Executive Secretary
III International Symposium on “Generation and Transfer of Knowledge for Digital Transformation
SITIC 2025
Abstract
The manual planning of thesis defenses at the Faculty of Mathematics, Physics, and Computer Science of the Central University "Marta Abreu" of Las Villas exhibits inefficiencies, frequent errors, and high resource consumption due to individualized coordination, which causes delays, scheduling conflicts, and suboptimal assignments. To address this issue, the main objective is to develop an automated desktop system that optimizes the planning of defenses through artificial intelligence algorithms. It is necessary to analyze AI methodologies and algorithms for scheduling, design a user interface that meets current UI/UX standards, implement a flexible system that generates conflict-free schedules, and evaluate the system’s performance in meeting constraints. The applied research follows a mixed-methods approach and is supported by the agile Scrum methodology to organize the development process.
The developed solution, “DPlanner,” manages resources such as professors and classrooms, generating conflict-free schedules by fulfilling hard constraints and minimizing soft conflicts like faculty overload. Additionally, results show that the system significantly reduces the time required compared to manual planning. This solution is scalable, usable, and demonstrates the flexibility needed to adapt to unforeseen changes. It proves that the application of artificial intelligence algorithms in academic scheduling is a viable and beneficial alternative that can be extended to other administrative processes within the university to support institutional digital transformation.
Resumen
La planificación manual de defensas de trabajos de diploma en la Facultad de Matemática, Física y Computación de la Universidad Central "Marta Abreu" de Las Villas presenta ineficiencias, errores frecuentes y un alto consumo de recursos debido a la coordinación individualizada, lo que genera retrasos, conflictos de horarios y asignaciones subóptimas. Para resolver esta problemática, el objetivo principal es desarrollar un sistema de escritorio automatizado que optimice la planificación de defensas mediante algoritmos de inteligencia artificial. Se deben analizar metodologías y algoritmos de IA para planificación de horarios, diseñar una interfaz de usuario que cumpla con los estándares UI/UX actuales, implementar un sistema flexible que genere planificaciones libres de conflictos, y evaluar el desempeño del sistema en cumplimiento de restricciones. La investigación aplicada presenta un enfoque mixto y se apoya en la metodología ágil Scrum para la organización del proceso de desarrollo.
La solución desarrollada, “DPlanner”, gestiona recursos como profesores y aulas, y genera planificaciones libres de conflictos, cumpliendo restricciones duras y minimizando conflictos blandos como la sobrecarga docente. Además, los resultados muestran que el sistema reduce significativamente el tiempo requerido en comparación con la planificación manual. Esta solución es escalable, usable y muestra la flexibilidad requerida para adaptarse a cambios imprevistos. Demuestra que la aplicación de algoritmos de inteligencia artificial en la planificación académica es una alternativa viable y beneficiosa que puede ser extendida a otros procesos administrativos en la universidad para apoyar la transformación digital institucional
About The Speaker
Dr. Carlos Ernesto Garcia Gonzalez
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