Maestría en Modelación Matemática
El programa tiene como misión generar conocimiento de matemáticas y modelación que contribuya a la solución de problemas regionales, nacionales y universales realizando investigación básica y aplicada, y formando recursos humanos a nivel maestría en modelación matemática; con sentido de responsabilidad y ética, contribuyendo al cumplimiento de la misión institucional.
La visión del programa para el periodo 2020 - 2025 es ser reconocido en la generación y aplicación de conocimientos en modelación matemática a nivel nacional e internacional; mediante sus investigaciones, proyectos y relaciones con grupos de investigación y diversos sectores de la sociedad, financiados por CONACYT, SEP-PRODEP, SEP-PADES, SMM, sector privado, entre otros; contribuyendo al desarrollo sustentable con impacto social.
Obtener en el año 2021 el reconocimiento como posgrado de calidad PNPC-CONACYT con nivel “En Desarrollo” y lograr que, para el año 2023, al menos el 50% del núcleo básico pertenezca al SNI.
Los egresados del programa serán capaces de continuar con sus estudios de doctorado en cualquier posgrado de excelencia, integrarse al sector público o privado. Lograr que la eficiencia terminal sea superior al 80%, mantener el índice de retención del 100% e incrementar la movilidad de estudiantes e investigadores. Consolidar nuestros vínculos con instituciones nacionales e internacionales como: BUAP, CIMAT, CINVESTAV, UNAM, UV, UAM, CIDE, ITAM, IMP, CMM-Chile, Arizona State University, Universitat de Barcelona, Universidad de Cádiz, UTRGV-USA, UMD-USA, Universidad Politécnica de Madrid, entre otras más; a través de seminarios, proyectos de investigación, estancias de profesores y estudiantes.
Objetivo general
Formar recursos humanos de alto nivel académico con conocimientos sólidos en matemáticas y habilidades para modelar y resolver problemas, capaces de generar y desarrollar proyectos de investigación que impacten en el ámbito académico, productivo y social.
Objetivos particulares
- 1. Formar profesionistas capaces de conjugar conocimientos de matemáticas y modelación con los de otras áreas, a fin de aplicarlos en el sector académico y social.
- 2. Introducir al estudiante a la investigación con la finalidad de que pueda continuar sus estudios de nivel doctorado o trabajar en equipos multidisciplinarios para la solución de problemas prácticos.
- 3. Brindar al egresado los conocimientos necesarios para el ejercicio de la docencia de alta calidad en el nivel medio superior y superior.
El programa está dirigido a los egresados de nivel superior en: Matemáticas, Matemáticas Aplicadas, Actuaría, Física, Ingenierías o carreras afines; que posean aptitudes para la matemática y estén interesados en generar modelos matemáticos que den solución a problemas que surgen en diversas áreas del conocimiento, utilizando teoría matemática y herramientas computacionales.
CONOCIMIENTOS
Se requiere que el aspirante a ingresar a esta maestría cuente con conocimientos de: Cálculo diferencial e integral de una y varias variables, álgebra lineal, Ecuaciones diferenciales ordinarias, Estadística descriptiva; así como de programación básica. Deberá acreditar un nivel de inglés equivalente a 450 puntos del TOEFL.
HABILIDADES
Es deseable que el aspirante a esta maestría cuente con las habilidades para:
• Realizar demostraciones de resultados matemáticos básicos.
• Leer y redactar textos científicos en inglés.
• Trabajar en equipo. • Observar, abstraer, analizar, sintetizar y deducir.
ACTITUDES Y VALORES
Se espera que el aspirante tenga las actitudes y los valores siguientes:
• Responsabilidad y ética profesional.
• Compromiso, disciplina y perseverancia con el trabajo académico.
• Conducirse con respeto y trato digno hacia los demás.
CONOCIMIENTOS
El egresado poseerá conocimientos sólidos de modelación matemática, Cómputo científico, análisis matemático, ecuaciones diferenciales, modelación estadística y de temas avanzados de su línea de investigación. Conocerá diferentes métodos analíticos y de Cómputo científico que le permitirá analizar y simular modelos matemáticos.
HABILIDADES
• El egresado tendrá las siguientes habilidades:
• Elegir y adecuar modelos matemáticos para resolver problemas en su línea de investigación.
• Entender los modelos matemáticos propuestos en textos científicos.
• Elaborar reportes técnicos y científicos de calidad.
• Capacidad para interactuar en grupos interdisciplinarios, traduciendo al lenguaje matemático problemas que surgen de los sectores productivo y de servicios, aplicando sus conocimientos para dar una solución.
ESTRUCTURA OCUPACIONAL
El futuro laboral del egresado se encuentra en los sectores público y privado donde será capaz de aplicar sus conocimientos; por ejemplo, en la conducción de proyectos, actividades de consultoría, optimización de recursos y procesos, tratamiento de datos o docencia. O bien, continuar con estudios de doctorado.
| Semestre | Asignaturas | Clave | Créditos |
|---|---|---|---|
| Primer Semestre | Introducción al cómputo científico | 221101 | 10 |
| Modelación estadística | 221102 | 10 | |
| Técnicas de modelación matemática | 221103 | 10 | |
| Segundo Semestre | Construcción de modelos matemáticos | 221201 | 10 |
| Optativa I | - | - | |
| Optativa II | - | - | |
| Tercer Semestre | Seminario de Tesis I | 221301 | 7 |
| Optativa III | - | - | |
| Optativa IV | - | - | |
| Cuarto Semestre | Seminario de Tesis II | 221401 | 7 |
| Optativa V | - | - |
| Líneas de Investigación | Asignaturas | Clave | Seriación | Créditos |
|---|---|---|---|---|
| Ecuaciones diferenciales y problemas inversos | Ecuaciones diferenciales ordinarias | 221501ED | - | 10 |
| Ecuaciones diferenciales parciales | 221502ED | - | 10 | |
| Temas selectos de cómputo científico | 221503ED | - | 10 | |
| Análisis matemático | 221504ED | - | 10 | |
| Biología matemática | 221505ED | - | 10 | |
| Problemas inversos | 221506ED | - | 10 | |
| Análisis funcional | 221507ED | - | 10 | |
| Optimización y aproximación de funciones | Análisis asimétrico | 221508OA | - | 10 |
| Introducción a la teoría de aproximación | 221509OA | - | 10 | |
| Introducción a la teoría de optimización | 221510OA | - | 10 | |
| Optimización aplicada | 221511OA | - | 10 | |
| Temas selectos de teoría de aproximación | 221512OA | - | 10 | |
| Investigación de operaciones | 221513OA | - | 10 | |
| Modelación Estocástica y Estadística | Métodos computacionales en estadística | 221514EE | - | 10 |
| Modelos lineales | 221515EE | - | 10 | |
| Teoría de inversiones | 221516EE | - | 10 | |
| Modelación financiera I | 221517EE | - | 10 | |
| Procesos estocásticos | 221518EE | - | 10 | |
| Series de tiempo | 221519EE | - | 10 | |
| Estadística bayesiana | 221520EE | - | 10 | |
| Análisis multivariado | 221521EE | - | 10 | |
| Topología y Sistemas dinámicos | Sistemas dinámicos discretos | 221523TS | - | 10 |
| Ecuaciones en diferencias I | 221524TS | - | 10 | |
| Dinámica topológica | 221525TS | - | 10 | |
| Modelos matemáticos en biología mediante sistemas dinámicos discretos | 221526TS | 221523TS | 10 |
| Generación | Alumnos |
|---|---|
| 2013-2015 | Armando Alcalá Vallejo José Luis Carrasco Pacheco Víctor Manuel Grijalva Altamirano |
| 2014-2016 | Jesús Manuel García Ruíz Rey David Ortiz Pérez Genaro Apolinar Ramírez Daza J. Jesús Venegas García |
| 2015-2017 | Juan Carlos Mendoza Santos Anahí Rojas Carrasco |
| 2016-2018 | Ninguno |
| 2017-2019 | María Monserrat Zapata Gordillo |
| 2018-2020 | Ninguno |
| 2019-2020 | Yonatan Eduardo Martínez López Ricardo Vázquez Huerta |
Dr. Alejandro Iván Aguirre
- E-mail: aleaguirre84@mixteco.utm.mx
Licenciado en Estadística (UACH, 2006), Maestro y Doctor en Ciencias con especialidad en Estadística (Colegio de Posgraduados, 2010 y 2015). Investiga en estadística aplicada y modelos extremos, con experiencia en programación (R, C++, C#, C). Profesor Investigador en UTM desde 2016.
Dr. Franco Barragán
- E-mail: franco@mixteco.utm.mx
Licenciado en Matemáticas (BUAP, 2005), con Maestría y Doctorado en Ciencias Matemáticas (BUAP, 2007 y 2010). Profesor Investigador en UTM desde 2010, dirige tesis y publica en Teoría de Continuos y Sistemas Dinámicos. Investigador Nacional SNI desde 2011 y con perfil PRODEP.
Dr. Cuauhtémoc Héctor Castañeda
- E-mail: ccroldan@mixteco.utm.mx
Licenciado, Maestro y Doctor en Ciencias Matemáticas (BUAP, 1996, 2007). Profesor en UTM desde 1998, ha impartido más de 100 cursos y dirigido varias tesis. Publica en aproximación de funciones y optimización.
Dr. José Margarito Hernández
- E-mail: jmhm@mixteco.utm.mx
Originario de Ciudad Serdán, Puebla. Licenciatura, Maestría y Doctorado en Matemáticas (BUAP). Profesor Investigador en UTM desde 2002, con investigaciones en análisis funcional y aproximación de funciones.
Dr. José del Carmen Jiménez
- E-mail: jcjim@mixteco.utm.mx
Licenciado en Matemáticas (UJAT, 2002), Maestría en Ciencias (CIMAT, 2004), Doctorado en Estadística Aplicada (Colegio de Posgraduados, 2016). Profesor en UTM desde 2004, interesado en Procesos Estocásticos y Teoría de Valores Extremos.
Dr. Raúl Juárez
- E-mail: rjamaro@mixteco.utm.mx
Licenciado en Física, Maestro y Doctor en Ciencias (UAP). Profesor en UTM desde 1998, con publicaciones en investigación y reconocimientos en SNI.
Dr. Guillermo Arturo Lancho
- E-mail: lanchoga@mixteco.utm.mx
Licenciado, Maestro y Doctor en Ciencias Matemáticas (BUAP, 1998, 2002, 2005). Profesor en UTM desde 2005, investiga en análisis de sensibilidad, optimización y modelación estadística.
Dra. Marisol López
- E-mail: marisol@mixteco.utm.mx
Licenciada en Físico Matemáticas, Maestra y Doctora en Ciencias (BUAP). Investigadora en UTM desde 2009, con énfasis en inferencia estadística y probabilidad. Coordinadora de divulgación de matemáticas desde 2019.
M.C. Ana Delia Cervantes
- E-mail: ana.olvera@mixteco.utm.mx
Licenciada en Matemáticas (BUAP), Maestría en Ciencias (UTEP) y Doctorado en Bioestadística (UB). Investiga en modelación epidemiológica y ordenaciones estocásticas.
Dr. Sergio Palafox
- E-mail: spalafox@mixteco.utm.mx
Licenciado, Maestro y Doctor en Ciencias (UAP). Docente en UTM desde 2014, investiga en topología, teoría de la medida y análisis funcional. Participa en la formación de grupos de investigación.
| Línea | Breve Descripción |
|---|---|
| Topología y Sistemas dinámicos | Se estudia la estructura topológica de ciertos espacios y se muestra la ayuda que ofrece la Topología en la formalización y generalización de conceptos y resultados que son fundamentales en la Modelación matemática. Los Sistemas Dinámicos se utilizan para modelar fenómenos que involucran dinámica en otras ciencias como Física, Química, Biología, Economía y Computación, utilizando herramientas de la Dinámica Topológica. |
| Ecuaciones diferenciales y problemas inversos | Esta línea involucra la modelación de sistemas mediante ecuaciones diferenciales. Las soluciones pertenecen a problemas inversos, generalmente mal planteados, y son estudiados con teoría del análisis funcional, variable compleja, estadística, física y herramientas computacionales. |
| Optimización y aproximación de funciones | Se estudian espacios de funciones reales o complejas, donde mediante diferentes métodos se aproximan funciones de estos espacios por otras de una clase particularmente buena. Los modelos matemáticos resuelven problemas en diferentes áreas de la ciencia. |
| Modelación Estocástica y Estadística | El área de Probabilidad y Estadística se encarga de modelar la aleatoriedad en problemas de diversos ámbitos, para después inferir y pronosticar con altos niveles de confianza en situaciones reales. |
Generaciones y Tutores(as) de Seguimiento
| Generación | Nombre del Estudiante | Tutor(a) de Seguimiento |
|---|---|---|
| 2013-2015 | Armando Alcalá Vallejo | Dra. Alicia Santiago Santos |
| 2013-2015 | José Luis Carrasco Pacheco | Dr. Cuauhtémoc H. Castañeda Roldán |
| 2013-2015 | Víctor M. Grijalva Altamirano | Dr. Jesús Fernando Tenorio Arvide |
| 2014-2016 | Jesús Manuel García Ruíz | M.C. Ana Delia Olvera Cervantes |
| 2014-2016 | Rey David Ortiz Pérez | Dr. G. Arturo Lancho Romero |
| 2014-2016 | J. Jesús Venegas García | Dr. Franco Barragán Mendoza |
| 2015-2017 | Juan Carlos Mendoza Santos | Dr. Jesús Fernando Tenorio Arvide |
| 2015-2017 | Anahí Rojas Carrasco | Dr. Franco Barragán Mendoza |
| 2016-2018 | No hubo estudiantes | - |
| 2017-2019 | María Monserrat Zapata Gordillo | M.C. Ana Delia Olvera Cervantes |
| 2018-2020 | No hubo estudiantes | - |
| 2019-2021 | Yonatan Eduardo Martínez López | M.C. Ana Delia Olvera Cervantes |
| 2019-2021 | Ricardo Vázquez Huerta | Dr. Cuauhtémoc H. Castañeda Roldán |
| Año | Tipo de Publicación | Descripción |
|---|---|---|
| 2020 | Artículo de investigación | Alejandro Ivan Aguirre-Salado et al. On the smoothing of the generalized extreme value distribution parameters using penalized maximum likelihood: A case study on uvb radiation maxima in the Mexico city metropolitan area. Mathematics, 8(3), 2020. |
| 2020 | Artículo de investigación | Franco Barragán et al. Dynamic properties of the dynamical system sfnm(x), sfnm(f). Applied General Topology, 21(1), 2020. |
| 2020 | Artículo de investigación | V. M. Jimenez-Fernandez et al. A new methodology to extend the canonical piecewise-linear model from one to two dimensions. National Academy Science Letters, 2020. |
| 2020 | Artículo de investigación | José del Carmen Jiménez-Hernández et al. A bayesian hierarchical model for the spatial analysis of carbon monoxide pollution extremes in mexico city. Mathematical Problems in Engineering, 2020:1-11, 2020. |
| 2020 | Artículo de investigación | Anahi Rojas et al. Conceptions on topological transitivity in products and symmetric products. Turkish Journal of Mathematics, 44(2):491-523, 2020. |
| 2020 | Artículo de investigación | Jesús F. Tenorio et al. Aplicaciones del álgebra lineal en economía: movimientos migratorios. Incaing, Investigación y Ciencia Aplicada a la Ingeniería, 5:45-55, 2020. |
| 2019 | Artículo de investigación | Alejandro Ivan Aguirre-Salado et al. Facing missing observations in data-a new approach for estimating strength of earthquakes on the pacific coast of southern mexico using random censoring. Applied Sciences, 9(14), 2019. |
| 2019 | Artículo de investigación | I. Barradas and V. Vázquez. Backward bifurcation as a desirable phenomenon: Increased fecundity through infection. Bull Math Biol, 81(6):2029-2050, 2019. |
| 2019 | Artículo de investigación | Jaime López-Luna et al. Linear and nonlinear kinetic and isotherm adsorption models for arsenic removal by manganese ferrite nanoparticles. SN Applied Sciences, 1(8), 2019. |
| 2019 | Artículo de investigación | Salvador Sánchez-Perales and Francisco J. Mendoza-Torres. Boundary value problems for the schrödinger equation involving the Henstock-Kurzweil integral. Czechoslovak Mathematical Journal, pages 1-19, 2019. |
| 2019 | Artículo de investigación | S. Sánchez-Perales et al. ?-Fredholm operators relative to invariant subspaces. Operators and Matrices, (4):921-936, 2019. |
| 2019 | Artículo de investigación | D. Sanchez-Hernandez et al. Modeling spatial pattern of dengue in north central mexico using survey data and logistic regression. Int J Environ Health Res, pages 1-17, 2019. |
| 2019 | Artículo de investigación | Alejandro Ramírez-Páramo and Jesús F Tenorio. Generic theorems in the theory of cardinal invariants of topological spaces. Applied General Topology, 20(1):211-222, 2019. |
| 2019 | Artículo de investigación | Agustin Santiago-Alvarado et al. Use of linear programming for modeling problems of optical design, fabrication, and evaluation. Optical Engineering, 58(12), 2019. |
| 2019 | Artículo de investigación | Jesús F Tenorio et al. Aplicaciones del álgebra lineal en economía: interdependencia sectorial y preferencias de consumo. Incaing, Investigación y Ciencia Aplicada a la Ingeniería, 5:45-55, 2019. |
| 2019 | Capítulo de libro | Franco Barragaán et al. Topología y sus aplicaciones 7, chapter Órbitas y periodicidad en sistemas dinámicos, page 157. Benemérita Universidad Autónoma de Puebla, 2019. |
| 2019 | Capítulo de libro | Franco Barragán et al. Topología y sus aplicaciones 7, chapter Nociones relacionadas con la transitividad topológica, page 157. Benemérita Universidad Autónoma de Puebla, 2019. |
| 2019 | Capítulo de libro | Salvador Sánchez-Perales et al. Topología y sus aplicaciones, chapter Paracompacidad de un espacio normado con la topología débil, page 157. Benemérita Universidad Autónoma de Puebla, 2019. |
| 2019 | Libro | Franco Barragán-Mendoza et al. Modelación Matemática III Biomatemáticas e Ingeniería. Universidad Tecnológica de la Mixteca, 2019. |
| 2018 | Artículo de divulgación | Franco Barragán et al. Una mirada a los sistemas dinámicos discretos. Incaing, Investigación y Ciencia Aplicada a la Ingeniería, 5:45-55, 2018. |
| 2018 | Artículo de investigación | Franco Barragán et al. Breve introducción al modelado del crecimiento de poblaciones, mediante sistemas dinámicos discretos. Incaing, Investigación y Ciencia Aplicada a la Ingeniería, 5:56-68, 2018. |
| 2018 | Artículo de investigación | Ignacio Hernández Castillo et al. An experimental study of surface roughness in electrical discharge machining of AISI 304 stainless steel. Ingeniería e Investigación, 38(2):90-96, 2018. |
| 2018 | Artículo de investigación | Sergio Martinez-Vargas et al. As (iii) and as (v) adsorption on manganese ferrite nanoparticles. Journal of Molecular Structure, 1154:524-534, 2018. |
| 2018 | Artículo de investigación | Alejandro Ramírez-Páramo and Jesús F Tenorio. On compactness and the factorization of the identity operator. Operators and Matrices, 12(1):221-234, 2018. |
| 2018 | Artículo de investigación | José del Carmen Jiménez-Hernández and Omar Iván Franco-Cervantes. Nonlinear analysis of a three dimensional optimal control problem for a parabolic equation. Electronic Journal of Differential Equations, pages 1-14, 2018. |
| 2018 | Capítulo de libro | Agustín Santiago-Alvarado et al. Incaing: Investigación y Ciencia Aplicada a la Ingeniería. Universidad Tecnológica de la Mixteca, 2018. |
| Sector | Descripción |
|---|---|
| Sector de Servicios | Vinculación con el magisterio de Educación media superior de Oaxaca: Cursos de actualización docente a 360 profesores desde 2011. Temas: modelación matemática, epidemiología matemática, estadísticas, cálculo diferencial e integral, entre otros. |
| Vinculación con comunidades marginadas de la región Mixteca: Conferencias y talleres para motivar a jóvenes a continuar sus estudios superiores, mostrando la utilidad de modelos matemáticos. | |
| Sector Gubernamental | Vinculación con SADER: Colaboración desde 2018 en modelos matemáticos sobre deserción al trabajo agrícola en la región mixteca. |
| Vinculación con COEPES-OAXACA: Modelo matemático para estimar lugares disponibles en universidades del estado, elaborado en 2013. | |
| Vinculación con el Fideicomiso "Alianza para el campo de Oaxaca": Desde 2019, desarrollo de modelos matemáticos y diagnóstico de unidades de producción familiar. | |
| Sector Productivo | Vinculación con el Instituto de Hidrología de la UTM: Proyectos conjuntos desde 2018, incluyendo estudios sobre el crecimiento de la planta de pitahaya. |
| Academia y otros sectores | Creación del CEMMVyC: Propuesta de un centro para el desarrollo de capacidades científicas y aplicaciones metodológicas en modelación matemática. |
| Vínculo con cuerpos académicos: Estancias académicas, dirección de tesis, y congresos nacionales e internacionales en colaboración con universidades. | |
| Divulgación de la matemática: Organización de ferias matemáticas, concursos y seminarios para motivar a estudiantes y profesores en la región Mixteca. |
Egresados en revisión por parte de las autoridades universitarias correspondientes.
Este Programa de posgrado pertenece al Sistema Nacional de Posgrados, clasificado en Categoría uno y tiene prioridad en el otorgamiento de las becas nacionales a todos los estudiantes inscritos
Planeación
Este Programa de Posgrado tiene una duración de dos años divididos en cuatro semestres, es presencial, el ingreso es anual, solo se titulan por Tesis y, por la gratuidad de la educación en el estado de Oaxaca y la Ley Estatal de derechos, solo se paga la ficha de examen de admisión.
Para ingresar al Programa, el aspirante debe solicitar su ficha de examen de admisión durante los meses de febrero a junio, presentando los documentos indicados en la página de la universidad y en los tiempos que indique el Calendario Escolar.
Para ser admitido al Programa debe:
1. Presentar y aprobar el examen de admisión; el cual es un examen escrito.
2. Presentarse a una entrevista. Una comisión constituida por tres miembros del Núcleo Académico Básico del programa evalúa la experiencia y la viabilidad del aspirante de acuerdo al perfil de ingreso.
3. Cursar y aprobar el curso propedéutico. El curso propedéutico permite, además de nivelar y evaluar conocimientos de los aspirantes, distinguir aspectos como su capacidad de trabajo en equipo, su actitud general hacia los estudios de posgrado y su adaptación a las condiciones del entorno (clima, servicios, etc.).
Una vez que el estudiante es aceptado, elige a un director o directora de tesis quien debe ser un profesor de tiempo completo de la universidad; también elige un tutor de seguimiento al desempeño académico, a quien puede cambiar cuando así lo considere. La jefatura de Posgrado y el Coordinador del Programa lo apoyan con los trámites administrativos para solicitar la beca ante la SECIHTI y, al mismo tiempo, el estudiante debe iniciar con la elaboración de su Protocolo de tesis, para tenerlo listo y registrarlo antes de iniciar el segundo semestre.
A lo largo de sus estudios de posgrado, los estudiantes son de tiempo completo; presentan avances de tesis de forma semestral, participan en viajes de prácticas y en eventos académicos, pueden realizar estancias académicas en otras instituciones y se rigen por el Reglamento General de Posgrado.
Para titularse, los estudiantes deben contar con un producto académico de su trabajo de tesis así como aprobar su examen de grado.
Organización para atender a los estudiantes de Posgrado
La Jefatura de Posgrado se encarga de:
1. Supervisar, en conjunto con el Departamento de Servicios Escolares, los documentos proporcionados por los aspirantes y estudiantes.
2. Decidir, en coordinación con la Comisión de Posgrado, el ingreso y permanencia de los estudiantes en el PEP, apegado al Reglamento General de Posgrado.
3. Aprobar la asignación del Director de tesis y los miembros del Comité Tutorial del estudiante.
4. Proponer a la Vice-Rectoría Académica, para su aprobación, el jurado de examen de grado.
5. Realizar la asignación del tutor de seguimiento académico para los estudiantes.
6. Dirimir, en primera instancia, las diferencias académicas que surjan entre PTC y los estudiantes en actividades concernientes a los PEP.
El(La) Coordinador(a) del Programa de Posgrado se encarga de:
1. Organizar y gestionar actividades a desarrollar por parte de los estudiantes.
2. Proponer los viajes de prácticas a realizar por los estudiantes, en cada semestre.
3. Validar la permanencia de los estudiantes en la plataforma de becas de la SECIHTI.
4. Autorizar las actividades de retribución social que realicen los becarios de la SECIHTI a lo largo de sus estudios de Posgrado.
5. Mantener estrecha comunicación con los estudiantes del PEP para atender cualquier eventualidad que se llegue a presentar.
El departamento de Servicios Escolares se encarga de:
1. Inscribir y reinscribir a los estudiantes de los PEP, en apego al Reglamento General de Posgrado.
2. Emitir constancias de estudios de los estudiantes que así lo soliciten.
3. Registrar las calificaciones de los estudiantes, entregadas por los profesores, así como dar a conocer las mismas a los estudiantes que así lo requieran.
4. Emitir la documentación oficial de conclusión de estudios de Posgrado.
Los encargados de coordinar las actividades del PEP
Todas las actividades que se desarrollan en este Programa de Posgrado son coordinadas e impulsadas por el(la) jefe(a) de Posgrado y el(la) coordinador(a) del PEP.
Integración del personal que colabora para el desarrollo del posgrado
Todo el personal académico, administrativo y operativo de la universidad, así como los distintos departamentos de la universidad, particularmente, los técnicos de los distintos laboratorios de posgrado, el personal secretarial en el edificio de Posgrado y en el Departamento de servicios escolares tienen actividades concretas asignadas, claras y eficientes para que los estudiantes reciban una educación de calidad, en un ambiente sano, libre de violencia, con una formación integral, para que a su egreso se puedan desempeñar en el campo de acción para el que fue preparado.
Control
Todas las actividades de los estudiantes inscritos, profesores, tutores, directores de tesis, codirectores de tesis, jefe de Posgrado, coordinadores, personal administrativo y de apoyo se rigen mediante lo establecido en la legislación universitaria y el Reglamento General de Posgrado. Las cuestiones no previstas son competencia del H. Consejo Académico.
Dr. Salvador Sánchez Perales
Coordinador de la Maestría en Modelación Matemática
ssanchez@mixteco.utm.mx
Dra. Silvia Reyes Mora
Jefa de la División de Estudios de Posgrado
jdivisionposgrado@mixteco.utm.mx
953 532 0214, 953 532 0399, 953 532 4560 & 953 532 2933 ext. 768