[193037] Propuesta para la mejora del compromiso

Facultad de Ingeniería

INGENIERÍA INDUSTRIAL Trabajo de Grado – Primer Semestre 2020

Trabajo de grado en modalidad de aplicación

[193037] Propuesta para la mejora del compromiso estudiantil

en el Departamento de Ingeniería Industrial de la Pontificia

Universidad Javeriana

Andrei Sebastian Camacho Pereza,c , Daniel Caicedo Narvaeza,c , Harry Hernández

Serratoa,c,

Adriana del Pilar Díaz Manriqueb,c

aEstudiante de Ingeniería Industrial bProfesor, Director del Proyecto de Grado, Departamento de Ingeniería Industrial

cPontificia Universidad Javeriana, Bogotá, Colombia

Abstract

This project will be focused on the design of proposals for increasing student engagement in the Industrial Engineering Department. The Pontificia Universidad Javeriana applied the NSSE survey (National Survey of Students Engagement) to the students of Engineering (Civil, Electronic, Industrial, Systems), Nursery and Business Administration. This important international survey evaluates and collects valuable information about the actual participation of first graders and above, in programs and activities that the university offers, in order to enhance the knowledge, learnings and mostly, the student´s personal development. The project will be oriented specifically to the Industrial Engineering students and will have three principal phases among the process; first, the diagnostic analysis to evaluate how low are the engagement levels of the students and realize which are the indicators with the lowest scores, the design of a proposal as an action plan to improve the students engagement following the indicator that we found relevant, and evaluate the impact of the proposal to the Industrial Engineering Department, through a simulation model, identyfing efectiveness, improvements and results of the proposals made.

Key words: engagement, students, university, personal development, Industrial Engineering.

1. Justificación y planteamiento del problema

En Colombia, en el año 2018 del total de individuos que comienzan un programa de educación superior el

34,1% de los mismos acaban desertando (SPADIES, 2018). Por ejemplo, según SPADIES, en la carrera de

Ingeniería Industrial de la Pontificia Universidad Javeriana sede Bogotá, en el décimo semestre, del total de los

estudiantes que comenzaron sus estudios en el primer periodo del año 2013, el 59,04% de ellos ya se retiraron

de la carrera, como se puede observar en la siguiente gráfica.

Ilustración 1. Porcentaje acumulado de deserción estudiantes.

Fuente: Elaboración propia a partir de (SPADIES, 2019).

A partir de la alta deserción estudiantil, las instituciones se han enfocado principalmente en mitigar la

población de los desertores, sin embargo, los esfuerzos de estas deberían orientarse en el proceso educativo de

cada uno de los estudiantes desatendidos, no solo los estudiantes que se encuentran en una situación crítica

(Tinto, 2017). Para lograr la continuidad en el programa académico, las diferentes instituciones se han centrado

en la retención de los estudiantes, sin tener en cuenta que, para los estudiantes, su permanencia a lo largo del

programa no la perciben como retención, sino que desean conseguir su título académico mediante su

persistencia y compromiso con la carrera (Tinto, 2017).

En Colombia, como en muchos otros países de América latina se ha obviado la importancia de la

participación exitosa del estudiante y el compromiso estudiantil como herramienta para aumentar los logros de

sus estudiantes (Pineda Baez, y otros, 2014). Para lograr tener en cuenta la participación de manera correcta, es

necesario que las instituciones cambien su perspectiva frente a la continuidad, dejando de lado la percepción de

retener y viéndola como una participación exitosa del estudiante (Tinto, 2017).

Para el propósito de este trabajo, se definirá la participación exitosa del estudiante como la adquisición e

integración de conocimientos y habilidades por el estudiante que contribuyan para su proyecto personal y al

mismo tiempo, fomente un desarrollo integral en él (Saloua, 2014). El reto de las universidades consiste en

brindar las condiciones ideales para lograr la participación exitosa en los estudiantes del programa, manteniendo

el desempeño de los exitosos y ayudar a conseguir el éxito a los que tienen un promedio medio y a los que se

encuentran en peligro de quedar excluidos del programa (Tinto, 2017).

El compromiso del estudiante es un factor que contribuye a la participación exitosa del mismo ya que son

ellos quienes entenderán de forma más detallada lo que están aprendiendo, y se volverán más hábiles en la

gestión y resolución de problemas, tolerando la ambigüedad y trabajando con personas de diferentes orígenes

y puntos de vista (Kuh, 2009). Esto también construye las bases en las habilidades y disposiciones que los

estudiantes necesitan para poder vivir de forma productiva una vida satisfactoria al terminar la universidad

(Kuh, 2009).

Con el fin de desarrollar este trabajo, se definirá el compromiso del estudiante como la unión del

comportamiento del estudiante y las condiciones de las instituciones. El comportamiento de los estudiantes

abarca aspectos como el tiempo y el esfuerzo que ponen en sus estudios, la interacción con los profesores y el

entorno con sus compañeros, dando como resultado el aprendizaje activo y la motivación. Las condiciones

institucionales son los recursos, políticas educativas, programas y prácticas (Kuh, Kinzie, Buckley, Bridges, &

Hayek, 2011). De igual manera, el compromiso ayuda a desarrollar hábitos en la mente y en el corazón que

amplían su capacidad de aprendizaje y desarrollo personal (Kuh, 2009).

Actualmente, el Departamento de Ingeniería de la Pontificia Universidad Javeriana cuenta con un Programa

de Acompañamiento Estudiantil (PAE+N). Este programa ofrece lineamientos como soporte para que cada

estudiante que lo necesite concrete y pueda consolidar acciones de acompañamiento y de esta manera pueda

tener una participación exitosa. La transición del colegio a la universidad implica un proceso de adaptabilidad

constante, en el cual el estudiante experimenta cambios y se enfrenta a diversas situaciones en las etapas de la

vida universitaria, donde se encuentra expuesto a riesgos académicos, individuales, socioeconómicos e

institucionales que pueden afectar la permanencia en la Universidad (PAE+N, 2017).

El PAE+N publicó un informe evaluando la situación de prueba académica de las diferentes Ingenierías en

la Universidad Javeriana. Se puede evidenciar que para el ciclo 1810, hay un crecimiento en el porcentaje de

estudiantes en prueba académica respecto al histórico (PAE+N, 2017).

Ilustración 2. Porcentaje de estudiantes en prueba académica respecto al histórico.

Fuente: (PAE+N, 2017).

Adicionalmente, se realizó un análisis de la tasa de permanencia por cohorte hasta cuarto semestre, para el

primer y segundo período académico desde el año 2015. Los resultados para la Facultad de Ingeniería Industrial

se presentan a continuación.

Ilustración 3. Tasa de permanencia por cohorte Ingeniería Industrial.

Fuente: (PAE+N, 2017)

Posteriormente, se realizó un pronóstico por medio de medias móviles para 5 periodos posteriores con un n=5.

Se observar que las tasas de permanencia tienden a mantener un comportamiento similar.

Ilustración 4. Pronostico tasa de permanencia por cohorte Ingeniería Industrial.

Fuente: Elaboración propia.

Se puede observar que para el programa de Ingeniería Industrial en la cohorte 1730 presenta un crecimiento

del 2% respecto a la tasa de la cohorte 1630 en el segundo semestre (PAE+N, 2017). En general, se evidencia

un comportamiento creciente de la tasa de permanencia en el segundo período académico en todos los semestres

(PAE+N, 2017). Para la cohorte 1810, la tasa de permanencia en segundo semestre tuvo un comportamiento

similar a la cohorte inmediatamente anterior, pero presenta una disminución del 5% respecto a la cohorte 1710.

(PAE+N, 2017)

Estos datos, permiten identificar que hay varias oportunidades de mejora para elevar el compromiso

estudiantil y disminuir el porcentaje de deserción, siendo esta última, solo una de múltiples consecuencias del

poco compromiso estudiantil. Para diagnosticar el compromiso estudiantil en la carrera de Ingeniería Industrial

en la Pontificia Universidad Javeriana sede Bogotá se utilizará la encuesta NSSE, cuyo objetivo es evaluar la

experiencia estudiantil para fomentar iniciativas orientadas a su mejoramiento.

En consideración de lo anterior, se concluye que es de importancia abordar el problema del nivel de

compromiso con la universidad de los estudiantes de la carrera de Ingeniería Industrial. Asimismo, es relevante

hacer un diagnóstico y comprender la problemática del compromiso en las condiciones particulares del

departamento, con el fin de soportar la toma de decisiones y definición de estrategias que ayuden a mejorar la

situación. Con base en esto, surge la siguiente pregunta de investigación: ¿Cómo diseñar estrategias para elevar

el nivel de compromiso estudiantil en la carrera de ingeniería industrial de la Pontificia Universidad Javeriana,

sede Bogotá?

2. Antecedentes

Entre los primeros estudios sobre el compromiso estudiantil se encontró que en un principio se identificaba

como “involucramiento estudiantil” y se definía como la cantidad de energía física y psicológica que el alumno

dedica a experiencias académicas (Kuh, 2005). Por lo tanto, un estudiante altamente involucrado es aquel que,

por ejemplo, le dedica considerable energía para estudiar, gasta mucho tiempo en el campus, participa

activamente en los grupos estudiantiles, e interactúa frecuentemente con los miembros de la facultad y otros

estudiantes (Astin, 1999). A partir de estas teorías de la época nació una iniciativa que propone una nueva

métrica de calidad para las instituciones de educación superior, no solo basada en las acreditaciones de sus

profesores sino también en el nivel de compromiso estudiantil y éxito en la universidad (NSSE, 2001).

Esta métrica, es una encuesta enfocada a evaluar el compromiso estudiantil, llamada NSSE por sus siglas en

inglés “National Survey of Student Engagement”. Esta encuesta tiene como objetivo principal dar información

sobre el grado en que diferentes universidades exhiben características y compromisos que se sabe que están

relacionados con resultados de estudiantes universitarios de alta calidad (NSSE, 2001). La aplicación de esta

encuesta da un punto de referencia para las siguientes cuatro categorías de indicadores propuestos por el

instrumento:

• Academic Challenge (Reto académico).

• Learning with Peers (Aprendizaje Colaborativo).

• Experiences with Faculty (Interacciones con la Facultad).

• Campus Environment (Ambiente del Campus).

Estas cuatro categorías, cuentan con diez indicadores, cuatro para la primera categoría y dos para cada una

de las demás, tal como se observa en la siguiente tabla:

Tabla 1. Indicadores categorías propuestas por NSSE.

Fuente: Elaboración y traducción propia a partir de (NSSE, 2001)

Varias universidades del mundo han utilizado esta encuesta para medir el compromiso estudiantil, por

ejemplo, en la Universidad de Texas en el año 2015 se utilizó la CCSSE (Community College Survey of Student

Engagement) encuesta elaborada a partir de la NSSE para medir el compromiso estudiantil antes y después de

cursar la materia SSC (Student Success Course), materia sin créditos obligatoria para los estudiantes en prueba

académica, concluyendo que existe una relación entre la participación en la CSS y la persistencia, retención,

logro académico y compromiso estudiantil; adicional a esto, los participantes afirman al que tomar el SSC no

solo alteraron sus percepciones de la importancia del curso sino también sus habilidades sociales y de estudio

(Kimbark, Michelle & Richardson,2016).

En el trabajo “Analyzing and interpreting NSSE Data” los autores proponen como analizar e interpretar los

datos que arroja la encuesta NSSE; los autores argumentan que, el objetivo principal de recopilar datos de

participación y compromiso estudiantil es descubrir áreas donde los colegios y universidades pueden mejorar

la calidad de la experiencia del estudiante (Chen, 2009). Las experiencias y resultados de los estudiantes varían

entre ellos. Mientras que los análisis entre instituciones enfatizan rendimiento promedio de los estudiantes, los

datos dentro de la institución casi siempre rinden resultados más procesables y esto puede lograr profundización

en los resultados de subgrupos de estudiantes que participan en ciertos programas o se especializan en diferentes

campos de estudio (Chen, 2009).

En un estudio llevado a cabo por el centro para la investigación postsecundaria de la universidad de Indiana,

se analizaron los datos arrojados por la encuesta NSSE. A partir de ello, se presentaron 4 aspectos importantes

del NSSE y sus usos (Zilvinskis, 2016), los cuales son un estado del impacto de las prácticas de alto impacto

propuestas desde la encuesta (Zilvinskis, 2016), un reporte de las estrategias aplicando de nuevo la encuesta,

una relación entre el compromiso estudiantil (Zilvinskis, 2016) y las HIPs (High-Impact Practices, por sus siglas

en ingles) (Zilvinskis, 2016). Con este estudio se realizó una comparativa entre la participación de las

actividades del campus y el número de Hips, encontrando que sin estos la participación promedio era del 15%

(Zilvinskis, 2016) mientras que con más de dos Hips se posicionaba esta participación en el 58% (Zilvinskis,

2016), notando un incremento significativo, demostrando la relevancia de las prácticas para fomentar el

compromiso estudiantil con las actividades de la universidad (Zilvinskis, 2016).

Por otro lado, hay menos estudios realizados en Latinoamérica. Entre los primeros casos de uso del NSSE

se encuentra el del Instituto Tecnológico de Monterrey; en la tercera ocasión que aplicaron el NSSE tuvieron

un porcentaje de respuesta del 30 % de la población objetivo, en su gran mayoría de primer año, siendo este el

año con mayor incremento teniendo como años base el 2009 con tan solo un 9.25 % de participación y 2010

con 10.84 % de participación. Para este último año en particular se tenía por primera vez estudiantes que habían

realizado la encuesta como nuevos estudiantes y ahora como estudiantes de último año lo que les permitió

evaluar competencias como categorías de retroalimentación y actividades formativas. Al momento de hacer la

comparativa se evidenció un incremento en todas las categorías de retroalimentación, nivel de reto académico,

aprendizaje activo y colaborativo, interacción de los estudiantes con el profesorado, experiencias educativas

complementarias y servicio de apoyo.

En Colombia, en la investigación “Compromiso estudiantil en el contexto universitario colombiano y

desempeño académico”, se realizó una investigación sobre el compromiso estudiantil en diferentes

universidades de alta calidad empleando la encuesta NSSE y buscó determinar la relación que existe entre el

compromiso estudiantil y el desempeño académico. Los hallazgos de 1906 estudiantes de 7 universidades

señalan que existen correlaciones estadísticamente significativas, aunque débiles, entre los índices del

compromiso estudiantil y el promedio académico, datos que conducen a reflexionar sobre aspectos claves para

el fortalecimiento de las experiencias educativas que se ofrecen al universitario (Pineda-Báez, Bermúdez-

Aponte, Rubiano-Bello, Pava-García, & Suárez-García, 2014).

En el periodo 2018-3, se realizó un trabajo de grado en la Pontificia Universidad Javeriana en el que por

primera vez se analizaron datos de compromiso con la encuesta del NSSE para los estudiantes de la carrera de

Ingeniería Industrial. En este trabajo se seleccionó el indicador más crítico que fue “Prácticas de enseñanza

efectivas”, con el fin de diseñar una propuesta para mejorarlo (Merchan, 2018). El análisis estadístico realizado

en este trabajo se vio restringido por la poca cantidad de información, ya que el porcentaje de participación de

los estudiantes fue muy bajo y se tuvo poco tiempo para el procesamiento de la información. Además, sólo se

analizó uno de diez indicadores de compromiso, dejando por fuera los HIPS y otras preguntas que no están

asociadas a indicadores o a estas prácticas.

Para la carrera, el diagnóstico y mejora del compromiso es un asunto de gran importancia, de manera que

después de la realización del trabajo de grado mencionado, enviaron nuevamente la encuesta en el periodo

2019-1 a los estudiantes logrando una mejora en la participación. Es por esto por lo que se identifica la necesidad

de completar el diagnóstico ya realizado anteriormente con los datos recolectados para diseñar así una propuesta

con el fin de mejorar el compromiso de los estudiantes.

En consideración de lo anterior, se concluye que hay una oportunidad de mejora en el índice de compromiso

de los estudiantes de la carrera de Ingeniería Industrial. Por lo que se realizará una propuesta de mejora, la

misma será medida y evaluada.

3. Objetivos

Diseñar una propuesta con el fin de mejorar el compromiso estudiantil en la carrera Ingeniería

Industrial de la Pontificia Universidad Javeriana.

• Realizar un análisis y diagnóstico del compromiso estudiantil en la carrera de Ingeniería Industrial de

la Pontificia Universidad Javeriana, con base en los resultados de la encuesta NSSE. • Seleccionar el indicador de compromiso estudiantil en el que se concentrarán las estrategias a diseñar. • Diseñar unas estrategias para mejorar el compromiso estudiantil en la carrera de Ingeniería Industrial

de la Pontificia Universidad Javeriana a partir de la comprensión de la problemática. • Evaluar las estrategias a proponer por medio de un modelo de simulación.

4. Cuerpo del documento

O.E1. - Realizar un análisis y diagnóstico del compromiso estudiantil en la carrera de Ingeniería

Industrial de la Pontificia Universidad Javeriana, con base en los resultados de la encuesta NSSE.

Metodología

Para evaluar el compromiso estudiantil, la Facultad de Ingeniería junto con otras carreras compraron

licencias para aplicar una reconocida prueba que es la encuesta NSSE. La encuesta NSSE (National Survey of

Student Engagement), está diseñada teniendo en cuenta la definición de compromiso estudiantil, en la que se

representan dos características críticas de la calidad escolar. La primera es la cantidad de tiempo y esfuerzo que

los estudiantes ponen en sus estudios y demás actividades de propósito educacional. La segunda es, cómo la

institución educativa dispone de los recursos y organiza un plan de estudios y otras oportunidades de

aprendizaje, para hacer que los estudiantes participen en actividades que, décadas de estudio han demostrado

que están asociadas al aprendizaje estudiantil (NSSE Indiana, 2020).

La encuesta NSSE nació en febrero de 1998, es una encuesta validada internacionalmente, la cual cuenta

con la participación de estudiantes alrededor del mundo. Desde el año 2000 hasta el 2019 participaron cerca de

6 millones de estudiantes, y tan solo durante el 2019, la encuesta contó con la participación de aproximadamente

300.000 estudiantes. Es una encuesta con gran trayectoria, utilizada principalmente para recopilar información

sobre el compromiso y características de los estudiantes que asisten a un college/universidad, y sobre lo

adquirido en cuanto a aprendizaje, estrategias y conocimiento por parte de la institución, es decir, lo que percibe

el estudiante por asistir a la institución.

En la Pontificia Universidad Javeriana, la encuesta se aplicó en el año 2018, a las carreras de la Facultad de

Ingeniería, Administración de Empresas y Enfermería, en el que el CAE+E estudió el compromiso de los

estudiantes de estas carreras. En el año 2018, se obtuvieron respuestas de 138 estudiantes, específicamente de

la carrera de Ingeniería industrial. En el año 2019, se aplicó nuevamente la encuesta, para recopilar un mayor

número de resultados y tener una visión más amplia del compromiso estudiantil, consiguiendo una muestra más

significativa (Para ver informe de la aplicación de la encuesta ver Anexo 1). Con base a lo anterior, es posible

el planteamiento de una propuesta para la mejora del compromiso estudiantil en la carrera de Ingeniería

Industrial de la Pontificia Universidad Javeriana.

La encuesta evalúa principalmente 10 indicadores, distribuidos en 4 categorías: Reto Académico,

Aprendizaje con Pares, Experiencia con Profesores y Ambiente en el Campus. En la encuesta también se pueden

analizar diferentes aspectos como la forma de evaluación del profesor, el ambiente del campus, las prácticas de

enseñanza efectivas de los profesores, entre otros. Esta encuesta tiene el apoyo y construcción de grandes

autores como lo son Jillian Kinzie, George Kuh y Alexander Mc Cormick.

En la siguiente tabla, se sintetizan los indicadores que abarca la encuesta NSSE y describe que evalúa cada

uno de ellos:

Tabla 2 Indicadores por área evaluados por la encuesta NSSE

Fuente: National Survey of Students Engagement (nsse.inidiana.edu)

La Facultad de Ingeniería puso a nuestra disposición los resultados de la encuesta de los años 2018 y 2019,

en donde por medio de un archivo de Excel, el personal de CAE+E recopiló la información obtenida

previamente, en el cual se distribuyen las preguntas según el indicador al que hacen referencia, y una serie de

preguntas que no corresponden a ningún indicador, pero hacen parte de la encuesta y nos brindan información

vital para el desarrollo de nuestra propuesta. Seleccionamos las respuestas de los estudiantes de Ingeniería

Industrial, los cuales equivalen a 170 estudiantes, del total que respondieron la encuesta. Las 170 encuestas

fueron validadas y agrupadas en tres transiciones como se explicará posteriormente.

Desde la Dirección de Carrera de Ingeniería Industrial, surgía el interés de observar la variabilidad de las

respuestas, según la transición en la que se encontraban los estudiantes, esto, debido a que la experiencia, las

vivencias y la participación de los estudiantes es distinta a medida que avanza su formación profesional.

En la siguiente tabla se resume las transiciones propuestas por la encuesta NSSE:

Tabla 3. Transiciones en la carrera

Transición Semestre # Estudiantes %

I 1 y 2 61 36%

II 3 a 6 61 36%

III 7 a 10 48 28%

170 Fuente: Elaboración propia a partir del NSSE

Cabe resaltar, que las transiciones a las cuales pertenecen los estudiantes se interpretan de acuerdo con la

cantidad de créditos aprobados al momento de desarrollar la encuesta, es decir, si tiene entre 0 y 34 créditos

aprobados, pertenece a la Transición I, entre 35 y 102, pertenece a la Transición II y más de 102 créditos

aprobados pertenece a la transición III. Así, si un estudiante va en 7 semestre y tiene 90 créditos aprobados,

aparentemente pertenecería a la Transición III, pero para nuestros registros, hace parte de la Transición II.

Según la Universidad de Indiana, los indicadores de compromiso ofrecen información relevante sobre el

comportamiento de los estudiantes dentro de un college/universidad, mediante el análisis de los patrones de

comportamiento de este y la interacción con los entes que integran la comunidad. Cada uno de los 10

indicadores, contiene entre tres y ocho preguntas, para un total de 47 preguntas, es lo necesario para un reporte

completo, detallado e informativo sobre los estudiantes de un college/universidad. (National Survey of Student

Engagement, 2019).

La encuesta cuenta con un sistema de calificación propio, el cual facilita la interpretación de los resultados;

este sistema consiste en una escala de 0 a 60 puntos. Para otorgar un puntaje a cada indicador, los 60 puntos se

dividen de acuerdo con las opciones de respuesta a cada pregunta, por ejemplo (Nunca=0 Algunas Veces=20

Frecuentemente=40 Casi Siempre=60). Por lo tanto, si el puntaje para cierta pregunta es cero, quiere decir que

el estudiante calificó el indicador con el puntaje más bajo de la escala, por el contrario, si el puntaje para la

pregunta es 60, el indicador está en el tope máximo de la escala. Este lenguaje también lo facilita el NSSE.

Las respuestas obtenidas en las bases de datos fueron agrupadas en transiciones, como se mencionó

anteriormente, pues esto permitirá evaluar si existen diferencias en el compromiso entre los estudiantes,

dependiendo de su momento en la universidad. Los resultados que se obtuvieron fueron los siguientes:

Resultados:

Ilustración 5. Comparativo categorías del compromiso entre todas las Ingenierías.

Fuente: Elaboración propia a partir de la encuesta del NSSE.

La categoría Experiencias con profesores, es la que presenta una menor calificación por parte de los

estudiantes encuestados, no solo en la carrera de ingeniería Industrial, sino a nivel general en toda la facultad.

Teniendo en cuenta esta primera percepción, se enfocó en el análisis de los resultados, por categoría y por

indicadores, según el segmento establecido inicialmente, para conocer las variaciones de calificación entre los

estudiantes de Transición I, los de segundo y tercer año que hacen parte de la Transición II, y los de cuarto y

años superiores Transición III. Esta segmentación se alinea con el tipo de análisis que recomienda la NSSE.

Para el análisis, se tendrán en cuenta las respuestas de los 170 estudiantes, con el fin de aproximar los

intereses de la carrera de Ingeniería Industrial a una propuesta que permita oportunidades de mejora en las

categorías y los indicadores más vulnerables. A continuación, se muestran los resultados de la encuesta NSSE

por categoría y por indicadores, teniendo en cuenta las transiciones I, II y III:

Ilustración 6. Resultados de cada categoría del Compromiso Estudiantil en la carrera de Ingeniería Industrial.


En la gráfica, la categoría mejor evaluada por los estudiantes a lo largo de su trayectoria universitaria es

Aprendizaje con Pares, esto refleja el agrado de los estudiantes por sus compañeros de clases y el entorno social

de la Pontificia Universidad Javeriana. Además, la categoría con mayor variación es Ambiente en el Campus,

el cual disminuye ligeramente a medida que el estudiante lleva más tiempo en la universidad. La categoría con

la menor puntuación es la Experiencia con Profesores, una evaluación baja con respecto a la media de las demás

categorías, no solo de la carrera, sino en general de toda la encuesta. En esta categoría se debe prestar especial

atención, ya que, del estudio y la profundización de esta, se podría obtener una oportunidad de mejora para el

desarrollo de las estrategias.

Ilustración 7. Resultados de cada Indicador de Compromiso Estudiantil en la carrera de Ingeniería Industrial. Transición I


En la evaluación por indicadores, el puntaje más relevante está en el indicador Relación Profesor-Estudiante,

con 24,3. Es indispensable tener en cuenta este valor, ya que es un puntaje diferenciado a los demás indicadores.

Por otra parte, el indicador con mejor puntuación es la Calidad en las Interacciones, por lo cual se entiende que

existe una buena experiencia en la universidad y el buen trabajo por parte de la universidad en brindar

herramientas y recursos al estudiante para su formación y desarrollo.

Ilustración 8. Resultados de cada Indicador de Compromiso Estudiantil en la carrera de Ingeniería Industrial. Transición II


El indicador con la calificación más baja es la Relación Profesor-Estudiante, que al igual que los estudiantes

de primeros años, evalúan este indicador muy por debajo del promedio de los demás indicadores, lo cual llama

mucho la atención y permite identificar claramente que existe un problema allí, en el cual se podría encontrar

una oportunidad de mejora. Se entiende como Relación Profesor-Estudiante, las experiencias que tienen los

estudiantes tanto dentro como fuera de las aulas de clase y de las instalaciones universitarias.

Ilustración 9. Resultados de cada Indicador de Compromiso Estudiantil en la carrera de Ingeniería Industrial. Transición III


Los estudiantes de la última transición califican el indicador Relación Profesor-Estudiante con 19,8. Una

calificación preocupante teniendo en cuenta la escala de 60 puntos, ya que está por debajo de un tercio de la

calificación máxima. Evidentemente, este indicador será el foco principal para la investigación, y se tomará

como referencia las bajas calificaciones por parte de todos los estudiantes de la carrera, desde los primeros

semestres hasta los últimos, para identificar las fallas y realizar una propuesta de mejora que influya de forma

positiva, tanto en los estudiantes como en los profesores.

O.E2. - Seleccionar el indicador de compromiso estudiantil en el que se concentrarán las estrategias a

diseñar.

Metodología

Para seleccionar el indicador se utilizó el Proceso Analítico Jerárquico, ya que esta herramienta de ingeniería

permite hacer un análisis de una decisión compleja basada en la comprensión del problema, para así ajustar la

solución a las necesidades. Este proceso, propuesto por Tomas L. Saaty (1997,1980), es una técnica de decisión

entre varios criterios, en la cual se busca plasmar la concepción de un individuo o un grupo de sujetos por medio

de una escala en la que se reflejan las prioridades y se crean comparaciones pareadas entre las alternativas de

solución.

Según lo anteriormente mencionado, es el Proceso Analítico Jerárquico el que permite determinar el indicador

crítico debido a que es posible realizar una evaluación de consistencia de los juicios emitidos por el individuo

calificador, lo que llevó a seleccionar esta técnica.

El objetivo de la evaluación de consistencia es identificar posibles incoherencias en las evaluaciones del

individuo calificador. Para que exista una inconsistencia, las matrices de comparaciones deben tener al menos

3 alternativas y teniendo en cuenta que se evaluaran diez alternativas siendo estas los indicadores propuestos

en la encuesta NSSE, es relevante disminuir el riesgo de una evaluación incoherente ya que podría disminuir el

impacto de la estrategia a diseñar en el compromiso estudiantil.

El primer paso para implementar la técnica es definir los criterios y alternativas de selección de la decisión

multicriterio, en cuanto a las alternativas, son los 10 posibles indicadores que se identificaron en la encuesta

para medir el compromiso estudiantil.

Por otra parte, se definieron 4 criterios de selección y se asignó un peso a cada uno dependiendo de la

importancia de este. En la tabla 4, se muestra la descripción y el peso de cada uno de los criterios, teniendo en

cuenta que lo más importante a considerar en la decisión, fue la evaluación del director de Carrera, siendo este

el mayor peso ya que es el cliente principal de este trabajo, debido a que se espera soportar el diseño de

programas o estrategias para lograr mejorar el compromiso estudiantil.

Tabla 4. Descripción de criterios de selección.

Fuente: Elaboración Propia.

Dicho lo anterior, la información base para las comparaciones entre alternativas se muestran en la Tabla 5,

excepto por la evaluación del director de Carrera, ya que el directamente dio su calificación de importancia

frente a las alternativas:

Tabla 5 Definición de criterios

Categoría Indicadores Promedio Error estándar Promedio otras Carrera

Aprendizaje de Orden Superior 38,6 8,55 37,10

Aprendizaje Reflexivo e Integrativo 37,6 8,55 35,66

Estrategias de Aprendizaje 38,7 8,55 38,92

Razonamiento Cuantitativo 39,1 8,55 32,03

Aprendizaje Colaborativo 41,3 8,40 36,09

Discusión con Otros Diversos 39,3 8,40 38,16

Interacción Profesor-Estudiante 20,9 10,42 28,60

Prácticas de Enseñanza Efectivas 39,4 10,42 32,55

Calidad en las Interacciones 41,6 9,93 32,59

Ambiente de Apoyo 35,7 9,93 33,32

Reto Academico

Aprendizaje

Colaborativo

Interacciones con la

Facultad

Ambiente del

Campus

Fuente: elaboración propia.

Una vez definida la información para comparar el paso siguiente es evaluar las diferencias entre indicadores

para cada criterio según los niveles que propone Saaty (Ver Tabla 6). Estos niveles están compuestos para

realizar una comparación entre pares, en este caso se compararán las diferentes alternativas, es decir, se

contrastará un indicador con otro, criterio por criterio por lo que al final se obtiene una matriz de decisión en la

que se muestran las comparaciones por cada criterio. A partir de estas cuatro matrices y según el peso de cada

criterio se obtiene un puntaje para cada indicador.

Tabla 6 - Niveles de Calificación de alternativas

Fuente: Elaboración propia a partir de Saaty (1994)

Antes de examinar los puntajes se debe realizar la prueba de inconsistencia, esta prueba se hace por medio

de la proporción de consistencia (𝐶𝑅) que está dado por la siguiente formula:

𝐶𝑅 = 𝐶𝐼

𝑅𝐼

Intensidad Definición Explicación

1 Ambos elementos son de igual importancia Ambos elementos contribuyen con la propiedad en igual forma

3 Moderada importancia de un elemento sobre el otro La experiencia y el juicio favorecen a un elemento

sobre el otro

5 Fuerte importancia de un elemento sobre otro Un elemento es fuertemente favorecido

7 Muy fuerte importancia de un elemento sobre otro Un elemento es muy fuertemente dominante

9 Extrema importancia de un elemento sobre otro Un elemento es favorecido, por lo menos con un

orden de magnitud de diferencia

2,4,6,8 Valores intermedios entre dos juicios adyacentes Usado como valores de consenso entre dos juicios

Donde 𝑅𝐼 es un índice que muestra la consistencia de una matriz aleatoria que depende del tamaño de la

matriz que para este caso es de 1,49 y 𝐶𝐼 hace referencia al índice de consistencia que está dado por la siguiente

ecuación según Saaty (1980).

𝐶𝐼 =λ𝑚𝑎𝑥 − 𝑛

𝑛 − 1

Donde λ𝑚𝑎𝑥 es la multiplicación de cada evaluación con el puntaje de cada alternativa o también llamado el

“máximo auto valor” y 𝑛 es el número de alternativas. Si al determinar el 𝐶𝑅 este es menor o igual a 0,1

significa que la matriz es consistente, en caso de tener una matriz con menos alternativas este rango mínimo se

disminuye ejemplo para una matriz de 3 alternativas se clasificaría inconsistente la matriz ante valores

superiores a 0,05.

Lo anterior da como resultado una proporción de consistencia para cada criterio. Luego de tener las 4

matrices consistentes se procede a definir el puntaje para cada alternativa normalizando la matriz y sacando el

promedio de esta normalización para cada alternativa. Esta normalización se da utilizando el nivel de intensidad

definida por el evaluador (𝐴𝑖𝑗𝑐) para cada criterio y para cada alternativa, además de la suma de todas las

calificaciones para cada alternativa (𝑋𝑖) y se divide 𝐴

𝑋

Donde:

𝑖 = 𝐴𝑙𝑡𝑒𝑟𝑛𝑎𝑡𝑖𝑣𝑎 𝑒𝑣𝑎𝑙𝑢𝑎𝑑𝑎;

𝑗 = 𝐴𝑙𝑡𝑒𝑟𝑛𝑎𝑡𝑖𝑣𝑎 𝑐𝑜𝑛 𝑙𝑎 𝑞𝑢𝑒 𝑠𝑒 𝑐𝑜𝑚𝑝𝑎𝑟𝑎;

𝑐 = 𝐶𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑜.

Para terminar, se promedian los resultados para cada alternativa siendo este el peso que tiene para este

criterio, este resultado se multiplica por el peso del criterio definido anteriormente y se suman los resultados de

todos los criterios obteniendo un puntaje para cada alternativa al comparar los puntajes se escoge el mayor y

este es el indicador en el cual vamos a trabajar.

Resultados

Al aplicar la metodología anteriormente descrita obtuvimos 4 matrices con una proporción de consistencia

menor a 0,1 y una matriz de puntajes para cada alternativa lo que permitió identificar el mejor indicador a

trabajar dado los 4 criterios seleccionados. En relación con las proporciones de consistencia (𝐶𝑅) se muestran

los resultados para cada criterio en la siguiente tabla.

Tabla 7. Proporción de consistencia por criterio

Criterio CR

Promedio 0,10

Error estándar 0,09

Evaluación director de carrera 0,05

Promedio con respecto a otras carreras 0,07

Fuente: Elaboración propia

Por otra parte, con la información de la tabla 5 se identifica que el indicador de compromiso estudiantil con

menor puntaje fue el de Aprendizaje Colaborativo y el de mayor puntaje fue el de Relación Profesor-Estudiante,

al realizar una breve comparación entre este resultado y los resultados en puntaje de los indicadores se identificó

que Aprendizaje Colaborativo en la encuesta NSSE fue el segundo mejor calificado en la carrera de ingeniería

industrial, mientras que Relación Profesor -Estudiante fue el peor calificado.

Otro punto es la comparación de estos dos indicadores con respecto a las otras carreras encuestadas, la

diferencia entre el promedio de Ingeniería Industrial y el resto de la Universidad en cuanto a Aprendizaje

Colaborativo es de 1,16 por lo que está por encima en un 1,93% mientras que en Relación Profesor – Estudiante

la diferencia es de 1,12 siendo este 1,88% por arriba así que por el criterio de diferencia con otras carreras no

hay mayor diferencia.

Continuando con el análisis en el criterio de error estándar en el indicador Relación Profesor-Estudiante tiene

un error de 10,42 lo que al compararlo con el 8,40 de Aprendizaje Colaborativo dice que los estudiantes con

respecto al primer indicador tienen opiniones menos semejantes a la media que con respecto al segundo

indicador, significando que en cuanto este criterio hay una diferencia importante y la técnica de jerarquización

funciono ya que dio como resultado el indicador con mayor error estándar.

Para terminar el análisis con el criterio de la carrera dado por el director de carrera, el ingeniero Ricardo

Abad Barros Castro, la calificación dada de Relación Profesor – Estudiante frente a Aprendizaje Colaborativo

es de 7 según la escala de intensidad de Saaty (1994). Lo que quiere decir, que tiene una fuerte importancia con

respecto al segundo indicador por lo que se concluyó como satisfactorio el Proceso Analítico Jerárquico. La

tabla de resultados del proceso se muestra en la siguiente tabla.

Tabla 8. Resultados proceso analítico jerárquico

Fuente: Elaboración propia

En esta matriz se ve el peso en la decisión del indicador para cada alternativa, por lo que según los cuatro

criterios el de mayor peso es la alternativa 7, que corresponde a la Relación Profesor-Estudiante, por lo que este

indicador se seleccionó para realizar la estrategia.

O.E3. - Diseñar unas estrategias para mejorar el compromiso estudiantil en la carrera de Ingeniería

Industrial de la Pontificia Universidad Javeriana a partir de la comprensión de la problemática.

Para el desarrollo de este objetivo, se seleccionó la metodología de sistemas blandos (SSM) que fue creada

por Peter Checkland. La metodología es un enfoque para abordar situaciones problemáticas y desordenadas

“Messy” de todo tipo (Checkland P. P., 2010).

La metodología de sistemas blandos (SSM), es un proceso de investigación orientado a la acción sobre

problemas en los que los usuarios aprenden su camino al enterarse de la situación, a tomar medidas para

mejorarlo (Checkland P. P., 2010). El aprendizaje surge a través de un proceso organizado en el que la situación

se explora utilizando un conjunto de modelos de acción intencional (cada uno construido para encapsular una

visión del mundo única) como dispositivos intelectuales, o herramientas, para informar y estructurar discusión

sobre una situación y cómo podría mejorarse (Checkland, 2010).

Alternativa C1 C2 C3 C4 Puntaje

A1 0,09 0,06 0,09 0,03 0,07

A2 0,09 0,02 0,10 0,09 0,09

A3 0,09 0,16 0,10 0,09 0,10

A4 0,04 0,09 0,10 0,04 0,08

A5 0,04 0,02 0,04 0,02 0,03

A6 0,04 0,32 0,09 0,04 0,09

A7 0,44 0,16 0,12 0,17 0,17

A8 0,09 0,04 0,13 0,02 0,08

A9 0,02 0,02 0,08 0,32 0,14

A10 0,09 0,10 0,14 0,17 0,14

Para el propósito de este trabajo, se definirán los conceptos de problemáticas de tipo “Blando” y

problemáticas de tipo “Duro”.

Los problemas duros son problemas caracterizados por el hecho de que están bien definidos (Checkland P.

P., 2010). Se asume, en ellos, que hay una solución definida y que se pueden definir metas numéricas específicas

a ser logradas (Checkland, 2010). Esencialmente, con un problema duro se puede definir qué tipo de resultado

se logrará antes de poner en ejecución la solución (Checkland, 2010). Los "QUÉ " y los “CÓMO" de un

problema duro pueden estar determinados previamente en la metodología (Checkland, 2010).

Los problemas blandos, por otra parte, son difíciles de definir (Checkland, 2010). Tienen una componente

social y política grande (Checkland, 2010). Cuando pensamos en problemas suaves, no pensemos en problemas

sino en situaciones problema (Checkland, 2010). Sabemos que las cosas no están trabajando de la manera en

que lo deseamos y queremos averiguar porqué y vemos si hay alguna cosa que podamos hacer para aliviar la

situación (Checkland, 2010). Una situación clásica de esto es que tal vez no sea un "problema" sino una

"oportunidad", como es el caso de un proyecto a planear (Checkland, 2010). Por lo cual, esta metodología

resulta idónea para el problema del indicador a tratar.

El método de sistemas blandos se puede seguir en 7 pasos (Checkland, 2010). Se trata de la base de la

discusión entre los involucrados, para que se puedan incluir diferentes intereses en el concepto (Checkland,

2010).

A continuación, se mostrarán los pasos explicados de la metodología y posteriormente los resultados

obtenidos en el problema a tratar.

Paso 1 – La situación problema no estructurada

En esta etapa el objetivo es lograr describir la situación donde se llega a percibir un problema, aunque sin

hacer demasiado hincapié en el problema. Es decir, sin dar ningún tipo de estructura a la situación (Checkland,

2010).

Paso 2 – La situación problema expresada

En este apartado, se da forma a una situación únicamente describiendo toda su estructura en la organización,

actividades e interrelación de todas ellas, además de describir los flujos de salida y entrada (Checkland, 2010).

Para ello se utilizan los diagramas enriquecidos. Al hacer una imagen enriquecida, el objetivo es capturar,

informalmente, las entidades principales, estructuras y puntos de vista en la situación, los procesos en curso,

problemas reconocidos y los posibles.

Paso 3 – Definiciones raíz de los sistemas pertinentes

En la etapa 3 se realizan definiciones de lo que, según los weltanschauung involucrados, sería el sistema. La

construcción de las definiciones se encuentra fundamentada en seis factores, los cuales deben aparecer

explícitos en todos los casos, agrupándose bajo las siglas CATWOE que quiere decir: consumidores, actores,

proceso de transformación, weltanschauung, posesión y restricción del ambiente (Checkland, 2010).

Un weltanschauung se encarga de representar la visión de un observador sobre un objeto de estudio,

visión que llega a afectar a las decisiones que el o los observadores tomen en un momento dado sobre su acción

con el objeto (Checkland, 2010).

La finalidad del CATWOE es la obtención de una formulación de algunos sistemas que deben considerarse

como válidos para solucionar los problemas o problema planteado (Checkland, 2010).

La definición ‘raíz’ debe ser una descripción detallada de un sistema de la actividad en los humanos que

llegue a capturar una visión de este, con un propósito concreto, que está concebido como proceso de

transformación (Checkland, 2010).

Paso 4 – Modelos conceptuales

Comenzando en los verbos de acción que se encuentran presentes en todas las definiciones raíz, llegan a

elaborarse modelos que representan, en un principio, las actividades que, según la definición raíz, deben

realizarse en todo el sistema (Checkland, 2010).

Paso 5 – Comparación de la etapa 4 con la 2

En este paso, se llegan a comprar los modelos de concepto con la situación actual expresada, realizando una

comparación en la que se pretende que emerjan las diferencias que hay entre lo descrito en modelos

conceptuales y lo que existe, en la actualidad, en el sistema (Checkland, 2010).

Paso 6 – Reestructuración deseable y viable

De las diferencias que surgen en la anterior etapa (situación en la actualidad y modelos conceptuales) se

llegan a proponer cambios que deben evaluarse y ser aprobados por todas las personas que conforman el sistema

humano (Checkland, 2010). Con ello, se pretende garantizar que sean viables y deseables.

Tras ello, se deben aplicar los cambios que se han asociado con el problema analizado. En su estructura: son

modificaciones que se deben hacer en aquellas partes de la realidad que, a corto plazo, no cambian (Checkland,

2010).

Paso 7 – Acción para mejorar la situación problema

Esta última etapa comprende la puesta en marcha de cambios que están diseñados, que se deben solucionar,

además del control de ellos (Checkland, 2010).

Resultados:

Paso 1 – La situación problema no estructurada:

Para tener una idea más clara de la problemática, se tomó información de la encuesta del NSSE realizada a

estudiantes de ingeniería industrial, específicamente en las preguntas que tiene que ver con el indicador

“Student-Faculty Interaction” que fue escogido anteriormente. Las preguntas que tienen que ver con el

indicador son las siguientes:

Durante el año académico actual ¿con qué frecuencia ha hecho lo siguiente?:

o Discutió los temas, ideas o conceptos del curso con un miembro de la facultad fuera del salón

de clase.

o Habló sobre sus planes de carrera profesional con un miembro de la facultad (profesores,

consejeros académicos, etc.).

o Trabajó con un miembro de la facultad en actividades distintas a las requeridas por el curso

(comités, grupos estudiantiles, etc.).

o Discutió su desempeño académico con un miembro de la facultad.

Las cuatro preguntas cuentan con las opciones de respuesta (Nunca, A veces, Con frecuencia y Con mucha

frecuencia).

En cuanto a la primera pregunta, se puede observar en la ilustración #9 que un 36% de los estudiantes

encuestados solo a veces discutieron temas, ideas o conceptos del curso con un miembro de la facultad fuera

del salón de clase y también un 26% de ellos nunca lo hicieron. Estas dos opciones de respuesta son el 62 % lo

cual demuestra que se pueden encontrar oportunidades de mejora en la relación entre los estudiantes y los

miembros de la facultad por fuera del salón de clases, por lo que este es un factor clave para definir estrategias

que mejoren el indicador seleccionado.

Por otro lado, en la segunda pregunta, se puede observar en la ilustración #9 que un 35% de los estudiantes

encuestados nunca habló sobre sus planes de carrera profesional con un miembro de la facultad (profesores,

consejeros académicos, etc.) y también un 29% de ellos solo a veces lo hicieron. Estas dos opciones de respuesta

son más del 50% de los encuestados y teniendo en cuenta que en las entrevistas realizadas a los estudiantes se

describía que un profesor es una guía por el camino profesional, se debe tener en cuenta este aspecto para

mejorar la relación profesor estudiante y así mismo el compromiso estudiantil en la facultad de Ingeniería

Industrial.

De la misma forma para la tercera pregunta, se puede observar en la ilustración #9 que un 53% de los

estudiantes encuestados nunca trabajó con un miembro de la facultad en actividades distintas a las requeridas

por el curso (comités, grupos estudiantiles, etc.) y también un 19% de ellos solo a veces lo hicieron. Estas dos

opciones de respuesta son más del 70% de los encuestados, en consecuencia, estos espacios en los que los

estudiantes comparten con miembros de la facultado no son aprovechados por un gran porcentaje de los

estudiantes de la facultad.

Por último, en cuanto a la cuarta pregunta, se puede observar en la ilustración #9 que un 40% de los

estudiantes encuestados nunca discutieron su desempeño académico con un miembro de la facultad y también

un 29% de ellos solo a veces lo hicieron. Estas dos opciones de respuesta son el 69% de los encuestados, lo que

refleja que la relación de los estudiantes con miembros de la facultad no es la mejor, así como se evidencio en

las entrevistas a los estudiantes.

Ilustración 10. Resultados en % de las preguntas del NSSE del indicador relación Profesor- Estudiante.

Fuente: Elaboración propia a partir de las respuestas de la encuesta NSSE.

Paso 2 – La situación problema expresada:

Para el desarrollo de este paso se realizó un diagrama enriquecido con los actores: Alumnos, profesores,

director de carrera de Ing. Industrial, el CAPS (Centro de asesoría psicológica y salud), profesores de consejería

académica, salón de clases, espacios fuera del salón de clase, CAE+E y grupos estudiantiles. Con ayuda de

entrevistas realizadas a estudiantes, encuestas realizadas a profesores (Anexo 2), encuestas realizadas a

profesores consejeros (Anexo 3), encuestas realizadas a estudiantes que han participado en el espacio de

consejería académica (Anexo 4) y charlas con el director de carrera de Ing. Industrial Ricardo Barros Castro, se

diseñó el siguiente grafico enriquecido que muestra la situación actual de la carrera Ing. Industrial con respecto

a la relación profesor-estudiante. (Para ver en tamaño completo ver Anexo 5)

Ilustración 11. Diagrama enriquecido relación Profesor- Estudiante.


Paso 3 – Definiciones raíz de los sistemas pertinentes:

Tomando en cuenta los causales del problema identificados en la etapa 2, es de suma importancia conocer

la interacción que existe entre los profesores y los alumnos en el aula de clase, con la finalidad de identificar

que actividades y/o eventos grupales pueden mejorar la interacción profesor-alumno y poder mejorar el

compromiso académico ya que se cree que habrá mayor confianza entre el profesor y el alumno, para ello se

dispone de la información proporcionada por los alumnos, los profesores y los consejeros de la carrera de

ingeniería industrial previamente recolectado mediante entrevistas y otros medios.

Para la realización del CATWOE de este sistema se tiene en cuenta que lo que se busca es una transformación

de la relación Profesor-Estudiante. Por este motivo este sistema cuenta con una entrada que serían estudiantes

con la necesidad de orientación y aprendizaje, un proceso de transformación que busca mejorar esta relación y

por último una salida, que serían estudiantes orientados y autónomos.

Tabla 9. CATWOE relación Profesor-Estudiante.

CATWOE

C Consumidores o clientes Los beneficiarios de la

transformación (sistema) Profesores y estudiantes de la carrera de Ingeniería Industrial.

A Actores Quienes harán la

transformación

Dirección de Ing. Industrial, consejeros académicos, profesores

y estudiantes de la Facultad de Ingeniería Industrial.

T Transformación

Es el proceso mediante el cual la entrada se convierte

en salida

Participación de profesores y estudiantes en actividades extracurriculares, que promuevan la investigación y el

desarrollo de los consumidores. Acompañamiento del profesor

en el proceso formativo del estudiante. Implementación del ciclo PHVA, enfocado en la mejora de los niveles del indicador

relación profesor-estudiante.

W Weltanschauung La visión queda en la

transformación T

Mejorar los niveles del indicador relación profesor-estudiante en la Facultad de Ingeniería Industrial, incrementando el

compromiso estudiantil.

O Owners Propietarios del sistema Consejeros académicos, estudiantes y director de carrera.

E Enviroment restrictions Restricciones del entorno Políticas de la Pontificia Universidad Javeriana, presupuesto y

tiempo para hacer los cambios.


A partir del CATWOE se obtiene la siguiente definición raíz: “Un sistema operado por los profesores y

directivos de la carrera de Ingeniería Industrial, que por medio de actividades extracurriculares promueven la

investigación, el desarrollo y el interés tanto de profesores como estudiantes, se enfoquen en la mejora de los

niveles del indicador relación profesor-estudiante y logren incrementar el compromiso estudiantil, sujeto a la

requisitos y limitaciones de la Pontificia Universidad Javeriana.”

Paso 4 – Modelos conceptuales:

Desde la definición raíz se genera un modelo conceptual, en lenguaje sistemático de la agrupación grafica

de los verbos que representan las acciones a seguir para transformar la realidad. Aquí lo que se logra es concretar

las acciones a realizar por medio de la metodología PHVA de mejora continua.

La principal característica de un ciclo PHVA es que no tiene un punto y final en el momento en que se

obtenga un determinado resultado (ISOTOOLS, s.f.), sino que se crea una rueda continua en la que el ciclo se

reinicia una y otra vez de manera periódica, generando de esta forma un proceso de mejora

continua (ISOTOOLS, s.f.). Las fases del ciclo son planear, hacer, verificar y actuar (ISOTOOLS, s.f.).

A partir de la metodología, se diseñó el siguiente diagrama iterativo con las actividades ya mencionadas.

(Para mayor detalle ver Anexo 6)

Ilustración 12. Modelo conceptual relación Profesor- Estudiante.


Paso 5 – Comparación de la etapa 4 con la 2:

En tanto que los modelos conceptuales son consecuencia de las definiciones básicas y elaboraciones mentales

de procesos de transformación que pueden existir o no en la realidad, se requiere de un proceso de contrastación

entre lo que se propone y lo que existe en realidad que ellos pretenden describir, por esa razón en este paso se

decidió realizar una tabla de comparación entre los pasos 2 y 4 para que quede más claro.

En la tabla #10, a continuación, se observa las actividades propuestas por el modelo conceptual, si existe

algo así, como lo hacen y como se evalúa.

Tabla 10. Comparación etapa 4 con la 2.

Actividad ¿Existe en el

mundo real? ¿Cómo se realiza? ¿Cómo se evalúa?

1

Capacitar profesores con respecto a

procesos de acompañamiento a estudiantes.

Si

Talleres y capacitaciones que

ofrece el CAE+E y procesos de formación en pedagogía

ignaciana.

No se evalúa

2

Apoyar, comunicar y fomentar el acompañamiento académico de los

estudiantes por medio de la consejería

académica.

Parcialmente Por medio de la consejería

académica se puede hacer un

acompañamiento académico.

Encuestas a consejeros y

estudiantes.

3

Crear y/o fomentar espacios donde los

estudiantes puedan discutir con profesores por fuera del salón de clase sobre los temas

aprendidos.

Parcialmente Espacios que otorga el profesor

a parte de la clase para dudas. No se evalúa

4

Fomentar el desarrollo de investigación

colaborativa entre profesores-estudiantes.

Parcialmente Semilleros, trabajos de grado y

grupos estudiantiles.

Crecimiento de los grupos

de investigación y participación estudiantil en

los mismos.

5

Crear y/o acompañar espacios para que los profesores y estudiantes trabajen en

actividades distintas a las pedidas por el

curso (comités, grupos estudiantiles, etc.).

Parcialmente Grupos estudiantiles en los que

participan profesores.

Crecimiento de los grupos

estudiantiles y participación

de estudiantes y profesores en los mismos.

6

Apoyar y fomentar el acompañamiento en

los planes de carrera profesional de los

estudiantes por medio de la consejería académica.

Parcialmente

En el espacio de consejería

académica se puede hablar sobre

planes de carrera profesional.

Encuestas a consejeros y estudiantes.


Paso 6 – Reestructuración deseable y viable:

Para que los cambios sean viables, las estrategias deben atender los requisitos de factibilidad cultural que

son los que van a predominar dentro de la facultad y la posibilidad de sistematización para replicar a otras

carreras diferentes a la de ingeniería industrial la metodología de los sistemas blandos y esta estrategia en

especial. Ya que los cambios pueden ser aplicados al espacio de consejería académica es importante aclarar las

diez funciones que tiene este espacio en la universidad (Ver Anexo 4 página 4) que son basados en un estudio

realizado por la universidad de Portland State en el año 2006 sobre las funciones esenciales de la consejería

estudiantil (Smith, 2006). A continuación, se presenta una lista de las estrategias que se derivaron del análisis

con unos números al final que indican cuál de las actividades de las mencionadas en el paso 5 reúnen y que

cumplen con lo requerido:

• Divulgar y promover las 10 funciones que tiene la consejería académica, por medio de correos,

pancartas, afiches, infografías e incluyendo este tema en la inducción de nuevos estudiantes en la

facultad, además de cambiar el nombre de “Consejería académica” al de “Consejería estudiantil”,

esto con el fin de dar una perspectiva diferente de este espacio, que no solo tiene la función de

hablar sobre el desempeño académico. De esta forma, enfocarlo en otros aspectos como

acompañamiento, guía para el logro de metas profesionales, ayuda a estudiantes en momentos de

estrés y otros. (1 y 2)

• Plantear como requisito que antes de escoger un énfasis de carrera se deba asistir a una serie de

charlas donde los profesores de cada énfasis expliquen a fondo las temáticas que se abordan en cada

uno de ellos, para que los estudiantes tengan una visión más clara y puedan escoger el énfasis que

se adapte a sus gustos, metas personales y académicas. (6)

• Implementar actividades extracurriculares en el plan de algunas asignaturas a consideración de

dirección de carrera como lo pueden ser visitas a fábricas, charlas con referentes de la asignatura y

talleres de diferentes temáticas de actualidad. (3 y 5)

• Difundir información sobre la existencia de semilleros de investigación y grupos académicos por

medio de charlas donde los integrantes de estos grupos expliquen de que se tratan y den la

oportunidad de unirse. De igual manera, realizar concursos para la creación de nuevos grupos

académicos donde el ganador recibe recursos de la dirección de carrera para poder llevar a cabo su

idea de grupo estudiantil. (4)

Paso 7 – Acción para mejorar la situación problema:

En este último paso se comprende la puesta en marcha de las estrategias planteadas y su control. Para esto,

se plantea el siguiente cuadro con las estrategias y un plan de acción para cada una.

Tabla 11. Plan de acción para las estrategias.

# De estrategia Plan de acción

1

Para la implementación de esta estrategia, buscar los medios idóneos para divulgar la información de

la consejería, por ejemplo, si la divulgación se hiciera en el semestre 2020-1, no sería recomendable

hacer pancartas y afiches. Se recomendaría realizar infografías y enviarlas al correo de los estudiantes.

Para el cambio de nombre del espacio de consejerías, se recomienda que este sea sometido a

evaluación de la dirección de carrera de Ing. Industrial para que se pueda efectuar. El encargado de

ese plan de acción es la dirección de la carrera de Ingeniería Industrial.

2

Para la implementación de esta estrategia, inicialmente se debe informar a los profesores de énfasis

de la carrera de Ingeniería Industrial, teniendo en cuenta los cambios del plan de estudios de la carrera

vigente a partir del 2020-3, acerca de la importancia tanto para ellos como para los estudiantes que se

divulgue correcta y abiertamente el propósito y la finalidad que tiene cada énfasis. Posteriormente, se

enviarán correos informativos entre la semana 11 y 13 del semestre en curso, presentando una breve

introducción al énfasis e invitando a los estudiantes a participar en las charlas informativas que se

llevarán a cabo entre la semana 14 y 16 (sin interferir con las fechas de exámenes finales). Cada

estudiante se deberá inscribir a la charla o charlas que sean de su interés con el fin de controlar el

aforo y cubrir la mayor población interesada en recibir orientación y acompañamiento. Finalmente,

el estudiante tendrá una visión más clara acerca de las materias que inscribirá en su siguiente semestre,

de acuerdo con sus gustos y expectativas, según la percepción de las charlas y su carga académica

actual. El encargado de ese plan de acción es la dirección de la carrera de Ingeniería Industrial.

3

Para la implementación de esta estrategia, se recomienda que la dirección de la carrera de Ingeniería

Industrial evalué en que materias se pueden realizar estas actividades propuestas e incluirlas en el

plan de estudios. Se recomienda contactar con diferentes empresas que les interese la idea de hacer

un recorrido por sus instalaciones para aprender sobre diferentes temáticas de la carrera. Para las

charlas con referentes se recomienda que la carrera se contacte con diferentes ingenieros industriales

que hayan realizado grandes aportes y les interese contar un poco sobre su experiencia. De igual

forma, se recomienda diseñar talleres que tengan que ver con temas de actualidad de la carrera para

implementarlo en algunas materias, esto también a consideración de la dirección de carrera. El

encargado de ese plan de acción es la dirección de la carrera de Ingeniería Industrial.

4

Para implementar esta estrategia, se plantea que el acompañamiento de los grupos estudiantiles y

semilleros de investigación se realice por medio de una integración de la carrera de Ingeniería

Industrial, los grupos estudiantiles y semilleros, mediante el apoyo desde el principio de semestre

para lograr los objetivos de cada grupo. Esto, por medio de talleres de actualidad, charlas sobre las

perspectivas de los diferentes temas de interés, acompañamiento en la difusión de los eventos, los

responsables de este plan de acción son los semilleros de investigación, grupos estudiantiles y la

carrera de Ingeniería Industrial. Por otro lado, para fomentar la creación de grupos y

semilleros estudiantiles es necesario recolectar la información con respecto a que temas de interés de

los estudiantes de ingeniería industrial, para posteriormente fomentar los espacios para desarrollar

para comenzar, los 3 principales temas de interés que no cubran los grupos y semilleros actuales. De

igual forma, realizar la convocatoria, acompañar la creación de estos y brindar apoyo para su

formalización. Para la creación de estos grupos y semilleros el encargado de ese plan de acción es la

dirección de la carrera de Ingeniería Industrial.


O.E4. - Evaluar las estrategias a proponer por medio de un modelo de simulación.

Con el fin de medir el impacto que pueden tener las propuestas que se diseñaron, se planteó el uso de un

modelo de simulación por medio de la dinámica de sistemas. La dinámica de sistemas es una metodología para

analizar y modelar el comportamiento temporal en entornos complejos (Forrester, 1994). Se basa en la

identificación de los bucles de realimentación entre los elementos, también en las demoras en la información y

materiales dentro del sistema (Forrester, 1994).

El modelo buscó representar la situación actual de la relación Profesor-Estudiante en la carrera de Ingeniería

industrial de la Pontificia Universidad Javeriana. Se realizó en el programa Vensim, que es el utilizado

generalmente para modelar problemas por medio de la dinámica de sistemas y cuenta con un interfaz bastante

amigable y fácil de comprender.

Las variables que se encuentran en color azul en el modelo corresponden a las que se medirán al final de la

simulación, ya que estas son las que afectan directamente la relación Profesor-Estudiante, cada una de ellas

hace referencia a una de las preguntas que hace el NSSE en el indicador de estudio. Las demás variables se

encuentran en el (Anexo 7) con una breve explicación.

A partir de todas las variables se construyó el siguiente modelo (Para ver en tamaño completo ver Anexo 8):

lustración 13. Modelo de simulación en el programa vensim.


La primera parte del modelo hace referencia a la entrada, permanencia y salida de estudiantes. Se tomaron

cada una de las transiciones como niveles de estudiantes, que se iban llenando y vaciando con el flujo de

estudiantes entrantes y salientes en cada una de las transiciones. Para al final tener un flujo de estudiantes

graduados que salen de la transición 3 y a partir de todo esto, se formuló el resto de las variables.

La segunda parte del modelo hace referencia al espacio de consejería donde para “Estudiantes que asisten a

consejería” se sumaron los estudiantes que estaban en prueba académica multiplicados por una tasa de

asistencia “% de estudiantes en prueba que van a consejería” ya que no todos los estudiantes en prueba asisten

a este espacio aunque tengan el compromiso de ir y también “Estudiantes que agendan una consejería

académica” multiplicada por una tasa de asistencia “% de estudiantes que no están en prueba y van a

consejería” ya que no todos los estudiantes que quieren agendan una consejería realmente asisten a este espacio.

Las tasas de asistencia son afectadas por “Efecto % personas que asisten a consejería” que a su vez es

afectada por “Percepción satisfacción consejería” que hace referencia a la percepción que los estudiantes tienen

sobre el espacio de consejería que está compuesto por la divulgación que la carrera le da a la consejería como

espacio para hablar sobre diferentes temas y también por la cantidad de estudiantes que necesitan consejería

por cada profesor consejero que hay. Si estas variables son positivas, la percepción aumenta, el efecto aumenta

y las tasas de asistencia aumentan.

La tercera parte del modelo hace referencia a las variables que se van a medir para indicar si la relación

Profesor-Estudiante aumenta o disminuye según el número de estudiantes que participan en estos espacios en

cada periodo de tiempo simulado. La primera es “Estudiantes que discuten ideas o conceptos del curso fuera

del salón de clase con profesores” que está compuesta por la suma de “Estudiantes en semilleros de

investigación”, “Estudiantes en grupos estudiantiles que interactúan con profesores” y de “% de estudiantes

que discuten ideas o conceptos del curso fuera del salón de clase con el profesor y no están en grupos ni

semilleros” para así tener el total de estudiantes que participan en este indicador en cada periodo de tiempo

simulado.

Otra variable por medir es “Estudiantes que hablan sobre sus metas profesionales con profesores”, que está

compuesta por la suma de “% de estudiantes que hablan sobre sus metas profesionales en semilleros”, “% de

estudiantes que hablan sobre sus metas personales en consejería” y “% de estudiantes que hablan de sus metas

profesionales con profesores”.

En cuanto a “Estudiantes que hablan sobre su desempeño académico con profesores”, se encuentra

compuesta por la suma de “% de estudiantes que hablan sobre su desempeño académico en consejería” y “%

de estudiantes que hablan sobre su desempeño académico fuera de consejería”.

La última variable que se buscó medir con este modelo es “Estudiantes que participan en actividades

extracurriculares con profesores” que está compuesta por la suma de “% estudiantes que fueron informados y

participaron de actividades”, “% de estudiantes que asisten a actividades extracurriculares sin ser parte de

grupos y sin haber sido informados por consejería” y “Estudiantes que asisten a actividades extracurriculares

sin hacer parte de grupos y sin haber sido informados por consejería”.

Calibración del modelo

Para hacer una correcta validación del modelo fue necesario definir una frontera de tiempo, esta frontera es

desde el periodo 2018-30 hasta el periodo 2025-10, estos 14 semestres se dividen en 10 semestres simulados y

sin información real para comparar y 4 semestres comparables con información histórica. Lo que

llevó a una simulación que nos da una perspectiva de corto y mediano plazo de la relación profesor

estudiante por medio de la identificación de las 4 variables a medir que se encuentran en color azul en el modelo.

Teniendo en cuenta que la periodicidad de las respuestas del NSSE es de un año, se definió el supuesto de

que las personas que respondieron muy frecuentemente iban ambos semestres mientras que las personas que

respondieron con frecuencia y a veces asistían al menos 1 semestre en el año, lo que ayudó a identificar

la participación de las cuatro variables a medir como una cantidad de estudiantes.

A partir del supuesto anterior, se definió la información base para determinar los valores esperados para la

dinámica de sistemas, se encontró que al comparar el modelo con la situación real del total de estudiantes se

obtiene una diferencia absoluta máxima de 5,2 % y se da únicamente en el semestre 2020-1, mientras que la

diferencia absoluta mínima es de 0, lo que demuestra que este modelo tiene un comportamiento similar al real

y es una buena base para medir el impacto de las estrategias. (Para ver los gráficos ir al anexo 9)

Por otro lado, el número de estudiantes que ingresan por semestre se simuló con una base histórica

más sólida ya que se contaba con datos desde 2015-10 lo que permitió graficar los datos y así identificar un

comportamiento estacional con tendencia, en donde en el primer semestre de cada año entraban más estudiantes

que en el segundo, por lo que se implementaron dos regresiones, una para el conjunto de datos que

correspondían al primer semestre de cada año y otro para el complemento. (Para ver los gráficos ir al anexo 9)

Como medida de error para el ingreso de estudiantes se tomó la suma del error absoluto medio y este fue

de 15 estudiantes. De igual manera, se observa que las tres transiciones dan continuidad a las tendencias y

en cuanto al error en el total de estudiantes se tiene una variación porcentual máxima de los datos simulados con

respecto al real de 4,01%. (Para ver los gráficos ir al anexo 9)

Análisis de sensibilidad

Teniendo en cuenta que este modelo de dinámica de sistemas busca representar que sucede en cuanto a

la relación Profesor-Estudiante en la carrera de Ingeniería Industrial, se realizó un análisis de

sensibilidad basado en el método de prueba y error, con el objetivo de identificar en cuanto cambian las

4 variables a medir ante cambios de una unidad en las variables que fueron supuestos debido a la falta de

información, esta sensibilidad es de tipo numérico ya que las gráficas mantienen una forma similar y la

misma tendencia.

Las variables con un supuesto de referencia para el análisis son, “% de estudiantes que hablan de sus metas

profesionales con profesores”, “Divulgación consejería”,”% estudiantes que hablan de sus metas

profesionales en consejería”, “% de estudiantes que fueron informados y participaron en actividades”, “% de

estudiantes que asisten a actividades extracurriculares sin ser parte de grupos y sin haber sido informados

por consejería ” y “% de personas que hablan sobre su desempeño académico fuera de consejería”.

En el (Anexo 10) se muestran las gráficas con los cambios en las cuatro variables a medir dado un cambio

de una unidad en cada una de las variables con supuestos, estos cambios como se muestran en la

gráfica de “Estudiantes que discuten ideas o conceptos del curso fuera del salón de clases” no fueron

significativos, a diferencia de las variables con más variación que fueron “Estudiantes que hablan sobre sus

metas profesionales con profesores” y “Estudiantes que participan en actividades extracurriculares con

profesores”, esto debido al cambio en “% de estudiantes que asisten a actividades extracurriculares sin ser

parte de grupos y sin haber sido informados por consejería”

En cuanto a “Estudiantes que hablan sobre su desempeño académico con profesores”, el mayor incremento

se da ante un cambio en “% de personas que hablan de su desempeño académico fuera de consejería”, también

lo afecta significativamente “Divulgación consejería”, mientras que el resto de las variables no lo alteran.

Resultados

Para cuantificar el impacto de las estrategias sobre la relación Profesor–Estudiante, se implementaron

cambios en variables según cada estrategia, estos cambios afectaron las 4 variables a medir y se compararon

con la situación actual esperada. En la siguiente tabla, se pueden ver los incrementos supuestos que se hicieron

en las variables para el resultado del modelo.

Tabla 12. Cambio en las variables para el modelo.

No Estrategia Variables Cambio

1

Divulgar y promover las 10 funciones que tiene la consejería académica, por medio de

correos, pancartas, afiches, infografías e incluyendo este tema en la inducción de nuevos

estudiantes en la facultad, además de cambiar el nombre de “Consejería académica” al

de “Consejería estudiantil”, esto con el fin de dar una perspectiva diferente de este

espacio, que no solo tiene la función de hablar sobre el desempeño académico. De esta

forma, enfocarlo en otros aspectos como acompañamiento, guía para el logro de metas

profesionales, ayuda a estudiantes en momentos de estrés y otros.  

Divulgación consejería de 1 a 4

% estudiantes que hablan de

sus metas profesionales en

consejería de 44 % a 80%

2

Plantear como requisito que antes de escoger un énfasis de carrera se deba asistir a una

serie de charlas donde los profesores de cada énfasis expliquen a fondo las temáticas que

se abordan en cada uno de ellos, para que los estudiantes tengan una visión más clara y

puedan escoger el énfasis que se adapte a sus gustos y metas académicas. 

% de estudiantes que hablan de

sus metas profesionales con

profesores de 30% a 50%

% de estudiantes que hablan

sobre su desempeño académico

fuera de consejería de 22 % a 40%

3 Implementar actividades extracurriculares en el plan de algunas asignaturas a

consideración de dirección de carrera como lo pueden ser visitas a fábricas, charlas con

referentes de la asignatura y talleres de diferentes temáticas de actualidad. 

% de estudiantes que asisten a

actividades extracurriculares sin

ser parte de grupos y sin haber

sido informados por consejería

de 6% a 7%

% estudiantes que fueron

informados y participaron de

actividades de 60% a 70%

4 Difundir información sobre la existencia de semilleros de investigación y grupos

académicos por medio de espacios de charlas donde los integrantes de estos grupos

Número de semilleros de

investigación de 3 a 4

expliquen de que se tratan y den la oportunidad de unirse. De igual manera, realizar

concursos para la creación de nuevos grupos académicos donde el ganador recibe recursos

de la dirección de carrera para poder llevar a cabo su idea de grupo estudiantil. 

Número de grupos estudiantiles de 1 a 2

% de estudiantes en grupos

estudiantiles de 1.6% a 2%

% de estudiantes en semilleros

de investigación de 2,7% a 3%


A continuación, se mostrarán los resultados obtenidos para cada uno de los 4 indicadores a medir, por medio

de gráficos en total de personas y gráficos de porcentaje de personas, la razón de esto es que, en el primer

gráfico, aunque se ve un aumento en el número de estudiantes que participan, este sigue una tendencia bajista

debido a la dependencia del pronóstico de ingresos bajista en la carrera de ingeniería industrial que tiene el

modelo. En el grafico porcentual, se busca demostrar el impacto en la participación eliminando el sesgo de la

tendencia de ingresos.

En la siguiente ilustración, se muestran las gráficas, en ellas se compara la situación actual esperada con el

resultado de la simulación desde el semestre 2020-30 hasta el semestre 2025-10 para “Estudiantes que discuten

ideas o conceptos del curso fuera del salón de clase con profesores” en las que se evidencia un aumento en el

número de estudiantes, este aumento en promedio se espera que sea del 5%, debido a la estrategia 4 con el

incremento en , “Número de semilleros de investigación” , “Número de grupos estudiantiles”, “% de

estudiantes en grupos estudiantiles” y “% de estudiantes en semilleros de investigación” , este aumento

esperado se determinó gradual desde el periodo 2021-30, ya que como requisito para crear un grupo o semillero

es necesario mostrar la documentación de las reuniones y de las actividades grupales para así formalizarse como

grupo o semillero.

Ilustración 14. Resultado indicador “Estudiantes que discuten ideas o conceptos del curso fuera del salón de clase con profesores en # y

%”.


En cuanto a “Estudiantes que hablan sobre sus metas profesionales con profesores” presentó un cambio

promedio del 2%, estos cambios se presentan por variaciones en “Número de semilleros de investigación”, “%

estudiantes que hablan de sus metas profesionales con profesores”, “Divulgación Consejería” y “% de

estudiantes que hablan de sus metas profesionales en consejería”. La estrategia con mayor impacto en este

indicador es la número 1 con el cambio de “Divulgación consejería” y “% estudiantes que hablan de sus metas

profesionales en consejería”.

Ilustración 15. Resultado indicador “Estudiantes que hablan sobre sus metas profesionales con profesores en # y %”.

Fuente: elaboración propia.

Para la siguiente variable “Estudiantes que hablan sobre su desempeño académico con profesores” solo

presentó cambios por “Divulgación de consejería” y “% de estudiantes que hablan sobre su desempeño

académico fuera de consejería”. Esta variable cambio en promedio un 18% con respecto al actual. Las

estrategias con mayor impacto en este indicador son la número 1 y 2 con el cambio de “% de estudiantes que

hablan sobre su desempeño académico en consejería” y “% de estudiantes que hablan sobre su desempeño

académico fuera de consejería”.

Ilustración 16. Resultado indicador “Estudiantes que hablan sobre su desempeño académico con profesores en # y %”.


En cuanto a los “Estudiantes que asisten a actividades extracurriculares con profesores” fue la variable con

mayor incremento porcentual, ya que aumento en promedio un 28 %, dado que las variables de las que depende

cambian a partir de la implementación de 3 de las 4 estrategias, la estrategia 1, 3 y 4. Su variación depende

del “Número de grupos estudiantiles”, “Divulgación de consejería”, “% estudiantes que fueron y participaron

en actividades” y “% de estudiantes que asisten a actividades extracurriculares sin ser parte de grupos y sin

haber sido informados por consejería”, en este punto se demuestran los resultados significativos de combinar

la estrategia de plantear como requisito antes de inscribir énfasis una charla y el desarrollo de grupos

estudiantiles, lo cual se evidencia en la siguiente gráfica a partir del semestre 2021-30 con un incremento

máximo del valor esperado actual de 34%.

Ilustración 17. Resultado indicador “Estudiantes que participan en actividades extracurriculares con profesores en # y %”


5. Conclusiones

En las interacciones entre profesores y estudiantes, existen factores que influyen en el compromiso que un

estudiante adquiere al hacer parte de una institución educativa. Para un profesor, comprender las expectativas

que tiene un estudiante respecto a su formación académica y profesional, además de realizar un

acompañamiento adecuado de la mano de herramientas externas que ofrezca la institución educativa, tendrán

un impacto directo en el desarrollo del estudiante en el ámbito personal y profesional.

• En conclusión, combinar la metodología de sistemas blandos con la dinámica de sistemas para estudiar

el compromiso estudiantil e identificar los bucles causales que afectan en las interacciones del

estudiante con los diferentes actores de la universidad, es una forma innovadora de entender y recopilar

la percepción de cada actor, para contribuir al aumento del tiempo y el esfuerzo que ponen los

estudiantes en sus estudios.

• El trabajo contempla la perspectiva de los distintos agentes que participan en las interacciones entre

profesores y estudiantes, desde una perspectiva propia y siguiendo los lineamientos actuales con los

que cuenta la carrera de Ingeniería Industrial de la Pontificia Universidad Javeriana. Por lo tanto, la

implementación de las estrategias planteadas y el ciclo PHVA pueden contribuir a una mejora

significativa en la relación Profesor-Estudiante, de igual manera una mejora en el compromiso

estudiantil y gracias al ciclo PHVA una mejora continua.

• Los grupos estudiantiles y semilleros de investigación de la Pontificia Universidad Javeriana ofrecen

espacios culturales, académicos y educativos, donde se puede interactuar con profesores, forman al

estudiante como persona y buscan integrar los conocimientos adquiridos con una visión real del mundo

que los rodea. A partir de los resultados de este trabajo de grado, se pudo concluir que en la carrera

Ingeniería industrial de la Pontificia Universidad Javeriana, existen muy pocos semilleros de

investigación y grupos estudiantiles, la creación de más grupos estudiantiles y semilleros de

investigación que aborden diferentes temáticas de interés contribuye directamente a una mejora en la

relación Profesor- Estudiante y por lo tanto a una mejora en el compromiso estudiantil.

• Se pudo concluir que los estudiantes tienen una percepción de la consejería que no encierra las 10

funciones del consejero estudiantil que propone el Programa de acompañamiento estudiantil de la

universidad. La mayoría de los estudiantes piensan que este espacio es solamente para hablar de temas

académicos. Por esta razón, la estrategia 1 planteada resulta idónea para cambiar el enfoque de la

percepción de los estudiantes hacia las consejerías académicas.

• En este trabajo de grado se logra obtener un acercamiento a la relación Profesor-Estudiante en la

carrera de ingeniería industrial de la Pontificia Universidad Javeriana a través de la implementación

de herramientas de ingeniería. No obstante, se debe tener en cuenta que el incremento en las variables

fueron supuestos, debido a que la coyuntura actual del país (COVID-19) no permitió evaluar las

estrategias en un entorno de la vida real y saber en cuanto aumentarían las variables.

Recomendaciones

• Se recomienda divulgar y fomentar la participación en el espacio de consejerías dentro de la

universidad, desde el momento en que los estudiantes ingresan a la universidad se debe dar a conocer

estos espacios, el servicio que prestan y dar mayor accesibilidad al estudiante, para que pueda

compartir sus deseos y expectativas de la carrera y no se perciba que el espacio es habilitado para tratar

temas netamente académicos.

• Se recomienda tomar como base los resultados de este trabajo, para seguir investigando y desarrollando

nuevas estrategias que puedan ayudar a crear un modelo más completo que implique todos los

indicadores que hacen parte del compromiso estudiantil y el impacto en la deserción estudiantil, para

así tener una visión completa y poder diseñar estrategias que afecten todos los indicadores del

compromiso estudiantil.

6. Glosario

Compromiso estudiantil: Es el tiempo y el esfuerzo que los estudiantes dedican a actividades empíricamente

vinculadas a los resultados deseados de la universidad y lo qué las instituciones hacen para inducir a los

estudiantes a participar en estas actividades (Kuh, 2009).

Deserción: Desamparo o abandono que alguien hace de la apelación que tenía interpuesta (RAE, s.f.).

PAE: Programa de acompañamiento estudiantil de la Universidad Javeriana (PAE+N, 2017).

Matriz de priorización: Es una tabla o figura en la que una serie de criterios se relacionan y se confrontan

entre sí. La idea es obtener información sobre el valor de dichos criterios para definir cuáles son las tareas que

revisten mayor importancia y qué decisiones se pueden tomar al respecto (School, 2017).

NSSE: Es un instrumento internacional que recoge las percepciones de los estudiantes con respecto a las

diferentes actividades que realizan dentro de su institución educativa mientras realizan sus estudios

universitarios (NSSE, 2001).

Participación exitosa: Adquisición e integración de conocimientos y habilidades por el estudiante que

contribuyan para su proyecto personal y al mismo tiempo fomente un desarrollo integral (Kuh, 2009).

SPADIES: es el Sistema de Prevención de la Deserción en las Instituciones de Educación Superior de

Colombia. Es un sistema que surgió del Ministerio de Educación Nacional para acompañar la estrategia de

aumento de cobertura, fruto de la política de la Revolución Educativa (SPADIES, 2013).

Referencias

(RSS), I. c. (2011). ISO publica la metodología Seis Sigma para mejora del desempeño.

Cathleen L. Smith, J. M. (2006). Essential Functions of Academic Advising: What Students Want. Portland : Portland

State University.

Checkland, P. (1999). Rethinking management information systems. Oxford.

Checkland, P. P. (2010). Soft Systems Methodology.

Forrester, J. W. (1994). Learning through System Dynamics.

Himmel, E. (s.f.). Modelo de análisis de la deserción estudiantil en la educación superior. Revista Calidad en la

educación.

ISOTOOLS. (s.f.). isotools. Obtenido de https://www.isotools.org/2015/02/20/en-que-consiste-el-ciclo-phva-de-mejora-

continua/

Kuh. (2005). The National Survey of Student Engagement.

Nicolas Merchan Bohorquez, J. C. (2018). Propuesta de mejora para el compromiso estudiantil en el Departamento de

Ingeniería Industrial.

NSSE. (2001). National survey of student engagement. Obtenido de http://nsse.indiana.edu/html/origins.cfm

PAE+N. (2017). Informe Programa de Acompañamiento Estudiantil (PAE+N).

Peter Checkland, J. S. (1990). Soft Systems Methodology in Action . WILEY.

Pineda Baez, C. Z., Bermúdez Aponte, J. J., Rubiano Bello, Á. M., Pava García, N., Suárez García, R., & Cruz Becerra, F.

(2014). Compromiso estudiantil en el contexto universitario colombiano y desempeño académico. Universidad

de la Sabana .

Pineda-Báez, C., Bermúdez-Aponte, J.-J., Rubiano-Bello, Á., Pava-García, N., & Suárez-García, R. &.-B. (2014).

COMPROMISO ESTUDIANTIL Y DESEMPEÑO ACADÉMICO EN EL CONTEXTO UNIVERSITARIO

COLOMBIANO . Obtenido de https://www.uv.es/RELIEVE/v20n2/RELIEVEv20n2_3.htm

Pu-Shih Daniel Chen, R. M. (2009). Analyzing and Interpreting NSSE Data.

RAE. (s.f.). Real academia española. Obtenido de https://dle.rae.es/?id=Cx25bJR

Saloua, B. (2014). Improve student success through their realities.

School, E. B. (2017). EAE Business School. Obtenido de https://retos-directivos.eae.es/que-es-y-como-elaborar-una-

matriz-de-priorizacion/

Tinto, V. (2017). Reflections on Student Persistence.

Vanegas, J. C. (2019). Resultados Aplicación del instrumento NSSE en la Pontificia Universidad Javeriana. Bogotá D.C.

Zilvinskis, K. y. (2016). Using NSSE data to assess and enhance High-Impact practices.

Zoya, L. G. (2015). Modelos basados en agentes: aportes epistemológicos y teóricos para la investigación social .

Documents

[193037] Propuesta para la mejora del compromiso