Método de Evaluación del Riesgo de Insuceso en Aprendizaje Basado en Proyectos vía AHP y BBN con vista a la Mejor Calidad del Ensino de Ingeniería

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.1590/1982-57652025v30id291247

Palabras clave:

Aprendizaje activo, Enseñanza de la ingeniería, Evaluación de riesgos

Resumen

El aprendizaje basado en proyectos (ABP) se ha convertido en un enfoque destacado en la enseñanza de la ingeniería, fomentando los conocimientos profesionales de los estudiantes. Sin embargo, las universidades se enfrentan a menudo a retos imprevistos con el ABP, lo que lleva a volver a los métodos de enseñanza convencionales. Las complejidades del PBL introducen numerosas variables, lo que aumenta el riesgo de fracaso. Este estudio propone un método para identificar los factores de riesgo en el empleo del ABP para la enseñanza a estudiantes de ingeniería. Se trata de evaluar la probabilidad y el impacto del riesgo para obtener puntuaciones de riesgo globales, utilizando la Red de Creencia Bayesiana (BBN) y elaborando respuestas a los riesgos con puntuaciones altas. Un estudio de caso validó el método, recopilando datos de diversas fuentes. Los factores de riesgo se identificaron, categorizaron y evaluaron mediante una encuesta y el Proceso Analítico Jerárquico (AHP). El BBN y el análisis de sensibilidad identificaron los riesgos de alta probabilidad, lo que permitió formular acciones de respuesta. El método propuesto mejora el proceso de PBL, ofreciendo un proceso proactivo de mitigación de riesgos y conocimientos sobre el sector educativo que benefician a profesores, estudiantes y responsables de la toma de decisiones.

Biografía del autor/a

  • Thiago Piantino da Camara, Universidade Católica de Petrópolis
    Graduado en Ingeniería Civil por la Universidad Católica de Petrópolis (2018); Especialización en Ingeniería de Seguridad del Trabajo (2022) de la Pontificia Universidad Católica de Minas Gerais (PUC-MG); Maestría en Gestión de Sistemas de Ingeniería por la Universidad Católica de Petrópolis (UCP). Actualmente Asesor de la Dirección Académica de Ciencias Humanas y Tecnológicas del Centro Universitário Serra dos Órgãos      
  • Jose Cristiano Pereira, Universidade Católica de Petrópolis
    Graduado en Ingeniería Mecánica por la Universidad Católica de Petrópolis en 2005. MBA en Gestión de Proyectos por la FGV en 2009. Especialización en Ingeniería de Producción por la UFJF en 2011. Maestría en Sistemas de Gestión por la Universidad Federal Fluminense (UFF) en 2012. Doctorado en Ingeniería en Producción en la UFF en 2014. Postdoctorado (en curso) en el LNCC (Laboratorio Nacional de Computación Científica) y en la Universidad de Aveiro (Portugal). Certificaciones Internacionales: PMP (Project Management Professional) por PMI (Project Management Institute), RMP (Risk Management Professional) por PMI (Project Management Institute), CQE (Certified Quality Engineer) por ASQ (American Society for Quality), Proficiency in English por Universidades de Cambridge, Michigan y Oxford, DSQR (Representante Designado de Calidad de Proveedores) por GE, DMIR (Representante Inspector Designado de Manufactura) por la FAA (EE.UU.), RCI (Inspector de Cumplimiento Normativo) por GE Aviation (EE.UU.). Certificaciones Nacionales: SPR (Supervisor de Protección Radiológica) por CNEN (Comisión Nacional de Energía Nuclear). Se desempeñó como Supervisor de Protección Radiológica, Ingeniero de Calidad, Coordinador y Gerente de Calidad en GE Aviation durante 33 años. Profesor de pregrado y maestría en Ingeniería de la Universidad Católica de Petrópolis (UCP) en las disciplinas Gestión de Calidad, Gestión de Operaciones, Gestión de Riesgo/Confiabilidad y Técnicas de Optimización. Revisor del Journal of Aerospace Engineering. Revisor de la Revista Internacional de Tecnologías y Aplicaciones de Sistemas Inteligentes (IJISTA). Revisor del congreso ENEGEP. ORCID: https://orcid.org/my-orcidResearch Gate: https://www.researchgate.net/profile/Jose_Cristiano_Pereira      
  • Ercilia Stefano, Universidade Federal Fluminense
    Profesor permanente del Programa de Postgrado en Ambiente Construido - UFJF. Supervisor de estudiantes postdoctorales. Líder del Centro de Inteligencia Artificial, Tecnologías, Innovación y Emprendimiento - IA InovA, certificado por el CNPq. Profesor Adjunto de la UFJF. Profesor-investigador del NGIME - UFJF. Investigador ad-doc de FACEPE. Postdoctorado en Ingeniería Civil - UFRJ - COPPE con énfasis en Inteligencia Artificial Postdoctorado en Sistemas de Gestión Sostenible - UFF. Doctorado en Ingeniería de Transporte - UFRJ - COPPE con énfasis en Inteligencia Artificial. Maestría en Ingeniería de Sistemas - UFRJ - COPPE, con énfasis en Inteligencia Artificial. MBA en Gestión Estratégica en Comercio Exterior. Lato Sensu Especialista en Gestión Pública Estratégica. Lato Sensu Especialista en Machine Learning e Inteligencia Artificial. Especialista Lato Sensu en Derecho Administrativo y Gestión de Personas en el Sector Público. Especialista Lato Sensu en Neuropsicopedagogía. Lato Sensu Especialista en Gestión y Desarrollo de Sistemas Orientados a Objetos. Licenciado en Matemáticas. Abogado. Pedagogo. Revisor de revistas y periódicos nacionales e internacionales. Especialista en metodologías de enseñanza activa. Principales áreas de actividad: Innovación; Emprendimiento, Inteligencia Artificial; Tecnologías de la Información; IoT; Ciudades Inteligentes; Urbanismo; Sistemas Inteligentes y Autónomos.
  • Ana Carolina Rios Coelho, Universidade Federal Fluminense
    Es Licenciada en Ingeniería Mecánica por el Instituto Politécnico de la Universidad Estatal de Río de Janeiro (UERJ) en 2007 y maestría y doctorado en Modelamiento Computacional por la misma institución, respectivamente en 2009 y 2011. Fue profesora de la Universidad Federal Universidad de Oeste de Pará (UFOPA), con sede en el Instituto de Ingeniería y Geociencias (IEG) de febrero de 2012 a marzo de 2021. Coordinadora del curso de Ingeniería Física del IEG de febrero de 2014 a diciembre de 2014. Tutora del Grupo PET del IEG desde mayo 2014 a septiembre de 2017. Desde marzo de 2021 es Profesora Asociada del Departamento de Ingeniería de Producción de Petrópolis de la Universidad Federal Fluminense (UFF). Actualmente es coordinador de la carrera de Ingeniería de Producción de la UFF, campus Petrópolis. Ha trabajado en Optimización, principalmente en los siguientes temas: creación y modificación de metaheurísticas y optimización de problemas de ingeniería.
  • Natália Fernandes da Motta, Universidade Federal de Juiz de Fora

    não há conflito de interesse

Publicado

2025-10-10

Número

Sección

Artigos

Cómo citar

Método de Evaluación del Riesgo de Insuceso en Aprendizaje Basado en Proyectos vía AHP y BBN con vista a la Mejor Calidad del Ensino de Ingeniería. Avaliação: Revista da Avaliação da Educação Superior, Campinas; Sorocaba, SP, v. 30, p. e0250, 2025. DOI: 10.1590/1982-57652025v30id291247. Disponível em: https://submission.scielo.br/index.php/aval/article/view/291247. Acesso em: 19 oct. 2025.