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Revista Facultad de Ingeniería
versión impresa ISSN 0121-1129versión On-line ISSN 2357-5328
Resumen
FUENTES-VARGAS, David-Antonio; MENDOZA-BECERRA, Martha-Eliana y GOMEZ-FLOREZ, Luis-Carlos. Bodega de datos adaptable con base en el factor de investigación del modelo de acreditación institucional del CNA. Rev. Fac. ing. [online]. 2022, vol.31, n.62, e208. Epub 26-Ene-2023. ISSN 0121-1129. https://doi.org/10.19053/01211129.v31.n62.2022.15211.
Uno de los principales desafíos de las instituciones de educación superior es mejorar continuamente la calidad educativa. En Colombia, el Consejo Nacional de Acreditación se encarga de evaluar si una institución está brindando educación de alta calidad. Una de las etapas para obtener el reconocimiento de alta calidad requiere la presentación de un informe de autoevaluación con datos cuantitativos por parte de la institución. Esta etapa es muy exigente para las instituciones porque require el manejo de datos extraídos de diversas fuentes. Las bodegas de datos son una solución alternativa ya que permiten centralizar información de diversas fuentes y apoyar la toma de decisiones. Este artículo propone modelos dimensionales adaptables a la disponibilidad de fuentes de información para las instituciones y se enfoca en los procesos investigativos. La metodología de investigación utilizada es el Patrón de Investigación Iterativa, donde se observó el problema a través de la revisión de estudios relacionados e informes de autoevaluación presentados al Consejo Nacional de Acreditación por instituciones públicas. Posteriormente, los requisitos del modelo fueron creados y validados por un grupo de expertos en acreditación de calidad institucional. Luego se desarrolló la solución y se propusieron seis modelos de investigación dimensional adaptables utilizando la metodología MiPymes, los cuales son validados a través de un grupo focal de expertos en modelado dimensional de bodegas de datos que consider que el grado de adaptabilidad de los modelos a los requerimientos es del 100%.
Palabras clave : bodegas de datos; modelado dimensional; educación superior; lineamientos de calidad; investigación.