Horarios escolares

Preparación de datos antes de generar

Datos de docentes, materias, aulas, clases y ciclo que deben limpiarse.

Juho Isola, fundador de Smootables

¿Qué datos deben estar listos antes de generar? Hacen falta datos limpios de docentes, materias, recursos, clases y ciclo. Faltantes, duplicados y tipos de aula incorrectos aparecen luego como fallos del motor, aunque el problema real sean los datos.

Los datos gestionados a mano pueden ocultar dobles reservas hasta tarde. Un ejemplo documentado describe a un docente que descubre en septiembre que está en dos aulas a la vez, con personal a tiempo parcial como causa frecuente. Estas guías tratan procesos y decisiones de planificación, no comparaciones de producto. Para evaluar capacidades de software, consulte software de horarios escolares automático.

Ideas clave

  • Prepare cualificaciones, máximo semanal, disponibilidad parcial y libres preferidos.
  • Prepare periodos por semana, dobles periodos, aulas especiales y combinaciones.
  • Audite aulas, laboratorios, equipo, clases, periodos, ciclo y descansos.
  • Limpie duplicados, faltantes y tipos de aula incorrectos.

¿Qué datos docentes limpiar?

Prepare cualificaciones, máximo semanal, disponibilidad parcial y libres preferidos. La disponibilidad parcial exige cuidado porque aparece en fallos de doble reserva.

¿Qué datos reunir?

Agrupe datos por responsable.

  • Datos docentes
  • Requisitos de materia
  • Auditoría de aulas, laboratorios y equipo
  • Información de clases
  • Periodos por día, ciclo y descansos
  • Duplicados, faltantes y tipos de aula erróneos

¿Cómo limpiar antes de ejecutar?

Limpie la entrada primero.

  1. Reunir datos docentes, materias, recursos, clases y ciclo.
  2. Eliminar duplicados y completar campos.
  3. Comprobar tipos de aula.
  4. Revisar disponibilidad parcial.
  5. Ejecutar validación estática.
  6. Corregir datos antes de culpar al motor.

¿Cómo interactúan materias y recursos?

Dobles periodos, aulas especiales y combinaciones reducen periodos utilizables. Si el tipo de aula está mal, la solución son datos de recursos más limpios.

¿Qué señales muestran datos no listos?

Vuelva a preparación ante estas señales.

  • Docente con varias grafías
  • Lecciones con datos faltantes
  • Tipos de aula incoherentes
  • Disponibilidad parcial no mapeada
  • Ciclo o descansos aún cambian
  • Dobles reservas detectadas por personas

Preguntas durante la preparación

¿Qué datos docentes importan?

Cualificaciones, máximo semanal, disponibilidad parcial y libres preferidos.

¿Qué datos de materia revisar?

Periodos por semana, dobles periodos, aulas especiales y combinaciones.

¿Por qué parecen fallos del motor?

Porque un duplicado, faltante o aula mal tipada puede bloquear colocación.

Más guías sobre este tema

Descubra cómo encaja Smootables en su centro

Reserve una demostración y adaptaremos Smootables a su proceso de planificación, carga docente y horarios.