Modelo de Analítica Académica Basado en Business Intelligence para la Evaluación del Desempeño Estudiantil y el Soporte a los Procesos de Acreditación en Programas de Ingeniería

Páez Casas, Deisy Carolina

Modelo de Analítica Académica Basado en Business Intelligence para la Evaluación del Desempeño Estudiantil y el Soporte a los Procesos de Acreditación en Programas de Ingeniería

dc.contributor.advisor	González Mancilla, Yenny Marlén
dc.contributor.advisor	Valencia Niño, Cesar Hernando
dc.contributor.author	Páez Casas, Deisy Carolina
dc.contributor.corporatename	Universidad Santo Tomás
dc.contributor.cvlac	https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000780774
dc.contributor.googlescholar	https://scholar.google.com/citations?user=QSZfHt4AAAAJ&hl=es
dc.contributor.orcid	https://orcid.org/0000-0001-6838-6980
dc.date.accessioned	2026-10-02T20:17:45Z
dc.date.available	2026-10-02T20:17:45Z
dc.date.issued	2026-10-01
dc.description	La gestión académica y el aseguramiento de la calidad en educación superior requieren evidencias que muestren no solo cómo se desarrollan los procesos formativos, sino qué logran los estudiantes. El problema principal es la limitada trazabilidad entre el perfil de egreso, los resultados de aprendizaje, las evidencias de evaluación y las acciones de mejoramiento, agravada por sistemas de información heterogéneos y desconectados. El objetivo fue desarrollar un modelo de Analítica Académica basado en Business Intelligence para transformar los datos de resultados de aprendizaje en evidencia para la toma de decisiones curriculares y la acreditación. Se adoptó un enfoque mixto con predominio cuantitativo, aplicado y constructivo, en cuatro fases: revisión bibliográfica, diseño del modelo de Educación Basada en Resultados (EBR), diseño del modelo analítico e implementación tecnológica. Se emplearon PRISMA, VOSviewer, alineación constructiva, CRISP-DM, Python, Power BI y Lovable. La solución articula EBR y Business Intelligence en una arquitectura que mantiene la trazabilidad desde la estructura curricular hasta la evidencia académica. Integra información de SAC, Saber Pro y prácticas profesionales mediante procesos ETL en Python, modelado dimensional en esquema estrella y un motor analítico de indicadores y alertas, con 14 reglas operativas: ocho del CNA y seis institucionales de la USTA. La propuesta se materializó en EvalIA, con tableros en Power BI para análisis curricular, desempeño estudiantil, logro, riesgo académico y acreditación, utilizados en la visita de pares de reacreditación y revisados con el líder curricular. Los resultados evidencian la viabilidad de convertir información académica heterogénea en evidencia trazable para la gestión curricular y el aseguramiento de la calidad.
dc.description.abstract	Academic management and quality assurance in higher education require evidence that shows not only how teaching and learning processes unfold, but also what students actually achieve. The core problem is the limited traceability among the graduate profile, learning outcomes, assessment evidence and improvement actions, made worse by heterogeneous and disconnected information systems. The aim was to develop an Academic Analytics model based on Business Intelligence to turn learning outcome data into evidence for curricular decision-making and accreditation. The study followed a mixed, predominantly quantitative, applied and constructive approach in four phases: literature review, design of the Outcome-Based Education (OBE) model, design of the analytics model, and technological implementation. PRISMA, VOSviewer, constructive alignment, CRISP-DM, Python, Power BI and Lovable were used. The solution combines OBE and Business Intelligence in an architecture that preserves traceability from the curricular structure to academic evidence. It integrates data from the institutional academic system (SAC), Saber Pro tests and professional internships through Python ETL processes, star-schema dimensional modeling and an analytics engine for indicators and alerts, governed by 14 operational rules: eight from the National Accreditation Council (CNA) and six from Universidad Santo Tomás (USTA) institutional guidelines. The proposal was deployed as EvalIA, with Power BI dashboards for curricular analysis, student performance, achievement, academic risk and accreditation, used during the reaccreditation peer review visit (2025-2) and reviewed with the curriculum lead (2026-1). The results show that heterogeneous academic information can feasibly be turned into traceable evidence for curriculum management and quality assurance.
dc.description.degreelevel	Maestría	spa
dc.description.degreename	Magister en Ingeniería	spa
dc.description.domain	http://www.ustatunja.edu.co/investigacion
dc.format.mimetype	application/pdf
dc.identifier.citation	Páez Casas, D. C. (2026). Modelo de Analítica Académica Basado en Business Intelligence para la Evaluación del Desempeño Estudiantil y el Soporte a los Procesos de Acreditación en Programas de Ingeniería [Trabajo de Maestría, Universidad Santo Tomás].Repositorio Institucional
dc.identifier.instname	instname:Universidad Santo Tomás	spa
dc.identifier.reponame	reponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomás	spa
dc.identifier.repourl	repourl:https://repository.usta.edu.co	spa
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11634/74445
dc.language.iso	spa
dc.publisher	Universidad Santo Tomás	spa
dc.publisher.branch	CRAI-USTA Tunja
dc.publisher.faculty	Facultad de Ingeniería Electrónica	spa
dc.publisher.program	Maestría Ingeniería	spa
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dc.rights	Attribution-NonCommercial-NoDerivs 2.5 Colombia	en
dc.rights.accessrights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coar	http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.local	Abierto (Texto Completo)	spa
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/
dc.subject.keyword	Academic Analytics
dc.subject.keyword	Business Intelligence
dc.subject.keyword	Outcome-Based Education
dc.subject.keyword	Learning outcomes
dc.subject.keyword	Curriculum management
dc.subject.keyword	Quality assurance
dc.subject.keyword	Accreditation
dc.subject.proposal	Analítica Académica
dc.subject.proposal	Business Intelligence
dc.subject.proposal	Educación Basada en Resultados
dc.subject.proposal	Resultados de aprendizaje
dc.subject.proposal	Gestión curricular
dc.subject.proposal	Aseguramiento de la calidad
dc.subject.proposal	Aseguramiento de la calidad
dc.title	Modelo de Analítica Académica Basado en Business Intelligence para la Evaluación del Desempeño Estudiantil y el Soporte a los Procesos de Acreditación en Programas de Ingeniería
dc.type	master thesis
dc.type.coarversion	http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa	spa
dc.type.drive	info:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.local	Tesis de maestría	spa
dc.type.version	info:eu-repo/semantics/acceptedVersion