ANALISIS_COMPARATIVO_DE_PROGRAMAS_DE_PRE

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Latin American and Caribbean Journal of Engineering Education Vol. 7(1), 2013 
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 ANÁLISIS COMPARATIVO DE PROGRAMAS 
DE PREGRADO EN INGENIERÍA INDUSTRIAL 
EN ALGUNOS PAÍSES MIEMBROS DE LA OEA. 
 
 
Jhon Wilder Zartha Sossa1, Gina Lía Orozco Mendoza2, Bibiana Arango Alzate3, Fabián Mauricio Vélez 
Salazar4, Ivan Cortes5, Alvaro Agudelo6, Maria Paulina Pino7, Marisol Valencia8, David Alejandro Coy 
Mesa9, Jorge Durán10, Martha Beltrán Martínez11, Lilia Margarita Ríos Jaramillo12 
 
 
Abstract – This paper is a contribution to an urgent need to improve the industrial engineering programs, 
identify best practices, and promote cooperation between the engineering schools. It makes a 
comparative analysis of 18 industrial engineering programs in 9 countries in North, Central and South 
America. It evaluates the strategies and teaching methods, the institutional infrastructure, 
internationalization of the programs, the relation of university-enterprise-State, the women in 
engineering programs, the academic desertion, among other aspects. The study compares multiple 
variables for programs and regions, shows the general trends by subject as well as the association of 
variables by levels of similarity or variability through statistical techniques of descriptive analysis, 
generalized linear models, main component analysis and cluster analysis. 
 
Key words - Science, technology, innovation, engineering, competitiveness 
 
 
 
 
 
 
 
1Ingeniería Agroindustrial, Grupo de Gestión Tecnológica, Universidad Pontificia Bolivariana, Medellín, Colombia, 
jhon.zartha@upb.edu.co 
2Ingenieria Agroindustrial, Grupo de Gestión Tecnológica, Universidad Pontificia Bolivariana, Medellín, Colombia, 
gina.orozco@upb.edu.co 
3Ingeniería Industrial, Grupo de Gestión Tecnológica, Universidad Pontificia Bolivariana, Medellín, Colombia, bibiana.arango@upb.edu.co 
4Ingeniería de Gestión Tecnológica, Universidad Pontificia Bolivariana, Medellín, Colombia, fabian.velez@upb.edu.co 
5Universidad Pontificia Bolivariana, Medellín, Colombia, ivan.cortes@gmail.com 
6Universidad Pontificia Bolivariana, Medellín, Colombia, Alvaro.Agudelo@contratista.epm.co 
7Universidad Pontificia Bolivariana, Medellín, Colombia, mariapaulinap@gmail.com 
8Universidad Pontificia Bolivariana, Medellín, Colombia, marisol.valencia@upb.edu.co 
9Oficina de Ciencia y Tecnología e Innovación, Organización de Estados Americanos, Washington D.C., USA, alejocoy@gmail.com 
10Organizacion de Estados Americanos, Washington D.C., USA, jduran@oas.org 
11Organizacion de Estados Americanos, Washington D.C., USA, MBeltranMartinez@oas.org 
12Universidad Pontificia Bolivariana, Medellín, Colombia, lmriosj@hotmail.com 
Note. The manuscript for this paper was submitted for review and possible publication on January 28th, 2013; accepted on June 
7th, 2013. This paper is part of the Latin American and Caribbean Journal of Engineering Education, Vol. 7, No. 1, 2013. © LACCEI, 
ISSN 1935-0295. 
 
Latin American and Caribbean Journal of Engineering Education Vol. 7(1), 2013 
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Resumen - Este trabajo es una contribución a la urgente necesidad de mejorar los programas de 
ingeniería industrial, identificar las mejores prácticas, y promover la cooperación entre las escuelas de 
ingeniería. Se hace un análisis comparativo de 18 programas de Ingeniería Industrial en 9 países de 
Norte, Centro y Sur América. Se evalúan las estrategias y métodos de enseñanza, infraestructura 
institucional, internacionalización de los programas, la relación universidad-empresa-estado, las mujeres 
en los programas de ingeniería, la deserción académica, entre otros aspectos. El estudio compara 
múltiples variables por programas y por regiones, visualizando las tendencias generales por temáticas, 
así como la asociación de variables por niveles de similitud o variabilidad, a través de técnicas 
estadísticas de análisis descriptivo, modelos lineales generalizados, análisis de componentes principales 
y análisis de clúster. 
 
Palabras claves – Ciencia, tecnología, innovación, ingeniería, competitividad 
 
 
 
1. INTRODUCCIÓN 
La gestión y planeación estratégica en la 
educación superior no es un tema nuevo, a 
través de los años se ha avanzado 
sistemáticamente en el mejoramiento continuo 
de los factores asociados a los procesos 
académicos, infraestructura institucional y 
extensión universitaria, muestra de ello son las 
distintas iniciativas que realizan entidades 
gubernamentales y no gubernamentales para 
contribuir con este propósito (Burton, 2000). 
 
Para lograr lo anterior, la estrategia más 
utilizada es el método de benchmarking o 
estudios comparativos los cuales permiten la 
recolección y análisis de información que 
reportan distintas organizaciones para identificar 
buenas prácticas, diagnosticar problemas de 
desempeño e identificar fortalezas. El 
benchmarking provee a la organización las 
referencias externas y las mejores prácticas 
sobre las cuales puede basar su evaluación y 
diseñar sus procesos”. (Vlasceanu, 2007) 
 
El uso de benchmarking en la educación 
superior, inició en la década de 1990 en Estados 
Unidos, fue un trabajo realizado por la 
asociación National Association of Colleges and 
University Business Officers (NACUBO), luego 
en el Reino Unido con la asociación The 
Association of Commonwealth Universities 
(ACU), y de esta manera muchas entidades 
fueron realizando este tipo de estudios. Un 
ejercicio de benchmarking universitario que 
cabe destacar, es el realizado por 
Commonwealth Higher Education Management 
Service, siendo uno de los primeros en abordar 
la comparación universitaria entre instituciones 
educativas de diferentes naciones angloparlantes 
como un medio de potenciar y mejorar sus 
programas. 
 
La Organización de los Estados Americanos 
(OEA), actualmente está impulsado la 
“Iniciativa Ingeniería para la Américas - 
Educación en Ingeniería para la Competitividad 
(EftA-CEE)”, la cual busca mejorar la calidad 
en la educación superior de programas de 
ingeniería, además de contribuir a la creación 
de empleo en esta disciplina. La iniciativa EftA- 
CEE se centra en mejorar la calidad de 5 
programas universitarios en ingeniería: Civil, 
Industrial, Mecánica, Eléctrica y Química; sus 
principales acciones van orientadas a actualizar 
y flexibilizar los planes de estudio, construir una 
fuerte vinculación de las escuelas de ingeniería 
con el sector privado, fomentar la participación 
 
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de la mujer e impulsar la acreditación 
internacional de los programas. Esta iniciativa 
hemisférica cuenta con el apoyo de las más altas 
autoridades de ciencia, tecnología e innovación 
(CTI) en América Latina y América del Norte 
en las Reuniones Ministeriales de Perú 2005, 
México 2008 y el Plan de Acción de Panamá 
2012-2016. 
 
El proyecto denominado “Análisis 
comparativo de los programas de pregrado de 
Ingeniería Industrial en algunos Estados 
miembros de la OEA”, es una contribución a 
la iniciativa EftA-CEE. Es apoyado por la 
Oficina de Ciencia, Tecnología e Innovación 
(OSTI) del Departamento de Desarrollo 
Económico, Comercio y Turismo de la 
Organización de Estados Americanos (OEA), 
el Advanced Research and Technology 
Collaboratory for the Américas (ARTCA), 
investigadores de la Escuela de Ingenierías de 
la Universidad Pontificia Bolivariana (UPB) y 
18 prestigiosos programas de Ingeniería 
Industrial de Norte, Centro y Sur América en 9 
países. 
 
El objetivo principal de este proyecto es 
presentar un análisis comparativo de los 
programas de pregrado de Ingeniería 
Industrial, orientado a identificar mejores 
prácticas, experiencias exitosas o pertinentes 
de ser observadas por los otros programas en 
norte, centro y sur América, así como facilitar 
el intercambio internacional de información y 
promover la cooperación entre las Escuelas de 
Ingeniería en el hemisferio.La Ingeniería 
Industrial es una de las profesiones más 
demandadas a nivel educativo, así como una 
de las mejor pagadas, se encarga de dar una 
visión holística de la industria, analizando sus 
procesos, así como la manera de establecer un 
mejoramiento organizacional. En este sentido, 
los estudios comparativos entre diferentes 
universidades, para la misma carrera, facilitan 
una visión estratégica que permite formular 
mejoras para este sector. 
 
Este proyecto se constituye en el primer 
estudio piloto en el marco de la iniciativa que 
impulsa EftA-CEE y contribuye en varias 
direcciones: aporta conocimientos, comunica 
los mejores estándares globales de educación 
en ingeniería, contribuye al intercambio de 
experiencias, difunde lecciones aprendidas 
entre los programas participantes y genera un 
efecto multiplicador en la colaboración 
académica hemisférica. 
 
El desarrollo metodológico consistió de tres 
fases, en la primera fase; se realizó la 
identificación y selección de los programas de 
Ingeniería Industrial, así como la exploración 
del estado del arte de los 18 programas de 
ingeniería apoyada en información secundaria. 
En la segunda fase se hizo el diseño y aplicación 
de la encuesta y en la tercera fase, el análisis 
comparativo combinando diferentes métodos 
estadísticos. 
 
 
2. METODOLOGIA 
 
La presente investigación se estructuró en tres 
fases. La primera fase presentó un diagnóstico 
inicial de 18 programas de Ingeniería Industrial 
de países miembros del Hemisferio Americano 
(estudio siete prestigiosas universidades y 
programas de pregrado en Ingeniería Industrial 
de la región Norte, cuatro de la región Centro y 
siete de la región Sur); éstos fueron 
seleccionados por un grupo monitor compuesto 
por representantes de la OEA e investigadores 
de la Escuela de Ingenierías de la UPB, teniendo 
en cuenta criterios como: ser universidades 
reconocidas a nivel nacional por sus impacto 
investigativo y social, y contar con un programa 
de pregrado en Ingeniería Industrial. La mayoría 
de las universidades seleccionadas de la región 
Norte, presentaron como particularidad estar 
 
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acreditadas por la Accreditation Board for 
Engineering and Technology (ABET), excepto 
U. Politécnico de Montreal que posee 
acreditación internacional con “Canadian 
Engineering Accreditation Board”. Este 
diagnóstico estuvo apoyado por una consulta 
realizada en fuentes secundarias consolidando 
un perfil básico por programas y la información 
de contacto. 
 
La segunda fase comprendió dos momentos, uno 
fue el diseño de una encuesta, la cual se 
fundamentó en diferentes lineamientos para 
medir la calidad de programas que sugieren 
algunas entidades acreditadoras. Las variables 
que se tomaron en cuenta para hacer la 
caracterización de los programas fueron: 
aspectos específicos del plan de estudios, 
flexibilidad y multidisciplinariedad del plan de 
estudios, métodos y estrategias de enseñanza, 
internacionalización del programa, 
infraestructura institucional, relación con el 
entorno, mujeres en la ingeniería y deserción en 
la ingeniería. 
 
El segundo momento de la fase dos del estudio 
fue la aplicación de la encuesta a los 18 
programas de Ingeniería Industrial 
seleccionados por el grupo monitor, luego de 
esto se realizó un análisis estadístico teniendo en 
cuenta las siguientes técnicas: Análisis 
descriptivo, estimación de modelos lineales 
generalizados (Valencia y Salazar, 2010), 
estimación de análisis de componentes 
principales, que busca reducir la 
dimensionalidad de los datos por medio de 
algunas combinaciones lineales de las variables 
originales, explicando la asociación entre estas y 
crear índices que facilitan su interpretación así 
como el análisis de Clúster (McCulloch y 
Searle, 2000), útil para realizar agrupaciones de 
observaciones según la similaridad en las 
variables elegidas, en este caso se usó la 
distancia euclidiana cuadrática y se agruparon 
universidades con aspectos relacionados 
finalmente, se usó un análisis de medias (Holton 
y Keating, 2007). Aplicaciones de técnicas del 
análisis multivariado se pueden ver en Storino et 
al, (1998), Robaina et al, (2001), Basilio de Leo 
et al, (2012), y en especial, Análisis de 
Componentes principales en Córdoba et al, 
(2012). 
 
 
3. RESULTADOS 
Los resultados obtenidos de la aplicación de las 
39 preguntas que componen la encuesta se 
presentan en los siguientes agrupadores: 
Flexibilidad y Multidisciplinariedad Curricular, 
Métodos y Estrategias de Enseñanza, 
Internacionalización, Relación Universidad 
Empresa Estado (UEE), Mujeres en Ingeniería, 
entre otros aspectos. 
 
Dada la cantidad de métodos estadísticos 
utilizados (5), el número de preguntas 
analizadas (39) y la posibilidad de generar 
análisis cruzados y de correlación entre 
variables, se pueden obtener más de 200 
cuadros, gráficos y tablas que explican los 
resultados de cada una (sin contar los análisis 
por región), razón por la cual se muestran los 
resultados más representativos en los 7 
agrupadores para los resultados de las preguntas 
específicas y por región (Norte, Centro y Sur). 
 
 
3.1. FLEXIBILIDAD Y 
MULTIDISCIPLINARIEDAD CURRICULAR 
 
En términos generales, la flexibilidad es una 
función sustantiva de adaptación y de apertura y 
por tanto tiene que ver con la innovación en los 
currículos. La flexibilidad curricular, en síntesis 
es la posibilidad que tiene el currículo de ser 
modificado y adaptado para responder a las 
condiciones, intereses, necesidades y 
aspiraciones de los estudiantes (Magendzo, 
1991). Puede entenderse desde el ofrecimiento 
de diversas actividades de formación discente, la 
 
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elaboración de rutas optativas de formación, la 
oferta amplia de cursos electivos, la 
diversificación de metodologías de enseñanza y 
aprendizaje y la libertad para que el estudiante 
organice su plan de estudios en concordancia 
con los lineamientos de su institución. 
La multidisciplinariedad curricular, en un 
sentido amplio, se concibe como la posibilidad 
de establecer relaciones entre las disciplinas, 
rescatar el sentido de totalidad, romper los 
encierros disciplinarios para permitir 
articulaciones organizativas entre disciplinas 
separadas y construir modelos integracionistas 
más allá de las disciplinas (Hidalgo, Orozco & 
Lozano, 2009, p.3). En otras palabras es aquella 
que le permite al estudiante interactuar con 
otras disciplinas para solucionar un problema. 
 
3.1.1. Análisis estadísticos sobre las 
competencias propias del ingeniero y su 
relación con cursos en los programas de 
Ingeniería Industrial. 
• Método de clúster 
 
De acuerdo con este tipo de análisis estadístico 
las Universidades se dividieron en 3 grupos o 
clúster (Tabla 1.): 
 
 
Tabla 1. División de Universidades por Clúster 
Fila Clúster Universidades 
1 1 U. Chile 
2 1 UPB 
3 1 U. Católica De Perú 
4 1 U. DEL Norte 
5 1 U. Buenos Aires 
6 1 UNIANDES 
7 2 Universidad Latina de Panamá 
8 1 U. Nacional Autónoma de México 
9 1 Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey 
10 2 The University of The West Indies 
11 3 Georgia Institute of Technology 
12 1 Virginia Polytechnic Institute and State University 
13 1 Penn State University 
14 3 University of Michigan 
15 1 U. Purdue 
16 1 U. Politecnico Montreal 
17 1 Pontificia Universidad Católica do Rio de Janeiro 
18 1 National University 
 
En la tabla 1, se aprecian los 3 clúster, el 
primero (UPB, U de Chile, U. Católica del Perú, 
U. del Norte, U. Buenos Aires, UNIANDES, 
UNAM, Instituto Tecnológico de Monterrey, 
Virginia Polytechnic Institute and State 
University, Penn State University, U. Purdue, U. 
Politécnico de Montreal, Pontificia Universidad 
Católica de Rio de Janeiro y National 
University) con la mayoría de Universidades 
asociadas de acuerdo con unasimilitud en la 
cantidad de cursos en Modelaje, cuya escala 
promedio es 4.07, Análisis de Casos en 
 
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promedio 2.57 y Gestión de la Tecnología 
promedio de 1, muy bajo (Tabla 2). Sin 
embargo, el segundo clúster (con 2 
universidades – Universidad Latina de Panamá 
y The University of the West Indies) tiene una 
escala de valores muy altos en cursos de análisis 
de casos, y el tercero, también con 2 
universidades (Georgia Institute of Technology 
y Michigan University), se agrupa acorde con 
valores más altos para cursos en modelación. 
 
 
Tabla 2. Promedios por grupo. 
Clúster Cursos de 
Modelado 
Curso de 
análisis de 
casos 
Cursos de 
Gestión 
tecnológica 
1 4,07 2,57 1,0 
2 9,0 11,0 6,0 
3 20,0 3,0 1,5 
 
 
• Análisis de componentes principales 
 
De acuerdo a la Tabla 3, los cursos que más 
influyen en la primera componente son los 
cursos de formación profesional. La segunda 
componente está asociada a los cursos de otros 
talleres y la tercera componente a los cursos de 
ciencias básicas. Los cursos de economía y los 
de idiomas son los que menos se tienen en 
cuenta a la hora de estudiar las competencias 
propias. Esta información permite concluir que 
las universidades que participaron en el análisis 
hacen especial hincapié en las áreas de 
formación profesional y Ciencias Básicas. 
 
 
 
 
 
 
Tabla 3. Ponderaciones por cada componente 
Cursos Component
e 1 
Component
e 2 
Component
e 3 
Ciencias 
básicas 
0,335261 -0,0165177 -0,85346 
Formación 
profesional 
0,912966 -0,0409916 0,20135 
humanidade
s 
0,230674 0,136554 0,422908 
lenguaje -0,0190794 0,211263 -0,22276 
Otros 
cursos 
0,0155059 0,966354 -0,0186019 
Economía -0,0166949 -0,0304706 -0,0473698 
 
 
• Estadística descriptiva 
 
La oportunidad de seleccionar espacios y 
tiempos de aprendizaje que se acomoden a las 
necesidades y gustos de los estudiantes, como: 
clases virtuales, utilización de herramientas 
informáticas, software, clases compartidas, 
cursos de contexto, etc., facilitan la 
comunicación de estudiantes de distintos 
programas, conocer saberes propios de 
disciplinas y profesiones distintas a la de ellos y 
el análisis de situaciones relacionados con las 
necesidades sociales, tecnologicas, culturales, 
políticas y ambientales de la sociedad o los retos 
actuales de los ingenieros (Crawley, Malmqvist, 
Ostlund & Brodeur, 2007). Este análisis, 
evidencia el componente de multidiscinariedad 
en los programas caracterizados. 
 
En los cursos de Modelaje se destaca la región 
Norte con un porcentaje de participación muy 
alto, para el número de cursos y las horas; por 
otro lado, existe una diferencia entre las 
regiones Centro y Sur, donde la segunda supera 
en 17 puntos a la región Centro en el número de 
horas presenciales dedicadas a este tipo de 
cursos (Figura 1). 
 
 
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Figura 1. Cursos de modelaje por región. 
 
En el curso análisis de casos, quién mayor 
número de cursos de este tipo presenta es la 
región Centro, las otras dos regiones (Sur y 
Norte) participan en este tipo de cursos con 
porcentajes menores. En los porcentajes por 
horas de los cursos de análisis de casos, la 
región centro tiene la mayor cantidad; 
adicionalmente, se puede observar una 
diferencia de 18 puntos entre las regiones Sur y 
Norte, siendo la región Sur, la de mayor 
participación de horas presenciales en estos 
cursos (Figura 2). 
 
 
 
Figura 2. Cursos de análisis de casos por región. 
 
Cursos de Transferencia de Tecnología: La 
región Centro y Sur presentan un porcentaje de 
participación alto en la cantidad de cursos y en 
la cantidad de horas. Se destaca la no presencia 
de la región Norte de este tipo de cursos (Figura 
3). 
 
 
 
Figura 3. Cursos de transferencia de tecnología 
por región. 
 
• Análisis de Medias. 
 
- Número total de cursos: En este ítem la 
región Norte es la que presenta mayor 
diferencia en los procesos estadísticos, 
por ejemplo, el promedio en la región 
Sur es de 57.14, en la región Centro es 
de 53.5 y en la región Norte es de 40.43 
cursos. Por medio del estadístico 
“coeficiente de variación” se observó 
que la muestra no era representativa 
puesto que en las tres regiones la 
variabilidad es muy alta. 
 
- Existe diferencia estadística significativa 
entre las regiones y el número total de 
cursos con una probabilidad del 95%. La 
región Norte es la que presenta mayor 
diferencia respecto a las demás, lo que 
indica que en la región Norte, disminuir 
el número total de cursos es la tendencia. 
 
- Cursos de modelación: los resultados 
estadísticos demuestran que no existe 
diferencia significativa en cuanto al 
número de cursos de modelación entre 
las tres regiones. 
 
- Los resultados estadísticos no arrojan 
resultados que muestren alguna relación 
entre la duración de los programas y el 
número de cursos, o relación entre la 
duración de los programas y el número 
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
% de cursos % de Horas
Región Sur
Región Centro
Región Norte
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
% de cursos % de Horas
Región Sur
Región Centro
Región Norte
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
% de cursos % de Horas
Región Sur
Región Centro
Región Norte
 
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de competencias de los mismos. Esto es 
importante, tanto para las Universidades 
que tienen 12 semestres en sus 
programas académicos de Ingeniería 
Industrial como para las que tienen solo 
8 semestres, es decir, desde el punto de 
vista estadístico, una universidad que 
ofrece su programa en 12 semestres 
como la Universidad de Chile con el 
mismo número de cursos y competencias 
que una universidad que ofrece su 
programa en 8 semestres, como Georgia 
Institute of Technology, Virginia 
Polytechnic Institute and State 
University y Penn State University debe 
pensar si efectivamente otras variables 
son las que inciden en la decisión que su 
programa dure 6 años y no 4 años. 
 
 
3.1.2. Análisis estadísticos sobre el número 
total de créditos para obtener el título. 
La reducción del número de créditos es una de 
las mayores discusiones que se ha generado en 
las instituciones de educación superior. La 
motivación fundamental para esta discusión se 
encuentra en las competencias o conocimientos 
requeridos por un estudiante para lograr 
culminar con éxito un programa de ingeniería; 
un caso particular de este aspecto son los 
exámenes de final de carrera que realiza 
Colombia para mirar el desempeño de sus 
estudiantes de nivel de pregrado (Duque, 2004). 
Según el ICFES, 2011, La Facultad de 
Ingeniería Industrial de la Universidad de Los 
Andes registra los mayores puntajes en este 
examen Colombiano y su cantidad de créditos es 
menor que las demás facultades del país; esto 
permite concluir que si se tienen mayores 
contenidos (mayor cantidad de horas contactos o 
mayor cantidad de créditos) no necesariamente 
los egresados son más competentes; 
adicionalmente, hay que recordar que muchos 
de los contenidos que actualmente se dictan en 
los programas de ingeniería que no son 
utilizados y las herramientas y tecnologías de 
información y comunicación son de gran apoyo 
para realizar mejores prácticas que permitan 
reducir los tiempos de aprendizaje. 
 
Estas iniciativas están moviendo a otras 
instituciones a reflexionar sobre una posible 
reducción en la longitud de los programas 
expresada en créditos académicos. Es de anotar 
que la mayoría de programas de Ingeniería 
Industrial, objetos de estudio de la investigación 
(ver figura 4), oscilan entre los 120 y 590 
créditos. De otro lado, las universidades que 
tiene un modelo de aproximadamente 120 
créditos, son consideradas como las pioneras en 
la reducción de créditos en la formación 
profesional. La Universidad Católica de Chile se 
destacacon una cantidad superior de créditos en 
el plan de estudios. 
 
 
 
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Figura 4. Créditos totales por universidad. 
 
 
Se observa una tendencia clara de la incidencia 
de la flexibilidad en los currículos, entre las 
universidades que muestran un índice alto están: 
Georgia Institute of Technology and 
UNIANDES (ver figura 5). Esta flexibilidad, a 
su vez, es un indicio de un alto componente de 
multidisciplinariedad en los programas. 
 
 
 
Figura 5. Porcentaje de créditos electivos totales por universidad. 
 
 
 
 
 
238
590
181
218.5
155
283
137
230
412
228
104
128
136
126
121.3333333
123
120
120
0 100 200 300 400 500 600 700
Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro
U. Chile
UPB
U. Católica de Perú
U. del Norte
U. Buenos Aires
UNIANDES
Universidad Latina de Panamá
U. NAL Autónoma de México
Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey
The University of the West Indies
Georgia Institute of Technology
Virginia Polytechnic Institute and State University
Penn State University
University of Michigan
U. Purdue
U. Politecnico Montreal
U. California
University Credits
23.95
16.10
9.94
12.59
25.16
5.65
41.61
0.00
0.00
10.53
23.08
42.97
27.94
28.57
11.54
26.83
10.00
0.00
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50
Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro
U. Chile
UPB
U. Católica de Perú
U. del Norte
U. Buenos Aires
UNIANDES
Universidad Latina de Panamá
U. NAL Autónoma de México
Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de…
The University of the West Indies
Georgia Institute of Technology
Virginia Polytechnic Institute and State University
Penn State University
University of Michigan
U. Purdue
U. Politecnico Montreal
U. California
Elective credits percentage
 
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3.2. MÉTODOS Y ESTRATEGIAS DE 
ENSEÑANZA 
 
Según la iniciativa CDIO (Crawley, Malmqvist, 
Ostlund & Brodeur, 2007) el reto en los 
programas de ingeniería es encontrar maneras 
innovadoras de profundizar el conocimiento de 
los aspectos técnicos básicos y, a la vez, 
aprender destrezas. Eso requiere realizar 
cambios en la estructura curricular, aprovechar 
el aprendizaje extracurricular y las 
oportunidades de aprendizaje fuera del campus 
y elaborar nuevos materiales de enseñanza. 
 
Es importante mencionar que los métodos no 
tradicionales de enseñanza se refieren a métodos 
diferentes a la clase magistral impartida por los 
docentes, por ejemplo, el trabajo guiado, los 
grupos focales, aprendizaje cooperativo, 
resolución de problemas, trabajo por proyectos, 
estudio de casos, etc. (Figura 6) 
 
 
Figura 6. Métodos de enseñanza no tradicionales. 
 
3.3. INTERNACIONALIZACIÓN 
 
• Análisis clúster 
En las Tablas 4 y 5, se aprecia una división del 
clúster en 4 grupos. El primero (U. de Chile, U. 
Católica del Perú, U. del Norte) se asocia a una 
alta realización de acuerdos de intercambio 
estudiantil y alto porcentaje de programas de 
educación cooperativa CO-OP. 
El segundo grupo concentra muchas más 
Universidades (13 en total) similares por un alto 
porcentaje de acuerdos internacionales e 
investigación en pregrado, seguido de estudios 
en el extranjero, pero bajo porcentaje de 
programas de educación cooperativa CO-OP, de 
pasantías internacionales y acuerdos de 
intercambio. 
 
Tabla 4. División de universidades por Clúster 
Fila Clúster Universidades 
1 1 U. Chile 
2 2 UPB 
3 1 U. Católica de Perú 
4 1 U. del Norte 
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70%
Using case studies
Large group discussions (German seminar,…
Classroom activities
Classroom demonstrations of tools, equipment…
Using videos
Visits to enterprises / Plants
Invited professors from industry
Using PC by the instructor
Using PC by students
Response device presentation
Other technologies
Other - Innovative methods
Nothing
Middle
High
Very high
 
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5 2 U. Buenos Aires 
6 2 UNIANDES 
7 2 Universidad Latina de Panamá 
8 2 U. NAL Autónoma de México 
9 3 
Instituto Tecnológico y de estudios superiores de 
Monterrey 
10 2 The University of the West Indies 
11 2 Georgia Institute of Technology 
12 2 Virginia Polytechnic institute and State University 
13 2 Penn State University 
14 2 University of Michigan 
15 2 U. Purdue 
16 4 U. Politecnico Montreal 
17 2 Pontificia Universidade Católica do Rio de Janeiro 
18 2 National University 
 
 
El tercer clúster solo está constituido por el 
Instituto Tecnológico y de estudios superiores 
de Monterrey y el cuarto clúster está formado 
por el U Politécnico de Montreal. Estos dos 
grupos muestran que las universidades asociadas 
a ellos, se diferencian de las demás por el alto 
porcentaje de acuerdos de intercambio 
internacionales y de estudios en el extranjero. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Tabla 5. Promedios por grupo o clúster. 
Clúste
r 
Investigació
n pregrado 
Práctica
s 
CO-OP 
Educatio
n 
program 
Estudios 
en el 
extranjer
o 
1 0,02 0,0067 0,149 0,0234 
2 0,39 0,347 0,055 0,108 
3 0,0 1,0 0,0 0,45 
4 0,1 1,0 0,0 0,2 
 
Clúste
r 
Pasantías 
internacionale
s 
Acuerdos 
de 
intercambi
o de 
pregrado 
Acuerdos 
Internacionale
s 
1 0,0193 12,667 1,0 
2 0,0283 1,3847 0,692 
3 0,1 200,0 1,0 
4 0,01 50,0 1,0 
 
 
• Análisis de componentes principales. 
 
Relación de todas las variables encuestadas en la 
internacionalización de las Universidades. 
Variables: 
- Porcentaje de estudiantes en investigación. 
- Porcentaje de estudiantes en programas 
educación CO-OP. 
 
Latin American and Caribbean Journal of Engineering Education Vol. 7(1), 2013 
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- Porcentaje de estudiantes que han realizado 
estudios en el extranjero. 
- Porcentaje de prácticas internacionales. 
- Acuerdos internacionales. 
 
La primera componente, que explica el 59.162% 
de variación de los factores involucrados se 
asocia al porcentaje de acuerdos internacionales. 
La segunda acumula el 89.98% de variación y se 
asocia al porcentaje de acuerdos internacionales 
e investigación en pregrado. Así mismo, la 
tercera componente acumula aproximadamente 
el 96% de variación y tiene un alto peso hacia el 
porcentaje de estudiantes que han realizado 
estudios en el extranjero. 
 
El análisis de componentes principales realizado 
sobre las cinco variables anteriormente 
mencionadas, en general refleja para las 
instituciones encuestadas que la investigación, 
los acuerdos internacionales y los estudios en el 
extranjero son más relevantes que el porcentaje 
de estudiantes que han participado en programas 
CO-OP y el porcentaje de prácticas 
internacionales (Figura 7). 
 
Figura 7. Análisis componentes internacionalización. 
 
• Estadística descriptiva: 
 
La figura 8 muestra que la pasantía es la 
actividad de mayor aceptación por los 
estudiantes antes de su graduación, sin embargo 
otras actividades presentan también buena 
aceptación como son: investigación de pregrado, 
estudios en el extranjero y la que menos 
preferida por los estudiantes de las distintas 
universidades son las prácticas internacionales. 
Puede inferirse además que las universidades 
encuestadas le apuestan a la consolidación de 
acuerdos de cooperación con otras universidades 
o con organizaciones a nivel nacional e 
internacional. 
 
CO-O Education Program
International Internships
Plot of Component Weights
-0,7 -0,4 -0,1 0,2 0,5 0,8
Component 1
-0,01
0,19
0,39
0,59
0,79
Component 2
-0,2
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
C
o
m
p
o
n
en
t 
3
Undergraduate Reserch
Study Abroad
International agreements
 
Latin American and Caribbean Journal of Engineering Education Vol. 7(1), 2013 
13 
 
 
 
 
Figura 8. Porcentaje de estudiantes en actividades de internacionalización. 
 
 
Con respecto al porcentaje de estudiantesen 
actividades de internacionalización por región 
(ver figura 9), la mayor participación de 
estudiantes en actividades como pasantías la 
tiene la región norte al igual que la mayor 
participación en programas CO-OP. La región 
sur presenta una participación considerable en 
actividades de investigación, lo que hace pensar 
que son obligatorios los trabajos de grados para 
el momento de la graduación en algunas 
universidades. “Prácticas Internacionales” es la 
actividad que menor participación de estudiantes 
presenta en todas las regiones. 
 
 
Figura 9. Porcentaje estudiantes en actividades internacionalización por región. 
 
 
3.4. RELACIÓN UNIVERSIDAD EMPRESA 
ESTADO (UEE) 
 
3.4.1. Análisis de componentes principales 
asociadas a la relación Universidad - 
Empresa - Estado 
Variables: 
- Porcentaje de estudiantes en investigación. 
0.0%
5.0%
10.0%
15.0%
20.0%
25.0%
30.0%
35.0%
40.0%
45.0%
Undergraduate
research
Internships -
Pasantías
Co-op
Education
Programs
Study Abroad International
Internships
Other- Student
Center -
Business Expo
Percentage of students who have participated in these activities
0%
2%
4%
6%
8%
10%
12%
14%
16%
18%
Undergraduate
research
Internships -
Pasantías
Co-op
Education
Programs
Study Abroad International
internships
Other- Student
Center -
Business Expo
Southern region
Central region
Northern region
 
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- Porcentaje de estudiantes en programas 
educación CO-OP. 
- Porcentaje de estudiantes con pasantías. 
- Porcentaje de estudiantes que han realizado 
estudios en el extranjero. 
- Porcentaje de prácticas internacionales. 
- El programa realiza investigación. 
 
La componente 1 explica un 47.3% de la 
variación del conjunto de variables, la segunda 
acumula aproximadamente 74% y la tercera 
93.4% (Figura 10) 
 
 
Figura 10. Análisis componentes principales (Estudiantes en investigación, programas CO-OP, 
pasantías). 
 
 
La primera componente se asocia con mayor 
énfasis a la investigación de pregrado, seguido 
de las pasantías, así podría sugerirse un nombre 
según su énfasis: investigación aplicada; la 
segunda se asocia con mayor énfasis a las 
pasantías y estudios en el extranjero, lo que 
sugiere que podría llamarse desempeño 
profesional, y la tercera es sólo orientada a 
investigación en general. 
 
El análisis de componentes principales 
realizado sobre estas 6 variables muestra una 
fuerte relación Universidad – Empresa – 
Estado, en la cual se observa el porcentaje de 
estudiantes en investigación como la actividad 
que más sobresale en esta unión. Las pasantías 
son también actividades que ayudan a fortalecer 
la relación Universidad – Empresa – Estado. 
 
 
3.4.2. Análisis del número de proyectos 
Universidad – Empresa – Estado 
Todas las universidades de la región norte 
reportaron proyectos de tipo Universidad- 
Empresa – Estado, la región sur presenta que el 
83% de sus universidades ejecutan este tipo de 
proyectos (UEE) y por último la región centro 
presenta un porcentaje mucho menor de 
participación. (Figura 11). 
 
 
Plot of Component Weights
-0,03 0,17 0,37 0,57 0,77
Component 1
-0,7
-0,4
-0,1
0,2
0,5
0,8
Component 2
-0,5
-0,2
0,1
0,4
0,7
1
C
om
po
n
en
t 
3
Undergraduate Research
CO-O Education Program
Internships
International Internships
research
study Abroad
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
Southern region Central region Northern region
Yes
No
 
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Figura 11. Proyectos por Región Universidad – 
Empresa – Estado. 
 
 
3.5. MUJERES EN INGENIERIA 
 
3.5.1. Análisis estadístico de la cantidad de 
mujeres en las Facultades de Ingeniería 
Industrial. 
 
• Análisis clúster 
En la tabla 6 se muestra la agrupación de 
universidades por clúster. 
 
Tabla 6. Clúster mujeres en ingeniería. 
Fila Clúster Universidades 
1 1 U. Chile 
2 2 UPB 
3 1 U. Católica de Perú 
4 2 U. del Norte 
5 1 U. Buenos Aires 
6 1 UNIANDES 
7 2 Universidad Latina de Panamá 
8 2 U. Nacional Autónoma de México 
9 1 Instituto Tecnológico y de estudios 
superiores de Monterrey 
10 1 The University of the West Indies 
11 1 Georgia Institute of Technology 
12 1 Virginia Polytechnic institute and 
State University 
13 1 Penn State University 
14 1 University of Michigan 
15 1 U. Purdue 
16 1 U. Politécnico Montreal 
17 1 Pontificia Universidade Católica do 
Rio de Janeiro 
18 1 National University 
 
En el primer y segundo clúster las universidades 
se asocian de acuerdo al porcentaje de mujeres 
en el cuarto año y al porcentaje de profesoras de 
tiempo completo. La diferencia radica en que las 
universidades del segundo clúster tienen el 
mayor porcentaje de estudiantes mujeres en el 
cuarto año, es decir, probablemente estas 
universidades presentan mayor número de 
mujeres que se gradúan que hombres. 
 
Tabla 7. Promedios por grupo 
Clúster Porcentaje de 
estudiantes de 
últimos semestres 
Porcentaje de 
profesores tiempo 
completo 
1 0,268 0,134 
2 0,5125 0,4825 
 
• Estadística descriptiva 
Con respecto al total de estudiantes, la región 
Norte muestra la mayor cantidad de mujeres en 
primer año de carrera, sin embargo, es 
destacable que en quinto año, esta región no 
tiene presencia de estas debido a que los 
estudiantes culminan sus estudios en cuatro años 
aproximadamente. La región centro mantiene un 
promedio de 48.5% de mujeres durante los 
primeros cuatro años y un 34% de mujeres en el 
quinto año de carrera. La región Sur oscila entre 
un 36% y un 41% de mujeres durante toda la 
carrera (Figura 12). 
 
 
Figura 12. Porcentaje mujeres en ingeniería por 
regiones. 
 
 
Con respecto al total de profesores, el porcentaje 
de profesoras de tiempo completo en Ingeniería 
en la región Sur es 28% y de tiempo parcial 
23%; la región Centro es la que mayor 
porcentaje de profesoras presenta, tiempo 
completo 34% y tiempo parcial 35%. La región 
0
10
20
30
40
50
60
Year 1 Year 2 Year 3 Year 4 Year 5
Southern
region
Central region
 
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16 
 
 
 
Norte con 14% de docentes de tiempo completo 
y 18% de tiempo parcial. 
 
 
 
4. CONCLUSIONES 
Se destaca que los planes de estudios de las 
diferentes regiones tienen alguna incidencia en 
las políticas de calidad que se presentan, como 
es el caso de lineamientos de entidades 
acreditadoras como ABET. Entre los 
comportamientos comunes están las 
competencias de formación y la cantidad de 
cursos en áreas básicas de ingeniería, lo que 
permite pensar que la movilidad entre estas 
instituciones es muy viable. 
 
En relación con el perfil de egreso, todos los 
programas destacan competencias en torno a 
incentivar la cultura de la investigación, la 
innovación y el emprenderismo, en el uso de 
tecnologías de la información y la 
comunicación, la solución de problemas, la 
capacidad para trabajar en forma autónoma y en 
equipos de carácter multidisciplinar, la 
comunicación efectiva y la responsabilidad 
social y ambiental. 
 
Se observó una tendencia clara en la adopción 
de políticas de flexibilidad en los diferentes 
programas estudiados lo cual permite que los 
estudiantes opten por cursos electivos de las 
distintas áreas de formación. Además se 
encuentra una diversidad de énfasis, rutas o 
componentes del área de formación que 
presentan los programas profesionales 
estudiados los cuales están enfocados a las 
tendencias del programa (conocimientos y 
prácticas) en los ámbitos nacional e 
internacional. 
 
Dentro de las áreas identificadas, las áreas de 
ciencia básica y formación en ingeniería 
industrial presentaron un alto porcentaje de 
cursos obligatorios. Además no existe relación 
estadísticamente significativa entre la duración 
del programa y el número total de cursos, así 
como entre la duración del programay el 
número de competencias. 
 
Otro punto importante del análisis es la 
tendencia marcada en casi todas las 
universidades de tener un número de créditos 
menor, dando como resultados menores horas de 
contacto entre el estudiante y el docente en un 
salón de clase y mayor trabajo autónomo en 
donde este desarrolle habilidades y estrategias, 
que permitan generar un espíritu creativo y 
emprendedor. En el caso de la Universidad 
Católica de Chile la cual reportó un número 
superior de créditos en su plan de estudios sería 
importante analizar si usan la misma métrica 
para medir el trabajo del estudiante que los 
demás países y/o existe un 
sobredimensionamiento curricular. 
 
Las actividades en clase son las más utilizadas 
por las regiones Sur y Norte, seguido de la 
región Centro. La segunda actividad más 
utilizada son los estudios de caso y luego, 
discusión en grupos grandes. 
 
En cuanto a internacionalización, se pudo 
observar que los programas estudiados apuntan 
por la consolidación de convenios de 
cooperación internacional, tanto para sus 
estudiantes como para su grupo profesoral, e 
introducen esta política como uno de los 
principales retos del proceso universitario 
buscando promover la formación y 
consolidación de sus comunidades académicas y 
la articulación de sus títulos a nivel 
internacional. En conjunto con las variables 
analizadas sobre cantidad de cursos, créditos y 
temáticas se evidencia oportunidades de alianzas 
estrategias que permitan a los estudiantes doble 
título. 
 
 
Latin American and Caribbean Journal of Engineering Education Vol. 7(1), 2013 
17 
 
 
 
 
La región Sur se destacó con un mayor número 
de estudiantes mujeres, en este conjunto de 
universidades, y la del centro con los menores 
niveles con relación a la media. 
 
 
 
5. REFERENCIAS 
 
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innovadoras. Estrategias organizacionales 
para la transformación. 
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Education – The CDIO Approach. New 
York: Springer. 
- Córdoba M., Bruno C., Balzarini M., Costa 
J.L. (2012). Análisis de componentes 
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aplicación en agricultura de precisión. 
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ingenieros para la innovación y desarrollo 
tecnológico en Colombia. 
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21_Formacion-Ingenieros.pps 
- Holton, W., Keating, B. (2007). Pronósticos 
en los negocios. México: McGraw Hill, 
quinta edición. Pag 461. 
- Hidalgo, Esperanza; Orozco, Gina; Lozano, 
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Interdisciplinariedad. Universidad Pontificia 
Bolivariana. Medellín, Colombia. 
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Cultura en América Latina. Santiago de 
Chile: PIIE. P 19. 
- McCulloch CE, Searle SR. (2000). 
Generalized, Linear and Mixed Models. 
Wiley Series in Probability and Statistics. p. 
156. 
- Robaina G.R., Pollo J.M. Morales J.M., 
Robaina R.E. (2001). Análisis multivariado 
de factores de riesgo de prematuridad en 
Matanzas. Rev Cubana Obstet 
Ginecol, v.27 n.1. Ciudad de la Habana. 
- Storino, R, Auger, S, Wojdyla, D, Urrutia, 
M.I, Jörg, M. (1998). Análisis descriptivo 
multivariado de la enfermedad de Chagas en 
2260 pacientes / Multivariate statistical 
analysis in 2260 chagasic patients. Rev. 
argent. cardiol. 66(1):17-39. Tab, Graf. 
- Valencia M, Salazar J. (2010). Evaluación 
del impacto de acciones de bienestar sobre 
una comunidad en Colombia usando un 
modelo para datos correlacionados. Rev. 
Fac. Nac. Salud Pública; 28(1). 64-72. 
- Vlasceanu, L. (2007). Quality Assurance 
and Accreditation: A Glossary of Basic 
Terms And Definitions. Bucarest: 
UNESCO.