ABSTRACT. Esta presentación será una síntesis de varios estudios y análisis sobre estudiantes de primer año del Plan Común de Ingeniería y Ciencias. Los resultados fueron obtenidos a través de diversas metodologías, tales como entrevistas semi estructuradas, mapas de viaje, encuestas, análisis de clusters, y learning analytics. A modo general, los resultados muestran las fortalezas de nuestra Escuela (e.g., impacto de los profesores, niveles de persistencia) pero también varios puntos de mejora (e.g., promoción de métodos de estudio, vinculación entre la enseñanza y la investigación, y socialización entre pares). Además, se comentarán los resultados a la luz de investigaciones recientes en el área de la educación de la ingeniería y ciencias.

ABSTRACT. The use of learning management systems (LMS) on educative institutions has been generalized over the last few years, this is why it is necessary to measure its impact on the pedagogical processes. Aiming to improve the usage of the Moodle platform as a support to the teaching-learning processes, in this paper we analyze the students perception related to its usage in two subjects. For this purpose, the Technological Acceptation Model (TAM) is used.

An empiric study over two academic semesters is made, over a 101 students sample, who were interviewed over the web. The collected information was then used to perform uni-variant and bi-variant statistical analysis and perform a structural equation model.

The results obtained reveal a moderately positive attitude towards the employment of the virtual classroom, reflecting a good valoration of its simplicity to use and its utility. At the same time, a good perception of the instructional design applied to virtual classrooms is evidenced, as the students perceive the activities implemented as beneficial to their learning.

ABSTRACT. La enseñanza superior universitaria, a nivel de pregrado en el área de ingenierías, está enfocada en la creación de diversos elementos dependiendo de la especialidad con la que se esté tratando. Por otra parte, el diseño creativo es una capacidad propia de los ingenieros. De estas dos premisas derivan las competencias que se busca lograr a través de sus currículos. Para el logro de estos objetivos, es posible plantear el desarrollo de proyectos estructurados, que consideren la secuencia de las asignaturas y sus pre-requisitos.

Es así que, en este trabajo, se propone un modelo referencial para la determinación de una secuencia de asignaturas entre las que se puedan establecer componentes progresivas, que integradas conducirán hacia un producto determinado. El resultado se plasma en un proyecto pedagógico integrador que propicia en los estudiantes un aprendizaje experiencial y el logro de las competencias genéricas y específicas definidas para su carrera profesional. El modelo se ejemplifica mediante el caso desarrollado en la Escuela Profesional de Ingeniería de Sistemas de la Universidad Nacional de San Agustín (Arequipa, Perú).

ABSTRACT. La nueva ley universitaria peruana presenta a la responsabilidad social universitaria (RSU) como uno de los ejes transversales de todas sus actividades de formación e investigación. Para esto nuestra Escuela Profesional de Ingeniería en Informática y Sistemas se encuentra en la fase preparatoria del establecimiento de un protocolo que permita vincular la investigación de pre y postgrado con la sociedad, las juntas vecinales, los colegios de Tacna, los establecimientos de salud, etc. De esta forma nuestros alumnos establecerán vínculos sostenibles y fuertes con el entorno y socialmente responsables.

ABSTRACT. Este artículo presenta la aplicación de diferentes técnicas de minería de datos con el propósito de analizar y predecir el desempeño académico de estudiantes de los estudiantes de Ingeniería de la Universidad de Tarapacá. Se busca determinar, cuáles son las variables selectivas o socioeconómicas, que determinan si un alumno completará con éxito sus estudios universitarios. Para este estudio se utilizó la metodología CRISP-DM que permite guiar las etapas de la Minería de Datos. Se aplicaron técnicas de Aprendizaje No Supervisado: Agrupamiento y Reglas de Asociación; y técnicas de Aprendizaje Supervisado: Clasificación Bayesiana, Árboles de Decisión, Vecinos Más Cercanos y Máquina de Soporte Vectorial. Los resultados obtenidos permiten identificar el perfil del estudiante con pérdida académica y egresados. Mediante los experimentos realizados se determinó que variables académicas resultan significativas para explicar el desempeño académico de los estudiantes. El conocimiento de los resultados permitirá favorecer tanto la retención como la permanencia de los estudiantes e identificar los niveles de riesgo para así maximizar la eficiencia de los recursos de apoyo que entrega la institución.