Una metodología para el análisis y optimización de modelos para evaluar la calidad de las enseñanzas

Alba Juez, Francisco (2000). Una metodología para el análisis y optimización de modelos para evaluar la calidad de las enseñanzas. Thesis (Doctoral), E.T.S.I. Industriales (UPM).

Description

Title: Una metodología para el análisis y optimización de modelos para evaluar la calidad de las enseñanzas
Author/s:
  • Alba Juez, Francisco
Contributor/s:
  • Aparicio Izquierdo, Francisco
Item Type: Thesis (Doctoral)
Date: 2000
Subjects:
Freetext Keywords: ANALISIS MULTIVARIANTE; ESTADISTICA; MATEMATICAS;
Faculty: E.T.S.I. Industriales (UPM)
Department: Ingeniería Mecánica y de Fabricación [hasta 2014]
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

La Tesis de referencia está encuadrada dentro de los campos de la Calidad Total y de la Educación Superior, y dentro de ésta, específicamente en lo que hace a la formación de ingenieros, siendo su objetivo general diseñar una metodología que permita analizar y optimizar modelos para evaluar la calidad de las enseñanzas. Una vez diseñada dicha metodología, la misma se ha aplicado al análisis y optimización del Modelo SECAI (Sistema de Evaluación de la Calidad de las Enseñanzas en Ingeniería, desarrollado en el Marco del Programa COLUMBUS), utilizando los datos emergentes de la aplicación de SECAI a la evaluación de nueve carreras de cinco Universidades de diferentes países. La metodología diseñada se ha obtenido utilizando una estrategia de análisis mixta entre experimentación y métodos estadísticos, lo cual ha hecho posible definir criterios suficientemente científicos y estables que han permitido llegar a un modelo optimizado, cuya aplicación a las nueve carreras de las cinco Unviersidades antes mencionadas ha arrojado resultados análogos a los obtenidos con el modelo original, mejorando su eficiencia sin disminuir su eficacia.

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Item ID: 743
DC Identifier: http://oa.upm.es/743/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:743
Deposited by: Archivo Digital UPM
Deposited on: 05 Dec 2007
Last Modified: 20 Apr 2016 06:29
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