Método para la evaluación de eficacia de la formación virtual en gestión de proyectos basado en computación con palabras

• Main Authors: Nayma Martín Amaro, Dagoberto Félix Pérez Montesinos, Pedro Yobanis Piñero Pérez
• Format: Article
• Language: Spanish
• Published: Universidad de las Ciencias Informáticas (UCI) 2020-02-01
• Series: Serie Científica de la Universidad de las Ciencias Informáticas
• Subjects: calidad, gestión de proyectos, posgrado, computación con palabras.
• Online Access: https://publicaciones.uci.cu/index.php/serie/article/view/564

El presente trabajo resume las experiencias y evaluación de la calidad en el programa de formación a distancia en Gestión de Proyectos de la Universidad de las Ciencias Informáticas. El presente trabajo de investigación tiene como principal objetivo definir un método para la evaluación de eficacia de la formación virtual en gestión de proyectos basado en computación con palabras, que facilite el aprendizaje de los estudiantes de posgrado y ayude a una mejor valoración de los expertos evaluadores. Permite identificar las actividades a evaluar, llegando a obtener varios criterios bases para la evaluación. La integración de los procesos se conceptualiza en cinco variables que se complementan formando un ecosistema con alto nivel de acoplamiento. Se introducen en el trabajo un sistema de indicadores para la evaluación de la calidad percibida en los cursos a distancia por los interesados del programa que contemplan indicadores para evaluar la eficacia del programa, otros para evaluar la calidad didáctica de los recursos de aprendizaje y la gestión del programa. El mismo brinda un enfoque de la utilidad de las evaluaciones de calidad en la educación y su importancia en el desarrollo profesional y educacional de las instituciones de nivel superior. Para la agregación de las respuestas de los interesados (profesores, estudiantes, egresados, directivos y el comité académico) y para la evaluación agregada de los usuarios se propone el método 2-tuplas de computación con palabras, el cual evita la pérdida de información y mejora la interpretabilidad de los resultados obtenidos.