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Industriales

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

Abstract

dc:description.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.

Degree

thesis:*
Name dc:type.qualificationname
phd
Level dc:type.qualificationlevel
doctoral
Grantor dc:publisher.institution
Industriales
Year dc:date.issued
2000

Author and committee

dc:creator, dc:contributor.*
Author dc:creator
  • Alba Juez, Francisco

Subjects

dc:subject × 1

Rights

dc:rights
Statement dc:rights
  • by-nc-nd
Language dc:language
es

Identifiers

dc:identifier.*
OAI identifier oai:identifier
oai:oa.upm.es:743

Chain of custody

source
Harvested from
Universidad Politécnica de Madrid
Base URL
oa.upm.es/cgi/oai2
Last updated
2026-07-24
Source record
OAI-PMH GetRecord
related terms
citation

Alba Juez, Francisco. Una metodología para el análisis y optimización de modelos para evaluar la calidad de las enseñanzas. doctoral thesis, Industriales, 2000. https://doi.org/10.20868/UPM.thesis.743