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
DOI:
https://doi.org/10.33936/cognosis.v11i1.8598Resumen
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.
Descargas
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
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2026 Ivan Menes Camejo, Gladys Lorena Aguirre Sailema, Jorge Ariel Menendez Verdecia, Katherine Maribel Gallegos Carrillo

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.
https://orcid.org/0000-0002-3051-4462