Introduction− In recent years, a great part of the population has been affected by natural and man-caused disasters. Hence, evacuation planning has an important role in the reduction of the number of victims during a natural disaster. Objective− In order to contribute to current studies of operations research in disaster management, this paper addresses evacuation planning of urban areas by using buses to pick up affected people after an earthquake. Methodology− The situation is modeled using Location-Routing Problem with Time Windows (LRPTW) to locate emergency shelters and identify evacuation routes that meet attention time constraints. To solve the LRPTW problem, a memetic algorithm (MA) is designed to minimize the total response time during an evacuation. The algorithm is not only validated using instances of literature, but also with the assessment of a case study of a seismic event in Bucaramanga, Colombia. Results and conclusions− The main contribution of this article is the development of a memetic algorithm for the solution of the proposed model that allows to solve real-size instances. The hybrid initialization of the MA prevents an early convergence by combining randomness and a heuristic technique. Computational results indicate that the MA is a viable approach for the LRPTW solution. Likewise, a case study is presented for the city of Bucaramanga in order to validate the proposed model. Two scenarios are simulated showing that the management of the time windows (homogeneous or random) directly influences the solution and affects the objective function. From a practical perspective, the location-routing problem must consider other criteria such as the cost of evacuation, including the attention delay cost, and the cost of opening shelters and routing.

El Sistema Institucional de Evaluación de los Aprendizajes -SEA- es el conjunto de actores, procesos, recursos didácticos, evaluativos y estrategias, que posibilita el análisis y la toma de decisiones en relación con el estado de desarrollo de las competencias de los estudiantes, a partir de los perfiles de formación y egreso de los programas académicos y las dimensiones de la acción humana declaradas por la USTA -Colombia. El SEA establece tres momentos de evaluación de los resultados de aprendizaje esperados, el momento 1: Inicio busca diagnosticar el nivel de las competencias del perfil de ingreso, el momento 2: Formación evidencia los resultados durante la primera mitad del proceso de formación, finalmente, el momento 3: Egreso pretende establecer los resultados al finalizar el proceso de formación. Este sistema incluye una metaevaluación que permite mediante estrategias la identificación de oportunidades de mejora, a través de protocolo de seguimiento a syllabus, rúbricas diseñadas e implementadas, análisis de resultados de pruebas internas y externas estandarizadas, plan de mejoramiento por programa académico la revisión, instancias de seguimiento, y actividades de validación y fortalecimiento del SEA. Cada programa académico define la planeación de las estrategias a seguir para la implementación del SEA. En el 2021, en el programa académico de Ingeniería Industrial, la evaluación del momento 1 se realizó a través de un instrumento de recolección de información donde se definieron 6 compontes que cubren las competencias del perfil de ingreso. Dentro de los resultados se identificaron falencias en las competencias matemáticas y de comprensión lectora, también facilitó un primer acercamiento a las capacidades de innovación, creatividad y emprendimiento del estudiante. Para el momento 2 se diseñó el instrumento de recolección teniendo en cuenta los espacios académicos que componen las cuatro áreas de formación del programa, encontrando que el área con mayor dificultad corresponde a la gestión organizacional en espacios académicos como Investigación de mercados, así mismo se evidenció que se alcanzan los objetivos del perfil de formación desde el mejoramiento empresarial donde se obtuvo resultados favorables superiores al 80%. Los insumos para la evaluación del momento 3 fueron el instrumento de recolección diseñado, la encuesta de egresados y los resultados del Saber Pro. El análisis de los resultados se realizó con base en las capacidades que se espera tenga el ingeniero industrial USTA al finalizar su programa académico. Se encontró que los resultados de aprendizaje asociados a la investigación se cumplen un 68%. Mientras que los resultados de aprendizaje relacionados a innovar en el desarrollo de productos no logran una puntuación media. El desarrollo de la metaevaluación del SEA permitió identificar los espacios académicos que requieren actualización de syllabus y rúbricas; alinear los resultados de los momentos 2 y 3 con los obtenidos en el análisis de rendimiento académico y las pruebas Saber Pro, para establecer las estrategias de mejora de los propósitos de formación del programa.