Bases de datos autónomas almacenadas en SGBD heterogéneas y su incidencia en el tiempo de obtención de la ponderación de indicadores en autoevaluación de carreras de la ESPOCH

Abstract

La investigación tiene por objetivo determinar la incidencia de las bases de datos autónomas almacenadas en Sistemas Gestores de Bases de Datos (SGBD) heterogéneas en el tiempo de obtención de la ponderación de indicadores en autoevaluación de carreras de la ESPOCH. Se desarrolla la investigación con la finalidad de conocer y aplicar una tecnología que permita utilizar parcial o totalmente los datos almacenados en diferentes bases de datos con las que cuenta la ESPOCH, para determinar la ponderación de algunos indicadores del modelo genérico de evaluación definido por el Consejo de Evaluación, Acreditación y Aseguramiento de la Calidad de la Educación Superior (CEAACES). Para llevar a cabo la investigación, se utiliza un enfoque cuali-cuantitativo; la modalidad de investigación bibliográfica y de campo. Mientras, la propuesta es implementada en las herramientas de software: PostgreSQL 9.2, Java Enterprise Edition, IDE NetBeans, StarUML y Toad Data Modeler en su versión gratuita Como resultado de las encuestas aplicadas a docentes miembros de las Comisiones de Evaluación y Aseguramiento de la Calidad de la Carrera (CEACC), se determina: 86% utilizan mecanismos manuales para dar seguimiento al proceso de autoevaluación, el 71% están preparados para el análisis de información necesaria para autoevaluación, 89,29% tienen dificultades para el cálculo del indicador eficiencia terminal y el 78,57% en el indicador Tasa de retención; el 64% utiliza una Hoja de Cálculo como mecanismo tecnológico para valorar indicadores y el 96% considera que tarda mucho tiempo en recopilar datos y valorar los indicadores para autoevaluación de carreras. En la comprobación de hipótesis, se utiliza la prueba chi cuadrado y como resultado, con un 95% de nivel de confianza se determina que chi cuadrado calculado es 99,82%, con lo cual se llega a concluir que: “Las Bases de Datos Autónomas almacenadas en Sistemas Gestores de Bases de Datos Heterogéneas SI INCIDEN en el tiempo de obtención de la ponderación de indicadores en autoevaluación de carreras de la ESPOCH”. EXECUTIVE SUMMARY The research aims to determine the incidence of autonomous databases stored in heterogeneous Databases Managment System (DMBS) in the time of obtaining the weighting of indicators in the self-assessment of careers ESPOCH. Research is developed in order to understand and apply a technology that allows to use part or all of the data stored in different databases with which account ESPOCH, to determine the weighting of some indicators of generic assessment model defined by the CEAACES. To carry out the research, a qualitative and quantitative approach is used; mode bibliographic research and field. While the proposal is implemented in the software tools: PostgreSQL 9.2, Java Enterprise Edition, NetBeans IDE, StarUML and Toad Data Modeler free version. As a result of surveys of professors members of the Committees Evaluation and Quality Assurance Career (CEACC por sus siglas en español), is determined: 86% use manual mechanisms to monitor the self-assessment process, 71% are prepared for analysis information necessary for self-evaluation, 89.29% have difficulty calculating terminal efficiency indicator and 78.57% in the retention rate indicator; 64% use a spreadsheet as a technology mechanism to assess indicators and 96% believe it takes a long time to collect data and assess the indicators for self-assessment careers. From the results, it follows that the indicators are more difficult to value the retention rate and terminal efficiency. In hypothesis testing, the test used chi-square and as a result, with 95% confidence level is determined to be chi-square calculated is 99.82%, which will come to the conclusion that: "Autonomous Databases stored in Heterogeneous Databases Management System IF they influence the time of obtaining the weighting of indicators in self-assessment of careers ESPOCH".