Propuesta del modelo Multi Project Management para la priorización de programas académicos a partir de una herramienta tecnológica. Un estudio de caso

Propuesta del modelo Multi Project Management para la priorización de programas académicos a partir de una herramienta tecnológica. Un estudio de caso

Este estudio propone el modelo Multi Project Management en aras de que la Institución Universitaria Pascual Bravo realice los procesos de priorización de los programas académicos de la institución, contenidos en su Plan de Desarrollo Académico 2017-2021, con el fin de buscar referentes y fuentes de información para una eficiente y oportuna toma de decisiones con respecto a cuáles programas académicos se les puede iniciar los procesos de diseño, formalización normativa e inversión de recursos y esfuerzos institucionales. Los resultados obtenidos validan los Procesos de Análisis Jerárquicos (AHP), aplicados en el desarrollo metodológico, dando criterios institucionales ajustables a los perfiles tecnológicos, planes estratégicos y eficiencia d... Ver más

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Revista En-contexto

2346-3279

2711-0044

Cuervo Colorado, Hernán Alberto

Rua-Ortiz, Andrés Felipe

Rodríguez-Correa, Paula Andrea

Valencia-Arias, Jhoany Alejandro

TECNOLOGICO DE ANTIOQUIA INSTITUCION UNIVERSITARIA

10.53995/23463279.1165

10

2022-07-01

Colombia

priorización de proyectos

eficiencia dinámica

programa académico educación superior

prioritização do projecto

eficiência dinâmica

programa académico ensino superior

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spelling Propuesta del modelo Multi Project Management para la priorización de programas académicos a partir de una herramienta tecnológica. Un estudio de caso
​Liu, Y., Eckert, C., & Earl, C. (2020). A review of fuzzy AHP methods for decision-making with subjective judgements. Expert Systems with Applications, 161, 113738. https://doi.org/10.1016/J.ESWA.2020.113738
​Pastor, A. (2014). Aplicación de las técnicas Despliegue de la Función de Calidad (QFD) y Proceso Analítico Jerárquico (AHP) en el diseño de la oferta de estudios de postgrado: Un análisis transcultural [Universidad Rey Juan Carlos de Madrid]. https://burjcdigital.urjc.es/handle/10115/13569
​Nguyen, P., Vu, N., Van Nguyen, L., Le, L., & Vo, K. (2019, January 28). The Application of Fuzzy Analytic Hierarchy Process (F-AHP). In Engineering Project Management. 2018 IEEE 5th International Conference on Engineering Technologies and Applied Sciences, ICETAS 2018. https://doi.org/10.1109/ICETAS.2018.8629217
​Mohamed, N., & Salleh, S. (2013). Analytical Hierarchy Process in Multiple Decisions Making for Higher Education in Malaysia. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 81, 389-394. https://doi.org/10.1016/J.SBSPRO.2013.06.448
​Mohammed, H., Mubarak, I., & Kasim, M. (2019). Evaluating project management criteria using fuzzy analytic hierarchy Process. AIP Conference Proceedings, 2138(1), 040018. https://doi.org/10.1063/1.5121097
​Mendoza, A., Ospino, W. y Romero, D. (2016). Aplicación de los métodos de toma de decisiones LP-GW-AHP y lógica difusa para la selección de una electiva académica en la Universidad del Atlántico, Colombia. Revista Virtual Universidad Católica Del Norte, 48, 352-364. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=7795763
​Maccari, E., Martins, S., & Martins, C. (2015). Multi-Criteria Project Prioritization In A Professional Master's Program. JISTEM - Journal of Information Systems and Technology Management, 12(2), 393-414. https://doi.org/10.4301/S1807-17752015000200011
​Li, J., Sun, M., Han, D., Wu, X., Yang, B., Mao, X., & Zhou, Q. (2018). A governance platform for multi-project management in shipyards. Computers & Industrial Engineering, 120, 179-191. https://doi.org/10.1016/J.CIE.2018.04.026
​Peñaloza, R. (2019). Making Decisions with Knowledge Base Repairs. In Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics): Vol. 11676 LNAI. (pp. 259–271). Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-26773-5_23
​Kiriş, Ş. (2014). AHP and multichoice goal programming integration for course planning. International Transactions in Operational Research, 21(5), 819-833. https://doi.org/10.1111/ITOR.12081
​Kim, J., & Lee, S. (2017). Forecasting and identifying multi-technology convergence based on patent data: the case of IT and BT industries in 2020. Scientometrics, 111(1), 47-65. https://doi.org/10.1007/S11192-017-2275-4
​Kaiser, R., Futami, A., Oliveira, L., & De Oliveira, M. (2019). Development of a managerial tool for prioritization and selection of portfolio projects using the analytic hierarchy process methodology in software companies. Gestão & Produção, 26(4), e4267. https://doi.org/10.1590/0104-530X4267-19
​Huerta, J. (2004). La teoría de la eficiencia dinámica. REVISTA PROCESOS DE MERCADO, 1(1), 11–71. https://www.jesushuertadesoto.com/wp-content/uploads/2014/03/2.-Articulos.pdf https://doi.org/10.52195/PM.V1I1.372
​Grupo de Investigación en Perdurabilidad Empresarial (GIPE). (2011). Plan de Ciencia, Tecnología e Innovación de Medellín 2011-2021. https://www.medellin.gov.co/irj/go/km/docs/pccdesign/SubportaldelCiudadano_2/PlandeDesarrollo_0_15/InformacinGeneral/Shared%20Content/Documentos/instrumentos/ps/PLAN%20CTi-de-Medellin.pdf
​Grujić, J., & Lenaerts, T. (2020). Do people imitate when making decisions? Evidence from a spatial Prisoner's Dilemma experiment. Royal Society Open Science, 7(7). https://doi.org/10.1098/RSOS.200618
​Gómez, D. y Vargas, J. (2014). Diseño e implementación de una PMO ágil para una pyme del sector de las Tecnologías de la Información y la Comunicación TIC. Universidad EAFIT. https://repository.eafit.edu.co/bitstream/handle/10784/5462/DanielG%C3%B3mez_JavierVargas_2014.pdf?isAllowed=y&sequence=2
​Peña, L. y Rodríguez, Y. (2018). Procedimiento de Evaluación y Selección de Proveedores basado en el Proceso de Análisis Jerárquico y en un Modelo de Programación Lineal Entera Mixta. Ingeniería, 23(3), 230-251. https://doi.org/10.14483/23448393.13316
​Saaty, T. (2006). The analytic network process. In Decision Making with the Analytic Network Process. International Series in Operations Research & Management Science (Vol. 95, pp. 1-26). Springer New York LLC. https://link.springer.com/chapter/10.1007/0-387-33987-6_1 https://doi.org/10.1007/0-387-33987-6_1/COVER/
​Ferraris, A., Mazzoleni, A., Devalle, A., & Couturier, J. (2018). Big data analytics capabilities and knowledge management: impact on firm performance. Management Decision, 57(8), 1923-1936. https://doi.org/10.1108/MD-07-2018-0825
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​Pastor, A. (2016). Aplicación de las técnicas despliegue de la función de calidad (QFD) y proceso analítico jerárquico (AHP) a la mejora de la calidad de la formación de posgrado. Revista Tecnología, Ciencia y Educación, 5, 11-36. https://doi.org/10.51302/TCE.2016.95
​ ​
​Yajure, C. y Arlenis, Y. (2017). Estudio comparativo de técnicas de toma de decisiones multicriterio para la jerarquización de tecnologías de energías renovables a utilizar en la producción de electricidad. Scientia et Technica, 22(3), 273-280. https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=84954626007 https://doi.org/10.22517/23447214.11591
​World Economic Forum. (2016). Top 10 Emerging Technologies of 2016. https://www3.weforum.org/docs/GAC16_Top10_Emerging_Technologies_2016_report.pdf
​Tsinidou, M., Gerogiannis, V., & Fitsilis, P. (2010). Evaluation of the factors that determine quality in higher education: An empirical study. Quality Assurance in Education, 18(3), 227-244. https://doi.org/10.1108/09684881011058669 https://doi.org/10.1108/09684881011058669/FULL/XML
​Silberglitt, R., Anton, P., Howell, D., Wong, A., Gassman, N., Jackson, B., Landree, E., Pfleeger, S., Newton, E., & Wu, F. (2018). The Global Technology Revolution 2020, In-Depth Analyses: Bio/Nano/Materials/Information Trends, Drivers, Barriers, and Social Implications. In The Global Technology Revolution 2020, In-Depth Analyses: Bio/Nano/Materials/Information Trends, Drivers, Barriers, and Social Implications. RAND Corporation. https://doi.org/10.7249/TR303
​Shash, A., Al-Salti, M., Alshibani, A., & Hadidi, L. (2021). Predicting Cost Contingency Using Analytical Hierarchy Process and Multi Attribute Utility Theory. Journal of Engineering, Project, and Production Management, 11(3), 228-242. https://doi.org/10.2478/JEPPM-2021-0022
​Schilling, M. A. (2013). Choosing Innovation Projects. In Strategic Management of Technological Innovation. Fourth Edition (pp. 127-150). McGraw-Hill. http://ndl.ethernet.edu.et/bitstream/123456789/87807/5/Strategic%20Management%20of%20Technological%20Innovation%2C%20Fourth%20Edition%20%28%20PDFDrive.com%20%29.pdf
​Geraldi, J. (2008). The balance between order and chaos in multi-project firms: A conceptual model. International Journal of Project Management, 26(4), 348-356. https://doi.org/10.1016/J.IJPROMAN.2007.08.013
​El Yamami, A., Mansouri, K., Qbadou, M., & Illousamen, E. H. (2018). Multi-objective IT Project Selection Model for Improving SME Strategy Deployment. International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE), 8(2), 1102-1111. https://doi.org/10.11591/IJECE.V8I2.PP1102-1111
​Dos Santos, P., Miranda, S., Sant’Anna, D., Oliveira, C., & Duarte, H. (2019). The analytic hierarchy process supporting decision making for sustainable development: An overview of applications. Journal of Cleaner Production, 212, 119-138. https://doi.org/10.1016/J.JCLEPRO.2018.11.270
Artículo de revista
Este estudio propone el modelo Multi Project Management en aras de que la Institución Universitaria Pascual Bravo realice los procesos de priorización de los programas académicos de la institución, contenidos en su Plan de Desarrollo Académico 2017-2021, con el fin de buscar referentes y fuentes de información para una eficiente y oportuna toma de decisiones con respecto a cuáles programas académicos se les puede iniciar los procesos de diseño, formalización normativa e inversión de recursos y esfuerzos institucionales. Los resultados obtenidos validan los Procesos de Análisis Jerárquicos (AHP), aplicados en el desarrollo metodológico, dando criterios institucionales ajustables a los perfiles tecnológicos, planes estratégicos y eficiencia dinámica, permitiendo la contextualización cuantitativa de los procesos institucionales basados en criterios y subcriterios en torno a la priorización de programas académicos dentro la institución; además, se resaltan aspectos tecnológicos que derivan procesos en ciencia, tecnología e innovación, centrados en la pertinencia social de la institución como modelos aplicables para la realización de ejercicios de priorización de programas académicos. Como resultado, se contextualiza de manera práctica una herramienta digital que mejora los procesos académicos, la evaluación y priorización de programas universitarios potencializando la cobertura institucional, disminuyendo los riesgos y generando condiciones sostenibles en el tiempo. Se concluye que el modelo es aplicable a cualquier institución de formación profesional para proyectar los programas como eje central de una sociedad con proyección a evolucionar.  
Cuervo Colorado, Hernán Alberto
Rua-Ortiz, Andrés Felipe
Rodríguez-Correa, Paula Andrea
Valencia-Arias, Jhoany Alejandro
priorización de proyectos
eficiencia dinámica
programa académico educación superior
prioritização do projecto
eficiência dinâmica
programa académico ensino superior
10
17
Núm. 17 , Año 2022 : Núm. 17
Publication
Tecnológico de Antioquia
Español
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
https://ojs.tdea.edu.co/index.php/encontexto/article/view/1165
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.
Revista En-contexto
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​​​Bermúdez, C. y Quiñones, E. (2018). Aplicación práctica del Proceso de Análisis Jerárquico (AHP), para la toma de decisiones. Revista de Ingeniería, Matemáticas y Ciencias de La Información, 5(9), 91-100. https://doi.org/10.21017/rimci.2018.v5.n9.a43
project prioritization
This study proposes the Multi-Project Management model for the Pascual Bravo University Institution to carry out the prioritization processes of the institution’s academic programs prioritization processes in its 2017-2021 Academic Development Plan, to search for references and sources of information. The results obtained validate the Hierarchical Analysis Processes (AHP), applied in the methodological development, giving institutional criteria adjustable to technological profiles, strategic plans and dynamic efficiency, allowing the quantitative contextualization of institutional processes based on standards and subcriteria around them. It is concluded that the model is applicable to any professional training institution to project the programs as the central axis of society with the projection to evolve.
Proposal of the Multi-Project Management model for prioritizing academic programs from a technological tool. A case study
higher education academic program
Journal article
dynamic efficiency
https://doi.org/10.53995/23463279.1165
2022-07-01T00:00:00Z
https://ojs.tdea.edu.co/index.php/encontexto/article/download/1165/1641
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2022-07-01T00:00:00Z
2711-0044
2346-3279
2022-07-01
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description Este estudio propone el modelo Multi Project Management en aras de que la Institución Universitaria Pascual Bravo realice los procesos de priorización de los programas académicos de la institución, contenidos en su Plan de Desarrollo Académico 2017-2021, con el fin de buscar referentes y fuentes de información para una eficiente y oportuna toma de decisiones con respecto a cuáles programas académicos se les puede iniciar los procesos de diseño, formalización normativa e inversión de recursos y esfuerzos institucionales. Los resultados obtenidos validan los Procesos de Análisis Jerárquicos (AHP), aplicados en el desarrollo metodológico, dando criterios institucionales ajustables a los perfiles tecnológicos, planes estratégicos y eficiencia dinámica, permitiendo la contextualización cuantitativa de los procesos institucionales basados en criterios y subcriterios en torno a la priorización de programas académicos dentro la institución; además, se resaltan aspectos tecnológicos que derivan procesos en ciencia, tecnología e innovación, centrados en la pertinencia social de la institución como modelos aplicables para la realización de ejercicios de priorización de programas académicos. Como resultado, se contextualiza de manera práctica una herramienta digital que mejora los procesos académicos, la evaluación y priorización de programas universitarios potencializando la cobertura institucional, disminuyendo los riesgos y generando condiciones sostenibles en el tiempo. Se concluye que el modelo es aplicable a cualquier institución de formación profesional para proyectar los programas como eje central de una sociedad con proyección a evolucionar.  
description_eng This study proposes the Multi-Project Management model for the Pascual Bravo University Institution to carry out the prioritization processes of the institution’s academic programs prioritization processes in its 2017-2021 Academic Development Plan, to search for references and sources of information. The results obtained validate the Hierarchical Analysis Processes (AHP), applied in the methodological development, giving institutional criteria adjustable to technological profiles, strategic plans and dynamic efficiency, allowing the quantitative contextualization of institutional processes based on standards and subcriteria around them. It is concluded that the model is applicable to any professional training institution to project the programs as the central axis of society with the projection to evolve.
author Cuervo Colorado, Hernán Alberto
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Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.
references ​Liu, Y., Eckert, C., & Earl, C. (2020). A review of fuzzy AHP methods for decision-making with subjective judgements. Expert Systems with Applications, 161, 113738. https://doi.org/10.1016/J.ESWA.2020.113738
​Pastor, A. (2014). Aplicación de las técnicas Despliegue de la Función de Calidad (QFD) y Proceso Analítico Jerárquico (AHP) en el diseño de la oferta de estudios de postgrado: Un análisis transcultural [Universidad Rey Juan Carlos de Madrid]. https://burjcdigital.urjc.es/handle/10115/13569
​Nguyen, P., Vu, N., Van Nguyen, L., Le, L., & Vo, K. (2019, January 28). The Application of Fuzzy Analytic Hierarchy Process (F-AHP). In Engineering Project Management. 2018 IEEE 5th International Conference on Engineering Technologies and Applied Sciences, ICETAS 2018. https://doi.org/10.1109/ICETAS.2018.8629217
​Mohamed, N., & Salleh, S. (2013). Analytical Hierarchy Process in Multiple Decisions Making for Higher Education in Malaysia. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 81, 389-394. https://doi.org/10.1016/J.SBSPRO.2013.06.448
​Mohammed, H., Mubarak, I., & Kasim, M. (2019). Evaluating project management criteria using fuzzy analytic hierarchy Process. AIP Conference Proceedings, 2138(1), 040018. https://doi.org/10.1063/1.5121097
​Mendoza, A., Ospino, W. y Romero, D. (2016). Aplicación de los métodos de toma de decisiones LP-GW-AHP y lógica difusa para la selección de una electiva académica en la Universidad del Atlántico, Colombia. Revista Virtual Universidad Católica Del Norte, 48, 352-364. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=7795763
​Maccari, E., Martins, S., & Martins, C. (2015). Multi-Criteria Project Prioritization In A Professional Master's Program. JISTEM - Journal of Information Systems and Technology Management, 12(2), 393-414. https://doi.org/10.4301/S1807-17752015000200011
​Li, J., Sun, M., Han, D., Wu, X., Yang, B., Mao, X., & Zhou, Q. (2018). A governance platform for multi-project management in shipyards. Computers & Industrial Engineering, 120, 179-191. https://doi.org/10.1016/J.CIE.2018.04.026
​Peñaloza, R. (2019). Making Decisions with Knowledge Base Repairs. In Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics): Vol. 11676 LNAI. (pp. 259–271). Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-26773-5_23
​Kiriş, Ş. (2014). AHP and multichoice goal programming integration for course planning. International Transactions in Operational Research, 21(5), 819-833. https://doi.org/10.1111/ITOR.12081
​Kim, J., & Lee, S. (2017). Forecasting and identifying multi-technology convergence based on patent data: the case of IT and BT industries in 2020. Scientometrics, 111(1), 47-65. https://doi.org/10.1007/S11192-017-2275-4
​Kaiser, R., Futami, A., Oliveira, L., & De Oliveira, M. (2019). Development of a managerial tool for prioritization and selection of portfolio projects using the analytic hierarchy process methodology in software companies. Gestão & Produção, 26(4), e4267. https://doi.org/10.1590/0104-530X4267-19
​Huerta, J. (2004). La teoría de la eficiencia dinámica. REVISTA PROCESOS DE MERCADO, 1(1), 11–71. https://www.jesushuertadesoto.com/wp-content/uploads/2014/03/2.-Articulos.pdf https://doi.org/10.52195/PM.V1I1.372
​Grupo de Investigación en Perdurabilidad Empresarial (GIPE). (2011). Plan de Ciencia, Tecnología e Innovación de Medellín 2011-2021. https://www.medellin.gov.co/irj/go/km/docs/pccdesign/SubportaldelCiudadano_2/PlandeDesarrollo_0_15/InformacinGeneral/Shared%20Content/Documentos/instrumentos/ps/PLAN%20CTi-de-Medellin.pdf
​Grujić, J., & Lenaerts, T. (2020). Do people imitate when making decisions? Evidence from a spatial Prisoner's Dilemma experiment. Royal Society Open Science, 7(7). https://doi.org/10.1098/RSOS.200618
​Gómez, D. y Vargas, J. (2014). Diseño e implementación de una PMO ágil para una pyme del sector de las Tecnologías de la Información y la Comunicación TIC. Universidad EAFIT. https://repository.eafit.edu.co/bitstream/handle/10784/5462/DanielG%C3%B3mez_JavierVargas_2014.pdf?isAllowed=y&sequence=2
​Peña, L. y Rodríguez, Y. (2018). Procedimiento de Evaluación y Selección de Proveedores basado en el Proceso de Análisis Jerárquico y en un Modelo de Programación Lineal Entera Mixta. Ingeniería, 23(3), 230-251. https://doi.org/10.14483/23448393.13316
​Saaty, T. (2006). The analytic network process. In Decision Making with the Analytic Network Process. International Series in Operations Research & Management Science (Vol. 95, pp. 1-26). Springer New York LLC. https://link.springer.com/chapter/10.1007/0-387-33987-6_1 https://doi.org/10.1007/0-387-33987-6_1/COVER/
​Ferraris, A., Mazzoleni, A., Devalle, A., & Couturier, J. (2018). Big data analytics capabilities and knowledge management: impact on firm performance. Management Decision, 57(8), 1923-1936. https://doi.org/10.1108/MD-07-2018-0825
​Pastor, A. (2016). Aplicación de las técnicas despliegue de la función de calidad (QFD) y proceso analítico jerárquico (AHP) a la mejora de la calidad de la formación de posgrado. Revista Tecnología, Ciencia y Educación, 5, 11-36. https://doi.org/10.51302/TCE.2016.95
​ ​
​Yajure, C. y Arlenis, Y. (2017). Estudio comparativo de técnicas de toma de decisiones multicriterio para la jerarquización de tecnologías de energías renovables a utilizar en la producción de electricidad. Scientia et Technica, 22(3), 273-280. https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=84954626007 https://doi.org/10.22517/23447214.11591
​World Economic Forum. (2016). Top 10 Emerging Technologies of 2016. https://www3.weforum.org/docs/GAC16_Top10_Emerging_Technologies_2016_report.pdf
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