Resumen:
Entendiendo la necesidad de fortalecer los mecanismos que evidencian el nivel de logro del desarrollo de las competencias declaradas en el perfil de egreso de las distintas carreras impartidas por la Universidad Santo Tomás (UST), es que la carrera de Ingeniería Civil Industrial presenta el desarrollo de su modelo integrado de aseguramiento de la calidad, el cual además de diagnosticar y trazar la trayectoria progresiva de adquisición de competencias es capaz de orientar la inserción laboral en base a proyecciones y caracterizaciones multi-atributo. Este modelo toma como línea base un proceso de diseño que la carrera ha iniciado, a partir de observaciones de modelos internacionales de Universidades americanas (tales como Wisconsin, Georgia Tech, ver marco ABET, 2021), donde se integra en el monitoreo la evaluación progresiva del perfil de ingreso de nuestros alumnos. Este modelo integra diferentes fuentes de información, tales como los planes de estudio y programas de cada asignatura, sus resultados de aprendizaje y la matriz de tributación. Esta última establece una correspondencia entre las competencias de la carrera y diferentes niveles de dominio, los cuales a su vez serán integrados mediante rúbricas con los resultados de aprendizaje y capacidades que cada asignatura plantea en sus programas, poniendo especial énfasis en asignaturas troncales de la carrera. Dado que se busca proveer información que permita retroalimentar el proceso formativo que asegure la calidad de la enseñanza y aprendizaje, será necesario formalizar la relación de estas fuentes con los mecanismos de evaluación e hitos diseñados para este efecto, tales como el examen nacional y las evaluaciones de diagnóstico y seguimiento para alumnos de primer año, incluyéndose en este último punto el proceso de diagnóstico y conformación de un perfil de ingreso. Al tratarse de un modelo, este proveerá una estructura donde los parámetros y variables serán claramente especificados, así como también el análisis de resultados mediante rúbricas y mecanismos de difusión gráfica para la revisión y seguimiento cuantitativo y apoyado en tecnologías de información, ajustando lo anterior a los requerimientos del mundo laboral, profesional y académico, así como con los procesos de acreditación a los cuales la Universidad adhiere actualmente. Por otro lado, serán construidos modelos de big data basados en herramientas de data science orientadas a caracterizar, clusterizar y proyectar trayectorias de estudiantes a lo largo del plan de estudios, todo lo anterior adecuadamente instalado y montado sobre plataformas tecnológicas diseñadas para el ingreso de información, alimentación de bases de datos y lectura para generación de reportería dinámica. Cabe destacar que se trata de una segunda etapa de un proyecto que en primera instancia ha construido una plataforma automatizada para el registro y seguimiento de la adquisición progresiva de competencias tanto específicas como genéricas, a partir de lo cual se propone la generación de un modelo integrado con el perfil de ingreso y capaz de proyectar trayectorias caracterizadas por variables aglutinatorias a descubrir desde los rendimientos parciales y atributos que definan de manera integral al sujeto (estudiante), dado la actual trazabilidad por rut.
Objetivo:
Proporcionar un modelo de aseguramiento de la calidad y orientación de la inserción laboral en base a perfiles de ingreso y la trazabiidad en la adquisición progresiva de un perfil de egreso de la carrera Ingeniería Civil Industrial, Universidad Santo Tomás.
Objetivos específicos:
1. Prospección de modelos de aseguramiento de la calidad, perfil de ingreso y egreso Universidades Nacionales e Internacionales referentes.
2. Articulación traducción educativa con medición y tributación de resultados de aprendizaje a competencias específicas y genéricas, así como con sus niveles de dominio.
3. Creación y evaluación de la implementación de un modelo aseguramiento de la calidad integrado con sistemas de información para el monitoreo.
4. Creación de modelos automatizados de trazabilidad en el logro progresivo del perfil de egreso, en base a competencias y resultados de aprendizaje de asignaturas adecuadamente seleccionadas.
5. Creación de dashboard para la gestión académica con seguimiento y registro de remediales en base a resultados de aprendizaje y adquisición progresiva de competencias del perfil de egreso.
Metodología:
Se integrarán los programas de estudio, sus asignaturas y la tributación con competencias, niveles de dominio, resultados de aprendizaje y rúbricas con el marco referencial para la evaluación progresiva de la UST, con el fin de contar con un modelo único e inspirado en un ejercicio de benchmarking con Universidades extranjeras y nacionales consideradas como referentes. Este modelo permitirá alinear el plan de estudios con evaluaciones progresivas y en base a grados de avance en competencias declaradas para la carrera, las cuales se traducirán en niveles de dominio con el fin de asociar una tributación objetiva de cada asignatura del plan a estas competencias. De esta forma, el modelo propuesto permitirá contar con un mecanismo de asignación y monitoreo de cada asignatura con distintas competencias de la carrera, las cuales a su vez tendrán distintos niveles de dominio a los cuales la asignatura y sus contenidos estarán tributando a través de los resultados de aprendizaje estipulados en cada unidad del programa respectivo. Los resultados de aprendizaje se seleccionan en base a evaluaciones parciales y exámenes, de tal manera que sean representativos y coherentes con las capacidades que se espera el alumno desarrolle en la asignatura, y que correspondan a la competencia que interesa evaluar (Verma, Satyajit 2005). Estas mediciones parciales, como es tradicional, se basan en rúbricas, como un instrumento de medición en el cual se establecen criterios y estándares por niveles de desempeño que permiten determinar el nivel de logro de aprendizajes o la calidad de la ejecución de los estudiantes en una tarea específica. Para cada criterio o dimensión a evaluar y para cada nivel de desempeño, se debe especificar los comportamientos o ejecuciones esperadas por los estudiantes (descriptores). Los niveles de dominio serán redactados en base a la Taxonomía Cognoscitiva de Bloom, revisada por Anderson & Krathwohl (2001). Esta mirada transversal del Plan de estudios permitirá obtener feedback de distintas aristas del avance progresivo de los alumnos y el desarrollo de la carrera, así como también de los distintos docentes y administrativos del plan de estudios, por cuanto. Por otro lado, la materialización de lo anterior va de la mano con la modelación de una determinada arquitectura de la información proveniente de las distintas asignaturas que conforman los hitos, sus evaluaciones y resultados, así como el procesamiento de las relaciones que dentro de las asignaturas tienen los contenidos de las mismas, los resultados de aprendizaje, las competencias y niveles de dominio a las cuales tributan. Para ello es que se documenta la creación de un prototipo funcional y modelo de datos para el análisis de bases de datos y sistema de reportería necesarios para activar el proceso de difusión, evidencia y seguimiento en el nivel de logro del desarrollo de competencias, el cual luego da origen a un modelo de datos.
Esta creación sigue el denominado desarrollo ágil de software, el cual envuelve un enfoque para la toma de decisiones basado en el desarrollo iterativo e incremental, donde los requisitos y soluciones evolucionan con el tiempo según la necesidad del proyecto. Para ello es que en primera instancia de crea un prototipo funcional, el cual luego incorpora requerimientos funcionales y no funcionales que darán lugar a mejoras en la implementación de un modelo robusto para la evaluación progresiva de resultados de aprendizaje, basado en competencias. Finalmente, y en torno a la automatización de lectura y generación de reportería, más la construcción de modelos de big data, se generará una interfaz web con control de accesos de administración de datos maestros (Carrera, Sede, Asignatura, Alumno) e ingreso de información automatizado y se consolidará la data generada en una base de datos central con un modelo de datos optimizado para la generación de modelos de series de tiempo, análisis cluster y relaciones causales.
Director:
Luis Yáñez Sandivari
Unidad académica:
Ingeniería Civil Industrial
Sede:
Santiago