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Modelo de Dinámica de Sistemas para la Gestión de un
Programa Académico Universitario de Pregrado
Oscar Mauricio Gelves Alarcón 1 David Alejandro Celemín Carrillo 1
Danna Alejandra Casteblanco Tenjica 1
Brayan Yesid Collazos Sarmiento 1
1 Programa de Ingeniería Industrial, Facultad de Ingeniería Sede campus, Universidad Militar Nueva Granada,
Cajicá, 250240, Colombia
Autor de correspondencia: oscar.gelves@unimilitar.edu.co
https://doi.org/10.22209/rt.v48a02
Recepción: 25 octubre 2024 | Aceptación: 10 marzo 2025 | Publicación: 14 abril 2025.
Resumen
El objetivo de este estudio es diseñar un modelo de dinámica de sistemas que aborde la evolución de la población
de un programa de pregrado mediante un enfoque sistémico y causal. Se propone un enfoque que integre variables
como la población estudiantil actual, los costos de matrícula y los resultados económicos del programa, con el fin de
proporcionar una visión integral de la situación. La metodología de base se fundamenta en la utilización de un
diagrama de Forrester para la construcción del modelo, el cual permite simular las variables hasta el año 2043.
Además, se lleva a cabo una revisión literaria utilizando bases de datos como Scopus y Google Academics para
contextualizar el modelo propuesto. Los resultados principales de esta investigación incluyen la capacidad del modelo
para proyectar diferentes escenarios, como la falta de políticas gubernamentales económicas hacia las universidades.
Asimismo, se destaca la identificación de temas y variables relevantes mediante la revisión literaria realizada. En
conclusión, este estudio proporciona un modelo integral que permite proyectar la evolución de la población estudiantil
en un programa de ingeniería, ofreciendo una herramienta para la toma de decisiones y la formulación de estrategias
a largo plazo en el ámbito académico.
Palabras clave: Dinámica de sistemas; Gestión académica; Población estudiantil.
Systems dynamics model for the management of an
undergraduate university academic program
Abstract
The objective of this study is to design a system dynamics model that addresses the evolution of the population
of an undergraduate program through a systemic and causal approach. The problem statement lies in the lack of
comprehensive tools that allow for effective analysis and projection of this dynamics. The objective of this study is to
develop a system dynamics model that tackles this issue through a systemic and causal approach. It proposes an
approach that integrates key variables such as current student population, tuition costs and program economic
outcomes, to provide a comprehensive view of the situation. The methodology is based on the utilization of a Forrester
diagram for model construction, which allows for simulating the identified variables up to the year 2043. Additionally,
an exhaustive literature review is conducted using databases such as Scopus and Google Academics to contextualize
the proposed model. The main results of this research include the model's ability to project different scenarios, such
as the lack of governmental economic assistance policies towards universities. Furthermore, it highlights the
identification of relevant themes and variables through the literature review conducted. In conclusion, this study
provides a comprehensive and robust model that enables the projection of student population evolution in an
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engineering program, thus offering a valuable tool for decision-making and long-term strategic planning in the
academic field.
Keywords: System dynamic; Academy management; Student population.
Modelo de Dinâmica de Sistemas para a Gestão de um
Programa Acadêmico Universitário de Graduação
Resumo
O objetivo deste estudo é projetar um modelo de dinâmica de sistemas que aborde a evolução da população de
um programa de graduação usando uma abordagem sistêmica e causal. É proposta uma abordagem que integra
variáveis como a população estudantil atual, custos de mensalidade e resultados econômicos do programa para
fornecer uma visão abrangente da situação. A metodologia subjacente baseia-se na utilização de um diagrama de
Forrester para construir o modelo, o que permite simular variáveis até ao ano de 2043. Além disso, é realizada uma
revisão bibliográfica utilizando bases de dados como Scopus e Google Academics para contextualizar o modelo
proposto. Os principais resultados desta pesquisa incluem a capacidade do modelo de projetar diferentes cenários,
como a falta de políticas econômicas governamentais voltadas para as universidades. Da mesma forma, destaca-se a
identificação de temas e variáveis relevantes por meio da revisão literária realizada. Em conclusão, este estudo fornece
um modelo abrangente para projetar a evolução da população estudantil em um programa de engenharia, oferecendo
uma ferramenta para a tomada de decisões e formulação de estratégias de longo prazo no campo acadêmico.
Palavras-chave: Dinâmica de sistemas; gestão acadêmica; População estudantil.
Introducción
Según estudios realizados sobre las matrículas en el sector universitario colombiano, se ha observado una
desaceleración en el período de 2015 a 2018 (6 %) en comparación con el período de 2006 a 2015 (6,5 %) (Rincón &
Espitia, 2021). El sector universitario en Colombia se divide en público y privado, y es notable que el sector privado
presentó una caída del -0,5 % en las matrículas durante el período de 2015 a 2018. Además, en 2019 se registró una
disminución del -17 % en las instituciones de educación superior, datos recopilados antes de la pandemia de COVID-
19. El impacto de la pandemia agravó aún más la baja en las matrículas; según la Asociación Colombiana de
Universidades, se registraron 2.355,603 estudiantes matriculados, sin un aumento significativo después de la
pandemia. En 2023, la tasa de deserción se estimó en aproximadamente un 45 %. Por tanto, se observa una tendencia
negativa de la tasa de matriculados y un aumento considerable en la tasa de deserción, lo cual dificulta la gestión y
viabilidad de los diferentes programas de pregrado en el país. Por tal razón se plantea como una solución un modelo
de dinámica de sistemas que permita pronosticar las demandas de estudiantes teniendo en cuenta diferentes variables
asociadas al entorno educativo.
Para diseñar el modelo de dinámica de sistemas, se emplea la simulación continua como herramienta principal.
La simulación continua es una metodología que analiza y simula modelos dinámicos mediante elementos matemáticos
que se relacionan y evolucionan con el tiempo (Sterman, 2000). Se utilizan arquetipos, que son estructuras con
patrones comunes en la dinámica de sistemas, para entender el funcionamiento de las relaciones entre las diferentes
variables que componen un sistema (Meadows, 1999). Basándose en esta definición, se utiliza el arquetipo de
población como base para desarrollar el modelo. Este arquetipo de población incluye variables como nacimientos,
muertes y población total, tal como se muestra en la Figura 1.
Figura 1. Diagrama del arquetipo de población en dinámica de sistemas, (Perissé, 2020).
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Para el desarrollo del modelo, se toma como caso de estudio el programa de Ingeniería Industrial de la
Universidad Militar Nueva Granada. El modelo se desarrolla en varias fases: recopilación de estadísticas del programa,
realización del modelo causal, diseño del diagrama de Forrester, simulación en el software Stella, análisis de
resultados, generación de escenarios y conclusiones.
La revisión de la literatura destaca trabajos que aplican la dinámica de sistemas en el ámbito educativo. Por
ejemplo, Hernández (2020) define un modelo de simulación continúa enfocado en la demanda de ciertas asignaturas
en un programa de licenciatura. Manesh (2021) se enfoca en las variables que afectan el aprendizaje en una población
estudiantil, mientras que Hernández (2015) estudia la deserción estudiantil en un programa de pregrado específico.
Dado que las matrículas son el principal sustento para los programas universitarios, se plantea como objetivo diseñar
un modelo de dinámica de sistemas para simular la población estudiantil en un programa académico. Este modelo
permitirá proyectar la población estudiantil y cómo ésta puede afectar los diferentes recursos necesarios para el
funcionamiento de un programa universitario.
Materiales y Métodos
Revisión de literatura
Para la revisión de la literatura, se emplearon las bases de datos Scopus y Google Académico, utilizando la
siguiente ecuación de búsqueda.
System dynamics model OR dynamics modelling And educational
(1)
A continuación (Tabla 1), se presenta una lista de artículos seleccionados para la investigación, centrados en la
aplicación de la dinámica de sistemas en el ámbito educativo.
Tabla 1. Principales Referencias bibliográficas sobre la aplicación de la dinámica de sistemas en educación.
Titulo
Autores/Año
Temática
Prospección de matrícula
mediante la aplicación del modelo
de dinámica de sistemas en una
institución de educación superior
(Hernandez;2020)
Pronostica por medio de dinámica
de sistemas la demanda de tres
asignaturas correspondientes a una
carrera de licenciatura en el
periodo de agosto a diciembre
2018 utilizando el software
Vensim.
Deserción en la Educación
Superior Rural: Análisis de
Causas desde el Pensamiento
Sistémico
(Rincón;2022)
Tiene como objetivo determinar
las variables que intervienen en la
deserción rural, se define
diagramas causales, pero no
precisa resultados de simulación.
A system dynamics model to
design a more effective education
system
(Manesh;2021)
Se orienta a definir las variables
que intervienen en los resultados
de aprendizaje.
Modelo Representativo de
Deserción Estudiantil Voluntaria
en Carreras de Pregrado de la
Facultad de Ingeniería de la
Universidad Distrital Francisco
José de Caldas
(Sanchez;2015)
Se define los parámetros de
deserción para un programa de
ingeniería industrial basado en un
diagrama causal y un diagrama de
Forrester.
La revisión de la literatura reveló estudios que aplican la dinámica de sistemas. Sin embargo, no se encontró
literatura que aborde específicamente la gestión de la demanda y oferta en programas de pregrado, ni los factores
económicos resultantes de la relación entre matrículas, profesores y otros elementos.
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Construcción del modelo
Para el desarrollo del modelo se tienen en cuenta la población estudiantil, los matriculados nuevos, el
comportamiento de la deserción y la planta profesoral del programa de ingeniería industrial el cual va a ser objeto de
estudio. Se observa un comportamiento estable en la cantidad de estudiantes durante el periodo de 2017 a 2022 (Figura
2), con un incremento del 11% en la población estudiantil desde 2017, a pesar de eventos como la pandemia de
COVID-19.
Figura 2. Población estudiantil 2017-2022 en el programa de Ingeniería Industrial (Universidad Militar Nueva
Granada programa de Ingeniería Industrial, 2022).
Por lo general el sistema educativo universitario colombiano se caracteriza por dividirse en dos semestres el año
lectivo, como se puede observar en la Figura 3 se inscriben la mayoría de los estudiantes en el primer semestre año
lectivo, por otro lado, se observa una disminución de la entrada de los estudiantes en los primeros semestres del año
dentro de las posibles causas se tienen los efectos de la pandemia del COVID 19, mientras la disminución de los
segundos periodos no fue alta.
Figura 3. Matriculados Nuevos Población estudiantil 2017-2022 en el programa de Ingeniería Industrial
(Universidad Militar Nueva Granada programa de Ingeniería Industrial, 2022).
La deserción del programa durante los años 2017 y 2022 (Figura 4), se ha reducido 6 puntos porcentuales
iniciando en 2017 con un 11,7 % y terminando en 2022 con un 5,6 %, se pueden apreciar factores para la disminución
de esta tasa como becas por parte del Estado y convenios realizados con alcaldías de los municipios aledaños.
460
466
538
523
567
547
567
525
537
512
539
515
2017-1 2017-2 2018-1 2018-2 2019-1 2019-2 2020-1 2020-2 2021-1 2021-2 2022-1 2022- 2
Población Estudiantil 2017-2022
118
57
112
58
116
60
98
60
74
25
58
40
2017-1 2017-2 2018-1 2018-2 2019-1 2019-2 2020-1 2020-2 2021-1 2021-2 2022-1 2022- 2
Matriculados Nuevos 2017-2022
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Figura 4. Tasa de deserción 2017-2022 en el programa de Ingeniería Industrial (Universidad Militar Nueva
Granada programa de ingeniería Industrial, 2022).
La planta profesoral durante los años 2017 a 2023 (Figura 5), se mantenido relativamente estable, la cantidad de
profesores de tiempo completo se incrementado en un 17 % y en las horas catedra en un 9 %. La relación entre
estudiante y profesor en el año 2017 era de 1:32 un profesor por 32 estudiantes en el año 2022 se presenta una relación
de 1:30, lo cual es una relación bastante alta a comparación de los estándares del Ministerio Educación Nacional.
Figura 5. Población profesoral 2017-2022 en el programa de Ingeniería Industrial (Universidad Militar Nueva
Granada programa de Ingeniería Industrial, 2022).
Para el desarrollo del modelo de simulación basado en la dinámica de sistemas (Tabla 2) se debe tener en cuenta
la elaboración de dos diagramas, uno el diagrama causal y el diagrama de Forrester, para la construcción del diagrama
causal se tienen en cuenta las siguientes variables: nuevos matriculados, población estudiantil, estudiantes
reintegrados, estudiantes desertores, población de profesores, ingresos y salida de profesores, utilidades, ingresos y
costos. A continuación, se presenta el diagrama causal del modelo propuesto en la Figura 6. Para el desarrollo del
diagrama de Forrester (Figura 7) o Flujos se clasificaron las siguientes variables de nivel o acumulativas, variables de
flujo y auxiliares (Tabla 3).
11.8%
10.3%
13.0%
9.3%
9.0%
4.6%
7.6%
4.9%
5.8%
5.5%
5.2%
5.9%
2017-1 2017-2 2018- 1 2018-2 2019-1 2019-2 2020-1 2020-2 2021-1 2021-2 2022-1 2022-2
Tasas De Deserción 2017 - 2022
10 11 10
15
11
16
12
15
12
16
13
16
13 15 13 15
12
18
12
18
11
17
12
16
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
20
Población Profesoral 2017-2023
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Tabla 2. Variables definidas para el modelo propuesto de dinámica de sistemas.
Variables de Nivel
Variables de Flujo
Variables auxiliares
Población Estudiantil
Nuevos Matriculados
Tasa de reintegros
Profesores
Graduados
Tasa de matriculados
Utilidades acumuladas
Reintegrados
Tasa de deserción
Desertores
Tasa de graduados
Contratación
Tasa de Contratación
Despido
Tasa de despido
Ingresos
Valor de matricula
Costos
Figura 6. Diagrama causal propuesto
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Figura 7. Diagrama de Forrester modelo propuesto en software Stella.
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Tabla 3. Relación de costos de las variables auxiliares.
Variables auxiliares
Costos en pesos Colombianos /anual
Valor Matricula
$ 12.000.000 / estudiante
Costo personal administrativo
$ 50.000.000
Costo de instalaciones
$ 60.000.000
Pago de Profesor
$ 70.000.000 / profesor
Otros
$ 200.000.000
Para el desarrollo del modelo de simulación se presentan las siguientes ecuaciones:
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
(7)
(8)
(9)
Para dar mayor dinámica al modelo se procedió a generar valores aleatorios en algunas variables auxiliares.
(10)
(11)
(12)
(13)
(14)
(15)
(16)
(17)
(18)
(19)
(20)
(21)
(22)
(23)
(24)
(25)
(26)
(27)
(28)
(29)
(30)
(31)
(32)
(33)
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Resultados y Discusión
A continuación, se presentan los resultados obtenidos de la simulación del modelo realizado en el software Stella,
(Figuras 8-9), (Tablas 4-6).
Figura 8. Simulación del comportamiento de la utilidad por periodo con Software Stella.
Tabla 4. Resultados de la simulación de las variables del modelo propuesto.
PERIODO
UTILIDAD
INGRESOS
COSTOS
2024
$ 5.8*109
$ 7.3*109
$ 1.4*109
2025
$ 6.1*109
$ 7.6*109
$ 1.5*109
2026
$ 6.01*109
$ 7.6*109
$ 1.6*109
2027
$ 6.2*109
$ 7.8*109
$ 1.6*109
2028
$ 5.8*109
$ 7.5*109
$ 1.6*109
2029
$ 5.4*109
$ 7.3*109
$ 1.8*109
2030
$ 6.6*109
$ 8.5*109
$ 1.8*109
2031
$ 6.8*109
$ 8.7*109
$ 1.9*109
2032
$ 5.6*109
$ 7.7*109
$ 2.1*109
2033
$ 7.6*109
$ 9.4*109
$ 1.8*109
2034
$ 7.5*109
$ 9.4*109
$ 1.8*109
2035
$ 5.9*109
$ 8.0*109
$ 2.0*109
2036
$ 5.3*109
$ 7.5*109
$ 2.2*109
2037
$ 5.1*109
$ 7.2*109
$ 2.0*109
2038
$ 4.5*109
$ 7.0*109
$ 2.4*109
2039
$ 5.4*109
$ 7.6*109
$ 2.2*109
2040
$ 6.3*109
$ 8.3*109
$ 2.0*109
2041
$ 4.5*109
$ 7.0*109
$ 2.5*109
2042
$ 6.1*109
$ 8.5*109
$ 2.4*109
2043
$ 5.7*109
$ 8.15*109
$ 2.4*109
$-
$1,000,000,000,000
$2,000,000,000,000
$3,000,000,000,000
$4,000,000,000,000
$5,000,000,000,000
$6,000,000,000,000
$7,000,000,000,000
$8,000,000,000,000
$9,000,000,000,000
UTILIDAD
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Figura 9. Simulación del comportamiento de la población estudiantil con Software Stella.
Tabla 5. Resultados de la simulación de la población estudiantil y profesores a 2043 del modelo propuesto.
PERIODO
POBLACIÓN
ESTUDIANTIL
PROFESORES
DESERTORES
MATRICULADOS
NUEVOS
2023
515
17
31
45
2024
527
17
54
46
2025
509
16
29
55
2026
508
16
52
50
2027
501
15
54
52
2028
480
15
31
41
2029
496
15
51
44
2030
473
14
48
48
2031
451
14
34
48
2032
452
14
34
48
2033
445
13
49
39
2034
407
13
36
43
2035
398
13
43
44
2036
377
12
30
34
2037
381
12
20
37
2038
394
12
23
33
2039
386
12
40
33
2040
378
11
41
34
2041
345
11
25
36
2042
351
11
27
30
2043
335
11
37
36
Según los resultados obtenidos se presenta una estabilidad financiera del programa, a pesar de la reducción de la
población estudiantil en porcentaje 34 %, sin embargo, afecta a las necesidades concernientes a profesores, además se
mantiene un ingreso relativamente estable de estudiantes y de desertores durante los 20 periodos simulados.
0
100
200
300
400
500
600
2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 2031 2032 2033 2034 2035 2036 2037 2038 2039 2040 2041 2042 2043
POBLACIÓN ESTUDIANTIL
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Generación de Escenarios
Para el desarrollo de los escenarios se plantean tres propuestas: el impacto de las políticas estatales de gratuidad,
la reducción y congelación de los costos de matrícula y aumentos en las tasas de deserción y disminución en las tasas
de matriculados (Figura 10).
Para el desarrollo de los escenarios se agrega la variable matricula cero, la cual consiste en la política de gratuidad
del Gobierno Nacional Ministerio de Educación Nacional (2024) donde se cubren personas menos desfavorecidas de
los estratos 1, 2 y 3, en la actualidad el programa consta de un 90 % de estudiantes favorecidos por la política de
gratuidad y un 10 % por recursos propios, para el escenario se plantea una reducción de la política de gratuidad.
Figura 10. Diagrama de Forrester del escenario 1 en software.
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A continuación, se presentan los resultados de la simulación de este escenario (Figura 11).
Figura 11. a) comportamiento de población estudiantil escenario 1, b) Comportamiento de población profesoral
escenario 1.
La disminución en la población estudiantil y en las utilidades por periodo del programa son factores importantes
para la supervivencia del programa es la política de gratuidad, además este resultado es un aviso para la dirección del
programa donde se deben reevaluar estrategias para la obtención de nuevos aspirantes al programa.
Para el desarrollo del escenario de reducción y congelación de los costos de matrícula, se propone una reducción
de costos de matrícula en el transcurso del tiempo para ello se plantea una reducción hasta el 5 % lo cual futuro
generaría perdidas en el aspecto económico del programa a continuación se presenta en la siguiente figura el
comportamiento (Figura 12).
Figura 12. Comportamiento de la variable utilidad por periodo del escenario 2 con reducción de costos de matrícula
en software Stella.
a
b
2038
2039
2040
2041
2042
2043
0
100
200
300
400
500
600
POBLACIÓN ESTUDIANTIL
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
PROFESORES
$-
$1,000,000,000,000
$2,000,000,000,000
$3,000,000,000,000
$4,000,000,000,000
$5,000,000,000,000
$6,000,000,000,000
$7,000,000,000,000
Utilidad Escenario 2a
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A continuación, se presenta el comportamiento si tuviera un costo de matrícula constante sin aumentos lo cual
genera una disminución en las utilidades del programa (Figura 13).
Figura 13. Comportamiento de la variable utilidad por periodo del escenario 2 con congelamiento de matrícula en
software Stella.
Para el escenario basado en el incremento de tasas de deserción y caída de matriculados nueva, se incrementó la
tasa de deserción entre un valor aleatorio entre el 10 % al 15 % y se realiza una disminución cada cinco años del 2 %
hasta el año 2040, a continuación, se presentan los resultados.
Tabla 6. Resultados de la simulación de la población estudiantil y profesores a 2043 del Escenario N 3.
PERIODO
POBLACIÓN
ESTUDIANTIL
PROFESORES
DESERTORES
MATRICULADOS
NUEVOS
2023
515
17
69
52
2024
493
17
68
50
2025
460
16
67
46
2026
432
16
65
44
2027
384
15
48
39
2028
356
15
48
29
2029
317
14
46
26
2030
295
14
42
24
2031
257
13
39
21
2032
225
13
33
18
2033
200
13
23
12
2034
185
12
28
11
2035
161
12
25
10
2036
142
11
21
9
2037
127
11
15
8
2038
112
10
16
5
2039
95
10
13
4
2040
83
10
11
4
$-
$1,000,000,000,000
$2,000,000,000,000
$3,000,000,000,000
$4,000,000,000,000
$5,000,000,000,000
$6,000,000,000,000
$7,000,000,000,000
Utilidad Escenario 2b
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Gelves Alarcón et al.
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Rev. Téc. Ing. Univ. Zulia, 2025, Vol. 48, e254802
PERIODO
POBLACIÓN
ESTUDIANTIL
PROFESORES
DESERTORES
MATRICULADOS
NUEVOS
2041
73
9
9
3
2042
63
9
8
3
2043
55
9
7
3
El escenario permite identificar que una reducción en el ingreso de nuevos estudiantes y aumento de la deserción
en porcentajes relativamente pequeños pueden influir de manera significativa en la población estudiantil, es importante
para la dirección del programa tener en cuenta las tendencias sobre la baja de ingresos de estudiantes a carreras
profesionales y los niveles de deserción.
Validación con otros modelos
Para la validación del modelo, se comparó con otros modelos propuestos por diferentes autores. En el estudio
realizado por Sánchez (2015) sobre la deserción universitaria en la Universidad Distrital, se adoptó una perspectiva
de la dinámica de sistemas. Mediante esta metodología, se identificaron y analizaron los múltiples factores que inciden
en la deserción académica. Herramientas como el análisis de afinidad, el diagrama de Pareto y el diagrama de causa
y efecto se utilizaron para describir la complejidad del fenómeno. Además, se desarrolló un modelo causal que
representaba las relaciones entre las variables identificadas, utilizando datos recolectados a través de encuestas a
estudiantes desertores y datos proporcionados por la universidad. Estos datos permitieron comprender mejor la
dinámica de la deserción y proponer estrategias específicas para abordar el problema. En resumen, este estudio aplicó
los principios de la dinámica de sistemas para comprender y abordar la complejidad de la deserción universitaria en
la Universidad Distrital.
Tapia (2020), por otro lado, describe un modelo sistémico para la gestión de relaciones con el cliente en la
Universidad Nacional de Cajamarca, Perú (UNC). Este modelo, fundamentado en una filosofía universitaria centrada
en el estudiante, consta de diversas capas, estrategias y programas. Se destaca la importancia de establecer una cultura
institucional orientada hacia el estudiante, garantizando la calidad en los servicios educativos y administrativos, así
como promoviendo la mejora continua de los procesos internos y la comunicación efectiva con todos los miembros
de la comunidad universitaria. Este enfoque se alinea con la dinámica de sistemas al considerar las interacciones
complejas entre los distintos elementos de la institución universitaria y cómo estas afectan la satisfacción del
estudiante y la eficiencia de los procesos.
Por su parte, Calderón (2011) ofrece una visión sobre los aspectos relevantes para mejorar el perfil profesional
de los egresados de la Universidad del Santa, Perú, mediante la dinámica de sistemas. Este modelo incorpora variables
como la satisfacción de las empresas empleadoras, los recursos físicos del programa, la calidad de los docentes y las
oportunidades laborales. Además, integra análisis de costos relacionados con el sostenimiento del programa,
incluyendo una variable adicional como el manejo financiero del mismo.
Finalmente, Gelves (2020) propone diseñar un modelo de Dinámica de Sistemas para simular la población
estudiantil de carreras de ingeniería industrial hasta el año 2025. Este estudio se centra en recopilar estadísticas de la
Facultad de Ingeniería Industrial de la Universidad Santo Tomás en Bogotá, D.C., incluyendo matriculados,
estudiantes de posgrado y casos de deserción entre 2015 y 2020. Se utiliza el software Vensim para simular el modelo,
el cual incluye variables como la tasa de deserción, graduación e ingreso al sistema. Se analizan diferentes escenarios
para medir el impacto de las variables en el modelo, con el objetivo de ayudar en la planificación de carreras de
ingeniería en universidades.
Estos estudios proporcionan una base sólida para la formulación y enriquecimiento del modelo de dinámica de
sistemas propuesto en el documento, permitiendo una comprensión más completa y aplicada de los factores que
influyen en la población estudiantil de un programa académico de ingeniería.
Conclusiones
Los escenarios analizados evidencian la necesidad del apoyo gubernamental para apoyar el sostenimiento del
programa y evitar la disminución en la tasa de ingreso de nuevos estudiantes. El respaldo del Gobierno Nacional a
personas de bajos recursos ha mitigado caídas significativas en la matrícula universitaria pública.
16
Modelo de Dinámica de Sistemas para la Gestión de un Programa Académico Universitario de Pregrado
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Rev. Téc. Ing. Univ. Zulia, 2025, Vol. 48, e254802
Es clave profundizar en los temas de la deserción de los estudiantes y cuáles son los motivos principales para
que ocurra este fenómeno, la deserción es una variable que puede afectar de manera notable el comportamiento de la
población estudiantil y con ello perjudicar el sostenimiento del programa en el tiempo.
La implementación del modelo basado en dinámica de sistemas permite simular diferentes escenarios y evaluar
de manera integral el impacto de factores clave como la matricula, la deserción, los costos operativos y el
financiamiento gubernamental. Los resultados obtenidos confirman que este tipo de modelos pueden ser una
herramienta de gran valor para la toma de decisiones estratégicas en la gestión de programas universitarios, facilitando
la identificación de tendencias, la planificación a largo plazo y la formulación de políticas de sostenibilidad del sistema
educativo. Agradecimientos
Este documento es realizado en el marco del proyecto de iniciación científica PIC 3901 de la Universidad Militar
Nueva Granada.
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Editor Asociado: Rosalva Teyes
Centro de Orientación y Promoción Integral (CENOPI)
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Maracaibo, 4001, Zulia, Venezuela
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Modelo de Dinámica de Sistemas para la Gestión de un Programa Académico Universitario de Pregrado
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Rev. Téc. Ing. Univ. Zulia, 2025, Vol. 48, e254802
REVISTA TECNICA
DE LA
FACULTAD DE
INGENIERIA
UNIVERSIDAD
DEL ZULIA
Volumen 48. Año 2025, Edición continua
Esta revista fue editada en formato digital y
publicada en enero 2025, por el Fondo
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