Modelo ATRIA para evaluar el logro de resultados de aprendizaje en educación superior: aplicación en Técnicas de Simulación

ATRIA model for evaluating learning outcome attainment in higher education: an application in Simulation Techniques

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.33936/cognosis.v11i1.8598

Resumen

El objetivo fue diseñar y aplicar un procedimiento metodológico replicable para evaluar el logro de resultados de aprendizaje mediante alineación curricular, trazabilidad de evidencias, normalización de puntuaciones e interpretación orientada a la mejora. Se desarrolló un estudio metodológico, no experimental, retrospectivo y documental con enfoque cuantitativo-descriptivo. La aplicación se realizó en la asignatura Técnicas de Simulación del octavo nivel de una carrera de Software, con un censo de 33 estudiantes durante el periodo septiembre de 2025-febrero de 2026. Se analizaron el sílabo, el auxiliar de calificaciones por actividades, la matriz de correspondencia entre resultados de aprendizaje de asignatura y carrera, y las actas oficiales de evaluación y recuperación. El modelo ATRIA integra cinco fases: alineación, trazabilidad, reescalamiento, interpretación y acción de mejora. Para cada resultado se calculó una puntuación individual en escala 0-10, el promedio grupal, la desviación estándar y la proporción de estudiantes que alcanzó el umbral de 7/10. El promedio global de los diez resultados fue 7,08/10. Los resultados RAA1, RAA2 y RAA3 alcanzaron promedios de 8,92; 8,92 y 8,82, con tasas de logro entre 93,9 % y 97,0 %. En contraste, RAA9 y RAA10 registraron 5,38 y 5,52, y solo 24,2 % de logro. La aprobación directa fue 63,6 %; diez estudiantes rindieron recuperación y ninguno aprobó. El patrón evidencia una brecha entre la comprensión conceptual y la construcción de modelos computacionales. Se concluye que ATRIA permite convertir registros académicos dispersos en evidencia trazable para decisiones curriculares, aunque exige diversificar instrumentos, auditar evidencias repetidas y alinear la recuperación con los resultados no alcanzados.

PALABRAS CLAVE: resultados de aprendizaje; alineación constructiva; evaluación directa; educación en ingeniería; simulación computacional.

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Citas

Almuhaideb, A. M., & Saeed, S. (2020). Fostering sustainable quality assurance practices in outcome-based education: Lessons learned from ABET accreditation process of computing programs. Sustainability, 12(20), 8380. https://doi.org/10.3390/su12208380

Amirtharaj, S., Chandrasekaran, G., Thirumoorthy, K., & Muneeswaran, K. (2022). A systematic approach for assessment of attainment in outcome-based education. Higher Education for the Future, 9(1), 8-29. https://doi.org/10.1177/23476311211017744

Anderson, L. W., & Krathwohl, D. R. (Eds.). (2001). A taxonomy for learning, teaching, and assessing: A revision of Bloom's taxonomy of educational objectives. Longman.

Barman, L., Bolander-Laksov, K., & Silén, C. (2014). Policy enacted: Teachers' approaches to an outcome-based framework for course design. Teaching in Higher Education, 19(7), 735-746. https://doi.org/10.1080/13562517.2014.934346

Biggs, J., & Tang, C. (2011). Teaching for quality learning at university (4th ed.). Open University Press.

Chernikova, O., Heitzmann, N., Stadler, M., Holzberger, D., Seidel, T., & Fischer, F. (2020). Simulation-based learning in higher education: A meta-analysis. Review of Educational Research, 90(4), 499-541. https://doi.org/10.3102/0034654320933544

Cobos Morocho, P. G., & Loyola Illescas, E. E. (2025). La evaluación formativa con herramientas digitales. Revista Cognosis, 10(4). https://doi.org/10.33936/cognosis.v10i4.7872

de Jong, T., Linn, M. C., & Zacharia, Z. C. (2013). Physical and virtual laboratories in science and engineering education. Science, 340(6130), 305-308. https://doi.org/10.1126/science.1230579

Havnes, A., & Prøitz, T. S. (2016). Why use learning outcomes in higher education? Exploring the grounds for academic resistance and reclaiming the value of unexpected learning. Educational Assessment, Evaluation and Accountability, 28(3), 205-223. https://doi.org/10.1007/s11092-016-9243-z

Jadhav, M. R., Kakade, A. B., Jagtap, S. R., & Patil, M. S. (2020). Impact assessment of outcome based approach in engineering education in India. Procedia Computer Science, 172, 791-796. https://doi.org/10.1016/j.procs.2020.05.113

Kushari, B., & Septiadi, L. (2022). A learning outcome assessment information system to facilitate outcome-based education implementation. Jurnal Pendidikan Teknologi dan Kejuruan, 28(2), 238-250. https://doi.org/10.21831/jptk.v28i2.42339

Loughlin, C., Lygo-Baker, S., & Lindberg-Sand, Å. (2021). Reclaiming constructive alignment. European Journal of Higher Education, 11(2), 119-136. https://doi.org/10.1080/21568235.2020.1816197

Mahrishi, M., Ramakrishna, S., Hosseini, S., & Abbas, A. (2025). A systematic literature review of the global trends of outcome-based education in higher education with an SDG perspective related to engineering education. Discover Sustainability, 6, 620. https://doi.org/10.1007/s43621-025-01496-z

Negahban, A. (2024). Simulation in engineering education: The transition from physical experimentation to digital immersive simulated environments. Simulation, 100(7), 695-708. https://doi.org/10.1177/00375497241229757

Rao, N. J. (2020). Outcome-based education: An outline. Higher Education for the Future, 7(1), 5-21. https://doi.org/10.1177/2347631119886418

Syeed, M. M. M., Shihavuddin, A. S. M., Uddin, M. F., Hasan, M., & Khan, R. H. (2022). Outcome based education: Defining the process and practice for engineering education. IEEE Access, 10, 119170-119192. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3219477

Publicado

2026-01-05

Número

Sección

Desarrollo de la Educación Superior