Metodología para el cálculo de la confiabilidad de mapas curriculares

Víctor Carrillo Saucedo, Sergio Flores García, María González Quezada, Osiel Ramírez Sandoval, María D. Cruz Quiñones, Juan Chávez Pierce

Resumen


RESUMEN
En toda institución de educación superior se evalúa la eficiencia de sus programas educativos a través de indicadores estadísticos. Dichos estimadores estadísticos son una valiosa herramienta para la evaluación y mejoramiento de los mapas curriculares. La Universidad Autónoma de Ciudad Juárez (UACJ) no dispone de una metodología, para la evaluación de la confiabilidad de los mapas curriculares asociados a cada programa educativo. La confiabilidad es un concepto de la ingeniería. Se define como “La habilidad o capacidad de un sistema o de un componente para funcionar u operar bajo las condiciones para que fue construido”. Las retículas de los programas educativos, se pueden considerar como sistemas de componentes los cuales son precisamente las materias que integran cada mapa curricular o retícula. Matemáticamente, la confiabilidad de un sistema es la probabilidad de que éste continúe funcionando bajo las condiciones de operación del mismo durante un periodo de tiempo dado. La metodología se implementó en una sección de la retícula de la carrera de Ingeniería Física. Los resultados indican una confiabilidad cerca del 80%. Esto indica que el programa es confiable. Sin embargo, otros indicadores deben mejorarse.
Palabras clave: Confiabilidad de sistemas, indicadores de evaluación curricular, mapas curriculares, medida de Birbaum.
ABSTRACT
Most of high level educational institutions evaluate their programs’ efficiency base on statistical indicators. These indicators represent a great tool for curriculum maps improvement. The University of Juarez does not have a statistical methodology to evaluate its educational programs. Reliability is an engineering concept. It is defined as “the ability of a system to work under the conditions it was created”. The educational programs maps can be considered as a components system. Courses could be these elements. Mathematically, reliability is the probability a system works under operation conditions along an specific period of time. This methodology was implemented based on the curriculum of the Engineering Physics program. Results indicate approximated reliability of 88%. It seems that this program is reliable. However, other evaluation indicators should be improved.
Keywords: System reliability, curriculum evaluation indicators, curriculum maps, Birbaum index.

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Referencias


Referencias Bibliográficas

Carrillo V. & Flores S. (2016). Secuencia del programa de confiabilidad. Recuperado de http://www.okdev.net/links/Programa-confiabilidad.pdf

Carrillo V. (2016). Secuencia de la Ecuación de confiabilidad. Recuperado de http://www.okdev.net/links/Ecuacion-de-confiabilidad.pdf

Clemente G. (1982). Nueva definición de importancia de fiabilidad de una componente. Recuperado de https://upcommons.upc.edu/revistes/bitstream/2099/4393/4/article.pdf .

Departamento de Física y Matemáticas (2010). Retícula de la carrera de Ingeniería Física. México: Universidad Autónoma de Ciudad de Juárez. Recuperado de http://www.okdev.net/links/Plan-de-Estudios-IF.pdf

Dirección general de planeación y desarrollo institucional (2015). Indicadores generales de licenciatura 2015. Ciudad Juárez, México: Universidad Autónoma de Ciudad Juárez.

Ebeling, E. C. (2010). An Introduction to reliability and maintainability engineering. Long Grove, Ill.: Waveland Press.

Kales P. (1998). Reliability for Technology, Engineering and management. Upper Saddle River, N.J: Prentice Hall.

Kececeioglu D. (1992). Reliability & Life testing handbook, englewood cliffs, N.J : PTR Prentice Hall.

Kumar U. D., Crocker J., Chitra T., & Saranga H. (2006). Reliability and six sigma, New York: Springer Verlag.

Leemis, L. M. (1995). Reliability: Probabilistic models and statistical methods. Englewood cliffs. N.J: Prentice Hall.

Meeker W. Q., & Escobar L. A. (1998). Statistical methods for reliability data. New York: Wiley Intersciences.

ReliaSoft Corporation (1992). BlockSim (Version 10.1.2). Recuperado de http://www.reliasoft.es/BlockSim/

The MathWorks Incorporation (1994). Matlab (R2016a). Recuperado de http://www.mathworks.com/products/matlab/




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