La presente tesis fue desarrollada con el propósito de implementar un sistema experto capaz de mejorar el proceso de acreditación en la Facultad de Ingeniería de la Universidad Católica Sedes Sapientiae. La mencionada Facultad pasaba por problemas de efectividad en la medición del nivel de logro del estudiante al evaluar los instrumentos de evaluación obtenidos por los estudiantes lo que dificultaba el proceso de acreditación, por lo que optó por desarrollar un sistema experto capaz de solucionar la problemática descrita. Para esta labor, fue necesario recurrir a un trabajo de campo basado en un enfoque cuantitativo de alcance descriptivo y explicativo, y siguiendo un diseño pre-experimental. Para la recolección de los datos requeridos, recurrió a la técnica de la encuesta, la cual contó con el apoyo de un cuestionario del proceso de acreditación, a modo de pretest y de postest, a una muestra de 36 docentes de la Facultad mencionada, correspondientes al semestre académico 2019-02.
Tras un análisis estadístico de los datos recolectados, se concluyó que, tras la implementación del sistema experto desarrollado, se mejoró de manera significativa el proceso de acreditación de la Facultad de Ingeniería abordada, con un error estadístico de 2,3418E-7. Del mismo modo, el mencionado proceso de acreditación fue mejorado en sus dimensiones de adaptabilidad, productividad, eficiencia y manejo de distorsiones con errores estadísticos de 0,000002, 0,000067, 0,000413 y 0,002053 respectivamente.
This thesis was developed with the purpose of implementing an expert system capable of improving the accreditation process in the Faculty of Engineering of the Universidad Catolica Sedes Sapientiae. The aforementioned Faculty was experiencing problems of effectiveness in measuring the level of student achievement when evaluating the evaluation instruments obtained by the students, which made the accreditation process difficult, so it chose to develop an expert system capable of solving the problem described. For this work, it was necessary to resort to field work based on a quantitative approach with a descriptive and explanatory scope, and following a pre-experimental design. For the collection of the required data, the survey technique was used, which was supported by a questionnaire of the accreditation process, as a pre-test and post-test, to a sample of 36 teachers of the aforementioned Faculty, corresponding to the academic semester 2019-02.
After a statistical analysis of the collected data, it was concluded that, after the implementation of the expert system developed, the accreditation process of the Faculty of Engineering addressed was significantly improved, with a statistical error of 2.3418E-7. Similarly, the aforementioned accreditation process was improved in its dimensions of adaptability, productivity, efficiency and handling of distortions with statistical errors of 0.000002, 0.000067, 0.000413 and 0.002053 respectively.
