Analizando los resultados de la prueba institucional Examen Comprehensivo II

Abstract

En la División de Ingenierías de la Universidad del Norte, se realizan semestralmente dos aplicaciones del Examen Comprehensivo II, una prueba institucional de carácter obligatorio que proporciona información para el proceso de aseguramiento de la calidad de la formación de los estudiantes de Ingeniería. A pesar de disponer de grandes cantidades de datos y pese a su importancia académica, actualmente no existe un apropiado análisis del conjunto de resultados obtenidos. El modelo propuesto permite analizar los datos en búsqueda de proveer ante directivos de la División información con la potencial de asistir en la detección de falencias en conocimientos de los estudiantes y garantizar confiabilidad de la prueba. Al realizar una muestra de los resultados que podrían ser arrojados, se enfrentaron limitantes por la disposición u orden de todos los datos en los sistemas de información de la Universidad. La técnica de validación cruzada permitió obtener resultados preliminares con respecto a la información suministrada. La experiencia permite contribuir sugerencias en la implementación de trabajo futuro.

At the College of Engineering at Universidad del Norte, comprehensive exams, called Examen Comprehensivo II, are held twice every semester. The Examen Comprehensivo II is an institutional test which students are obligated to take, and that serves as an indicator to ensure the quality of the engineering students' acquired knowledge. Although there are large amounts of valuable data and despite the exams’ academic importance, there is currently not an adequate analysis of the results being conducted after each exam. The proposed model allows the data to be analyzed in order to provide information that could assist College directives and Department Chairs in the detection of student knowledge gaps and help guarantee the reliability of the test. When presenting a sample of the potential end results, problems were faced because of limitations in gathering information from the University’s data systems. The cross-validation technique was used to obtain preliminary results regarding the information provided. This experience contributes feedback towards the implementation of future work.