geográfica de las escuelas rurales no
ha sido coordinada y el resultado ha sido la utilización desigual de las escuelas existentes y
algunas distancias de viaje excesivas para los alumnos. Por este motivo se busca optimizar la
distribución de escuelas rurales a lo largo del país, determinando cuáles deben modificarse,
cerrarse y si es necesario dónde abrir nuevas escuelas.
Se desarrolló un modelo de programación lineal mixta, donde el objetivo era disminuir los
costos incurridos por todos los participantes (MINEDUC, alumnos y sostenedores). Las variables
de decisión corresponden a construir escuelas, dónde enviar los alumnos y cuántos cursos
deben agregarse (o quitarse) de una escuela existente. Debido al tamaño del problema, en
número de variables, se hizo necesario resolver cada región en forma independiente y usa un
modelo complementario para elegir lugares candidatos para construir nuevas escuelas.
Se incluyen resultados computacionales para todo el país, incluida la sensibilidad de
parámetros clave, tales como: la capacidad de las salas de estudiantes por grado y escuela, el
manejo de cursos multigrado, y el costo de transporte (gastos y tiempo de viaje).
Los posibles ahorros monetarios a alcanzar utilizando las configuraciones de escuelas
sugeridas, rondan un 13% de los costos totales actuales. Asimismo, los alumnos en promedio
viajarían un 37% menos con respecto a lo que viajan en la actualidad.