Sistema informático para el procesamiento de encuestas de satisfacción estudiantil

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(1)Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas. Facultad Matemática, Física y Computación Licenciatura en Ciencia de la Computación. Trabajo de Diploma Título:“Sistema informático para el procesamiento de encuestas de satisfacción estudiantil”. Autores: Marian Capote Pacareu. Rodnier Borrego Clavero. Tutores: Lic. LissetDenoda Pérez. Dra. Gladys Casas Cardoso. Santa Clara 2013.

(2) Los que suscriben, Marian Capote Pacareu y Rodnier Borrego Clavero, hacemos constar que el trabajo titulado “Sistema informático para el procesamiento de encuestas de satisfacción estudiantil” fue realizado en la Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas como parte de la culminación de los estudios de la especialidad de Ciencia de la Computación, autorizando a que el mismo sea utilizado por la institución, para los fines que estime conveniente, tanto de forma parcial como total y que además no podrá ser presentado en eventos ni publicado sin la autorización de la Universidad.. Firma delos autores. Los abajo firmantes, certificamos que el presente trabajo ha sido realizado según acuerdos de la dirección de nuestro centro y el mismo cumple con los requisitos que debe tener un trabajo de esta envergadura referido a la temática señalada.. Firma del tutor. Firma del jefe del Laboratorio. Fecha. II.

(3) La inteligencia consiste no sólo en el conocimiento, sino también en la destreza de aplicar los conocimientos en la práctica. Aristóteles. La verdadera sabiduría está en reconocer la propia ignorancia. Sócrates. III.

(4) Dedicatoria. A las personas más importantes en mi vida, mi madre, mi papá Carlos, mis hermanos Erdwin, Pepito, Ivet, Ana y Pilar; y a la mejor de las abuelas, Nidia. A toda mi familia, en especial, a mis primos Frank, Javier y Diana; a mis tios, a tata, padrino y Carola. A mis mejores amigos Rodnier, Debora, Marlies, Ariadna, Yaray y en especial a Greta.. Marian Capote Pacareu. IV.

(5) Dedicatoria. A las cuatro personas que más quiero en este mundo, mi madre, mi padre, mi hermana y a la más genial de las abuelas, Ramonita. A toda mi familia, en especial, a mis abuelos que siempre han estado a mi lado, y a mi tío Leonardo. A mi gran amiga y compañera, Marian. A Diana Rosa por enseñarme tantas cosas buenas de la vida. A la persona más genial que he conocido, el más grande de mis amigos, Carlos Gómez. A Barbarito, por compartir conmigo junto a mi abuela, los momentos buenos y malos que nos prepara la vida.. Rodnier Borrego Clavero. V.

(6) Agradecimientos A mis padres y hermanos, por su apoyo incondicional y por el gran sacrificio que han hecho por mí. A Mi abuela Nidia que siempre quiso un futuro para mí. A mi hermano Pepito y a Indira por todo el apoyo y la confianza, a Ana y Pilar por saber ser hermanas. A toda mi familia por estar siempre al tanto de mis necesidades y brindarme toda su ayuda; y por el cariño y afecto que siempre me han tenido. A Rodnier, por ser mi compañero de estudio durante toda la carrera y además en este trabajo. A Gladis Casas, mi tutora, por su paciencia y entrega constante, por el tiempo dedicado, por sus valiosas ideas, y por aportarle tanto a mi formación profesional. A Lisset Denoda, mi otra tutora, por la ayuda excepcional que nos ha brindado para la realización de este trabajo. A todos los profesores que a lo largo de estos años han influido en mi formación y madurez profesional. A todos mis amigos que no me han fallado nunca y me han brindado tantos momentos buenos. A Enrique, Millo, Frank, Elisabet, Tvette, Dunieski, Beatriz María, Jorge Luis y Flavia por brindarme su ayuda ante cualquier interrogante. A todos mis compañeros de estudio con los que he compartido estos cinco años.. Marian Capote Pacareu. VI.

(7) Agradecimientos A mis padres y hermana, por su amor intenso, y todo el sacrificio en pos de mi formación profesional. A Mi abuela Ramonita y su esposo Barbarito por darme tanto apoyo y ayudarme con todo lo que ha estado a su alcance durante toda la carrera. A mi tío Leonardo y a su amigo Luisito, ya que gracias a ellos he tenido una computadora para realizar este trabajo. A toda mi familia por confiar en mí, por estar siempre al tanto de lo que acontece en mi vida y por el cariño y afecto que siempre me han tenido. A Marian, por ser mi compañera de estudio durante toda la carrera y además en este trabajo. A Carlos Gómez, por apoyarme en todo, y darme fuerzas para seguir adelante. A Gladis Casas, mi tutora, por su paciencia y entrega constante, por el tiempo dedicado, por sus valiosas ideas, y por aportarle tanto a mi formación profesional. A Lisset Denoda, mi otra tutora, por la ayuda excepcional que nos ha brindado para la realización de este trabajo. A todos los profesores que a lo largo de estos años han influido en mi formación y madurez profesional. A todos mis amigos que no me han fallado nunca y me han brindado tantos momentos buenos. A Enrique, Millo, Frank, Elisabet, Tvette, Dunieski, Beatriz María, Jorge Luis y Flavia por brindarme su ayuda ante cualquier interrogante. A todos mis compañeros de estudio con los que he compartido estos cinco años.. Rodnier Borrego Clavero. VII.

(8) Resumen En esta tesis se presentan algunas ideas generales relacionadas con el procesamiento de una encuesta, el cual es un proceso complejo en el que intervienen varios aspectos entre los que se encuentra la recopilación de los datos. Se brindan algunos consejos sobre las características que deben tener las preguntas de una encuesta. Se muestra la encuesta de satisfacción estudiantil que actualmente se aplica a los estudiantes universitarios de toda Cuba. Se realizan breves comentarios y observaciones de algunas de sus preguntas. Además se muestran los fundamentos matemáticos esenciales de los métodos estadísticos no paramétricos más importantes que se utilizan en su procesamiento. Se presentan los aspectos principales del análisis, diseño e implementación del software “PSUEC 1.0”. Se explican las bibliotecas jxl, javadocx ,jfreechart y jsc usadas en la implementación del software. Se muestran dos aplicaciones con datos reales, en el primer caso se realiza un análisis de los resultados para los datos de la encuesta de satisfacción estudiantil aplicada en la UCLV en el primer semestre del curso 2012-2013 y en el segundo caso a los datos de la facultad MFC específicamente en el mismo período. En ambos casos se realizaron distintos tipos de procesamientos estadísticos para medir el grado de satisfacción de los estudiantes pertenecientes a la UCLV en general, para el primer caso, y a la facultad MFC para el segundo. Para estas dos pruebas se obtuvieron como resultado de la aplicación del software tablas de frecuencias, tablas de medida estadísticas, gráficos de barras simples, agrupadas y gráficos con el nuevo índice propuesto.. VIII.

(9) Abstract In this term paper we present some general ideas related to the analysis of data obtained from a questionnaire which is a complex process compound of several aspects including data compilation. We provide some advices on the typical characteristic of questions in this type of questionnaire. We present the questionnaire on students’ satisfaction level that is currently applied to university students in all Cuba. We include brief comments and observations on some of the questions. Furthermore, we show basic mathematical precepts of most important non parametrical statistic methods used for its processing. We present main aspects of analysis, design and implementation of “PESUC 1.0” Software. We explain jxl, javadocx, jfreechart y jsc libraries that we used in software implementation. We present two applications with real data. In the first case we perform an analysis on data obtained from the questionnaire on students’ satisfaction level that had been applied in UCLV during the first semester of 2012-2013 academical course. In the second case data obtained in MFC faculty during the same period were included. In both cases different types of statistical procedures were performed in order to measure satisfaction level of students in UCLV, in first place, and in MFC faculty, in second place. For these two tests we obtained as a result of software application frequency tables, statistic measure tables, simple bar charts, grouped, and charts included the new proposed index.. IX.

(10) Índice Introducción ............................................................................................................................................ 1 Capítulo 1. Recolección de datos. Encuestas. Procesamiento estadístico .............................................. 4 1.1. La recolección de los datos ...................................................................................................... 4. 1.2. Encuestas. Clasificaciones ....................................................................................................... 4. 1.2.1. Clasificación según sus objetivos ..................................................................................... 5. 1.2.2. Clasificación segúnel tipo de pregunta ............................................................................. 5. 1.2.3. Clasificación según la forma en que se realiza la encuesta .............................................. 6. 1.3. Las preguntas de una encuesta ................................................................................................. 7. 1.3.1. Preguntas cerradas ............................................................................................................ 7. 1.3.2. Preguntas abiertas ............................................................................................................. 7. 1.3.3. Características deseables en las preguntas de una encuesta .............................................. 8. 1.4. Encuestas de satisfacción estudiantil........................................................................................ 8. 1.5. Procesamiento estadístico ...................................................................................................... 11. 1.5.1 Análisis descriptivo de datos ............................................................................................... 11 1.5.2 1.6. Pruebas no paramétricas ................................................................................................. 15. Consideraciones finales del capítulo ...................................................................................... 17. Capítulo 2. Análisis, diseño e implementación del software “PESUC 1.0.” ........................................ 18 2.1. Análisis, Diseño e Implementación de la Herramienta .......................................................... 18. 2.1.1. Diagrama de casos de uso ............................................................................................... 19. 2.1.2. Diagrama de clases ......................................................................................................... 20. 2.1.3. Diagramas de actividad ................................................................................................... 24. 2.1.4. Artefactos del sistema ..................................................................................................... 28. X.

(11) 2.1.5 2.2. Implementación del software .......................................................................................... 29. Uso de las bibliotecas jxl, javadocx, jfreechart y jsc. ............................................................ 30. 2.2.1. La biblioteca JXL............................................................................................................ 30. 2.2.2. La biblioteca JAVADOCX ............................................................................................. 30. 2.2.3. La biblioteca JSC ............................................................................................................ 30. 2.2.4. La biblioteca JFreeChart ................................................................................................. 31. 2.3. Consideraciones finales del capítulo ...................................................................................... 32. Capítulo 3 Manual de usuario y análisis de resultados ......................................................................... 34 3.1. Manual de usuario .................................................................................................................. 34. 3.1.1. Requerimientos ............................................................................................................... 35. 3.1.2. Fichero de entrada ........................................................................................................... 35. 3.1.3. Ventana inicial del software............................................................................................ 38. 3.1.4. Interfaz principal de la aplicación ................................................................................... 38. 3.1.5. Opciones de Menú .......................................................................................................... 39. 3.1 ..................................................................................................................................................... 60 3.2. Análisis de resultados ............................................................................................................. 60. 3.2.1. Aplicación del software PESUC a la encuesta de satisfacción estudiantil realizada en la. UCLV en el primer semestre del curso 2012-2013 ...................................................................... 61 3.2.2. Aplicación del software PESUC a la encuesta de satisfacción estudiantil realizada en la. facultad MFC. ............................................................................................................................... 66 3.3. Consideraciones finales del capítulo ...................................................................................... 68. Conclusiones ......................................................................................................................................... 70 Recomendaciones ................................................................................................................................. 71 Referencias bibliográficas ..................................................................................................................... 72 Anexos .................................................................................................................................................. 73 XI.

(12) Anexo 1. Encuesta a estudiantes ....................................................................................................... 73. XII.

(13) Introducción. Introducción Desde hace algunos años, el Ministerio de Educación Superior aplica una encuesta de satisfacción estudiantil a una muestra de los estudiantes universitarios de todo el país con el propósito de conocer la calidad del proceso de enseñanza aprendizaje. La encuesta está formada por nueve preguntas cuantitativas y una pregunta cualitativa en la que los estudiantes pueden dar sugerencias con el fin de mejorar la calidad de la formación de los graduados universitarios. El Vicerrectorado Docente Educativo (VRDE) de la UCLV solicitó, el curso anterior, ayuda para realizar procesamientos estadísticos de las encuestas de satisfacción estudiantil. A partir de esa solicitud, se creó un grupo multidisciplinario formado por profesores y alumnos de Matemática y Ciencia de la Computación. Con ayuda del paquete estadístico SPSS se realizaron algunos procesamientos que fueron de mucha utilidad. A partir de ahí surgió la idea de diseñar e implementar un sistema informático para descubrir conocimiento a partir de la información de las encuestas de satisfacción estudiantil. Este constituye en esencia el problema científico que da origen a la presente tesis. Como objetivo general se propone: “desarrollar un sistema informático en un software libre que permita descubrir conocimiento en las encuestas de satisfacción estudiantil en la UCLV”. Para lograr dicho objetivo general, se proponen los objetivos específicos: 1. Proponer métodos estadísticos apropiados para su solución. 2. Diseñar e implementar un sistema informático que permita realizar el procesamiento de encuestas de una manera cómoda. 3. Mostrar aplicaciones con los datos de la encuesta de satisfacción estudiantil del primer semestre del curso 2012-2013en la UCLV y en la facultad MFC. Se formularon además las siguientes Preguntas de Investigación:. 1.

(14) Introducción. . ¿Cuáles métodos estadísticos son los apropiados para el análisis de las encuestas de satisfacción estudiantil?. . ¿Cómo se obtiene un índice general que mida de forma global la satisfacción estudiantil?. Justificación Las encuestas de satisfacción estudiantil constituyen un indicador de la calidad del proceso docente educativo. Es de gran interés para el VRDE y para los Vicedecanos Docentes de la UCLV contar con un sistema informático que les permita realizar varios procesamientos estadísticos, sin necesidad de tener grandes conocimientos en esta rama, ni de paquetes especializados en la misma. Se desea que la extracción de conocimiento a partir de los datos primarios recopilados, ayude al proceso de toma de decisiones para mejorar la calidad del proceso docente educativo. Viabilidad de la investigación Para el desarrollo de esta investigación se cuenta con los recursos necesarios para acometer las tareas propuestas. Se cuenta además con el apoyo incondicional del VRDE para obtener los datos de la encuesta en el curso actual y los procesamientos necesarios para medir la calidad del proceso docente educativo. Se tiene además la colaboración del grupo de profesores que actualmente llevan a cabo el procesamiento estadístico de las encuestas. Existe el poderoso lenguaje de programación: Java con diversas bibliotecas que permiten la implementación del software. El primer paso para la realización de este trabajo fue la confección del marco teórico. Para ello se realizó una amplia revisión de la literatura consultando libros, artículos y páginas de internet, entre otras fuentes. Sus elementos esenciales se encuentran expuestos de manera resumida en el primer capítulo de la presente tesis. Como conclusión de la elaboración del marco teórico se enuncia la siguiente hipótesis de investigación: H1: “Utilizando el Java como lenguaje de programación, se implementa un sistema computacional que permite obtener varios procesamientos estadísticos de las encuestas de satisfacción estudiantil”. La tesis se estructura en tres capítulos. El primero de ellos contiene una presentación detallada de los conceptos más importantes relacionados con el procesamiento de una encuesta, el cual es un proceso 2.

(15) Introducción. complejo en el que intervienen varios aspectos entre los que se encuentra la recopilación de los datos. Además se brindan algunos consejos sobre las características que deben tener las preguntas de una encuesta. Se muestra la encuesta de satisfacción estudiantil que actualmente se aplica a los estudiantes universitarios de toda Cuba. Se realizan breves comentarios y observaciones de algunas de sus preguntas. Además se muestran los fundamentos matemáticos esenciales de los métodos estadísticos no paramétricos más importantes que se utilizan en su procesamiento.En el capítulo dos se expone la plataforma de desarrollo y los diagramas creados para las fases de análisis y diseño de la herramienta. Se explica el uso de las bibliotecas jxl para el proceso de carga de datos desde un fichero Excel; javadocx para la generación de un documento Word; jfreechart para la generación de gráficos y jsc para la comparación de poblaciones y otros análisis estadísticos.En el capítulo tres se muestra el manual de usuario del software y dos aplicaciones con datos reales. En el primer caso se realiza un análisis de los resultados para los datos de la encuesta de satisfacción estudiantil aplicada en la UCLV en el primer semestre del curso 2012-2013 y en el segundo caso a los datos de la facultad MFC específicamente en el mismo período. En ambos casos se realizaron distintos tipos de procesamientos estadísticos para medir el grado de satisfacción de los estudiantes pertenecientes a la UCLV en general y a la facultad MFC respectivamente. Para estas dos pruebas se obtuvieron como resultado de la aplicación del software tablas de frecuencias, gráficos de barras simples, agrupadas y gráficos con el nuevo índice propuesto. Finalmente se enuncian las conclusiones y recomendaciones, se relaciona la bibliografía y se muestra el anexo correspondiente a la encuesta de satisfacción estudiantil.. 3.

(16) Capítulo 1. Capítulo 1. Recolección de datos. Encuestas. Procesamiento estadístico En este capítulo se muestran los elementos fundamentales de la teoría de las encuestas y de su procesamiento estadístico.. 1.1 La recolección de los datos La recolección de datos contiene una gran cantidad de técnicas y herramientas que pueden ser utilizadas por los analistas para desarrollar sistemas de información. Los datos pueden recogerse mediante entrevistas, encuestas, cuestionarios, observaciones, entre otros métodos. Todos ellos se aplican en un momento en particular, con la finalidad de buscar información que será útil a una investigación (Avilez, 2009).. 1.2 Encuestas. Clasificaciones Una encuesta es un estudio observacional en el que se persigue recaudar datos por medio de un cuestionario y obtener información de estos. Hoy en día la palabra encuesta se usa más frecuentemente para describir un método de obtener información de una muestra de individuos. Esta muestra es usualmente sólo una fracción de la población bajo estudio. ¿Cuán grande debe ser la muestra? El tamaño de muestra requerido en una encuesta depende de la calidad estadística necesaria para analizar los resultados. No hay una regla simple para el tamaño de muestra que pueda ser usada en todas las encuestas. Mucho de esto depende de los recursos disponibles. Mientras mayor sea el tamaño de la muestra, más certeros serán los resultados obtenidos. Las encuestas tienen numerosas clasificaciones. A continuación se enumerarán algunas de ellas.. 4.

(17) Capítulo 1. 1.2.1 Clasificación según sus objetivos . Encuestas descriptivas: su propósito es caracterizar actitudes o condiciones en un momento de tiempo. Intentan descubrir en qué situación se encuentra una determinada población en el momento en que se realiza la encuesta.. . Encuestas analíticas: son más complejas. Además de describir, tienen el propósito de intentar explicar las causas de una situación determinada.. 1.2.2 Clasificación según el tipo de pregunta . De respuesta abierta: en estas encuestas se le pide al encuestado que responda abiertamente las preguntas formuladas. Esto le otorga mucha libertad al entrevistado y da la posibilidad de adquirir respuestas más profundas. Usualmente asociado a ellas se realiza sólo un análisis cualitativo porque las respuestas son difíciles de cuantificar.. . De respuesta cerrada: en estas los encuestados deben elegir para responder una de las opciones que se presentan en un listado que formularon los investigadores. Esta manera de encuestar da como resultado respuestas más fáciles de cuantificar y de carácter uniforme. Usualmente se utilizan escalas tipo Likert.. La escala de Likert se denomina así en honor a Rensis Likert, quién publicó en 1932 un informe donde describía su uso. Es una escala psicométrica comúnmente utilizada en cuestionarios, y en encuestas para la investigación, principalmente en las ciencias de la conducta. Al responder a una pregunta de un cuestionario elaborado con la técnica de Likert, se especifica el nivel de acuerdo o desacuerdo con una declaración (elemento, ítem o pregunta). Por lo general estas escalas contemplan un número impar de valores posibles, por ejemplo: Todos mis profesores son ejemplo de educadores: 1. Totalmente en desacuerdo 2. En desacuerdo 3. Ni de acuerdo ni en desacuerdo 4. De acuerdo 5. Totalmente de acuerdo 5.

(18) Capítulo 1. Los valores uno y dos son respuestas negativas, el treses neutro y el cuatro y el cinco son respuestas positivas. También puede utilizarse una escala con siete valores o incluso una con nueve. La escala de Likert mide actitudes. Cada individuo encuestado puede tener actitudes favorables, desfavorables o neutras ante las preguntas de un cuestionario. Debido a ello es importante considerar siempre que una escala de actitud puede y debe estar abierta a la posibilidad de aceptar opciones de respuesta neutrales. Debe hacerse una distinción importante entre escala de tipo Likert y elemento de tipo Likert. La escala es la suma de las respuestas de los elementos del cuestionario. Los elementos de tipo Likert van acompañados por una escala visual como la presentada anteriormente. En ocasiones se llama escalas a los elementos mismos. En esta investigación no se tendrá en cuenta esta diferencia. 1.2.3 Clasificación según la forma en que se realiza la encuesta . Por correo: en estas se requiere que una determinada muestra llene un cuestionario. La encuesta es enviada por correo junto con sobres de respuesta, con sus correspondientes sellos, para que sean devueltos a los investigadores o se realizará por correo electrónico. Esta última opción es la de preferencia en la sociedad moderna.. . Por teléfono: estas se realizan vía telefónica y las hacen un equipo de personas entrenadas que serán las encargadas de verbalizar las preguntas y apuntar las respuestas. El encuestador no puede influir de ninguna manera en las respuestas del encuestado, por esto es necesario un entrenamiento previo.. . Personal: estas entrevistas se realizan cara a cara. Pueden hacerse tanto en el lugar de trabajo u hogar del entrevistado, a personas que caminan por la calle o bien, que los entrevistados sean invitados a una sede para realizarla. Aquí el encuestador tiene mayor libertad para intervenir en la conversación ya que las preguntas son más amplias y existe la posibilidad de repreguntar. De igual forma que en el anterior, el encuestador no puede influir en las respuestas del encuestado.. A manera de conclusión, una encuesta es un instrumento que se le aplica a una determinada muestra de la población. Tiene ventajas y desventajas:(Johnson and Kuby, 2005).. 6.

(19) Capítulo 1. Ventajas 1. Bajo costo 2. Mayor rapidez en la obtención de resultados. 3. Técnica más utilizada y que permite obtener información de casi cualquier tipo de población. 4. Gran capacidad para estandarizar datos, lo que permite su tratamiento informático y el análisis estadístico. Desventajas 1. Requiere para su diseño de profesionales con buenos conocimientos de teoría y habilidad en su aplicación.. 1.3 Las preguntas de una encuesta El contenido de las preguntas dentro de una encuesta puede ser muy variado, al igual que su forma. Básicamente se definen dos tipos de preguntas: cerradas y abiertas (Hernández Sampieri et al., 2006). 1.3.1 Preguntas cerradas Las preguntas cerradas contienen categorías de respuestas previamente delimitadas. Ellas presentan a los encuestados las respuestas posibles y ellos deben ajustarse a ellas. Pueden ser dicotómicas o incluir varias alternativas de respuestas. Las preguntas cerradas son fáciles de codificar y de preparar para el análisis. Requieren de un mínimo esfuerzo por parte de los encuestados, pues ellos sólo tienen que seleccionar la alternativa que describa mejor su respuesta. La principal desventaja de las preguntas cerradas es que limitan las respuestas posibles. Para poder formular preguntas cerradas es necesario anticipar las posibles alternativas de respuestas. Las escalas Likert son buenos ejemplos de ello. 1.3.2 Preguntas abiertas Las preguntas abiertas no delimitan con anterioridad las alternativas de respuestas. Pueden ser creativas. Ellas son muy útiles cuando no se tiene información sobre las posibles alternativas de respuestas o cuando este conjunto es demasiado amplio. 7.

(20) Capítulo 1. La elección del tipo de pregunta para una encuesta depende de numerosos factores entre los que se encuentran: el grado en el que se puedan anticipar las posibles respuestas, el tiempo disponible para la codificación de la información, entre otros. (Hernández Sampieri et al., 2006) 1.3.3 Características deseables en las preguntas de una encuesta Las preguntas que formen parte de un cuestionario deben cumplir ciertas características (Hernández Sampieri et al., 2006). Entre las más relevantes se tienen: 1. Deben se claras y comprensibles: deben evitarse los términos confusos. Por ejemplo, ¿ve usted la televisión? Resulta confuso porque no delimita el tiempo. En su lugar pudiera haberse preguntado: ¿acostumbra usted a ver televisión diariamente? u otra pregunta similar.. 2. No deben incomodar al encuestado: por ejemplo la pregunta ¿acostumbra a consumir diariamente bebidas alcohólicas? tiende a provocar rechazo. En su lugar se recomienda realizar otras preguntas más sutiles.. 3. Deben referirse a un solo aspecto: por ejemplo la pregunta ¿ve usted televisión y escucha la radio diariamente? es muy ambigua. Una persona que vea televisión, pero que no oiga radio tendrá duda en la respuesta correcta. Se recomienda convertir esa pregunta en dos: una relacionada con la televisión y otra con la radio.. Sampieri plantea además que las encuestas deben iniciarse siempre con preguntas sencillas y fáciles de responder(Hernández Sampieri et al., 2006).. 1.4 Encuestas de satisfacción estudiantil Desde hace algunos años, el Ministerio de Educación Superior aplica una encuesta de satisfacción estudiantil a una muestra de los estudiantes universitarios de todo el país con el propósito de conocer la calidad del proceso de enseñanza aprendizaje. La encuesta cuenta con nueve preguntas, medidas según una escala Likert de siete valores. El valor uno se corresponde con el nivel más bajo de satisfacción, mientras que el siete es el de mayor satisfacción, cuatro es el elemento neutro.. 8.

(21) Capítulo 1. El procesamiento más sencillo que se realiza es conocer la satisfacción de los estudiantes para cada una de las preguntas. Las respuestas del cinco en adelante se consideran satisfactorias y el resto no. De ahí que se necesite realiza una recodificación de la información. La encuesta tiene además una pregunta cualitativa. en la que los estudiantes pueden dar sus. sugerencias con el fin de mejorar la calidad de la formación de los graduados universitarios. El Anexo 1 recoge la encuesta tal y como se aplica en la UCLV. A continuación se comentarán cada una de las preguntas: Pregunta 1. La docencia que recibo exige de mí esfuerzo y dedicación. Esta pregunta pretende medir el rigor de la docencia. Cada estudiante recibe varias asignaturas impartidas por diferentes profesores. Los profesores de mayor experiencia son excelentes pedagogos por lo que transmiten el mensaje de la clase de una manera muy clara y eficiente. Un profesor en adiestramiento o un instructor no tiene esa misma capacidad. Como consecuencia el estudiante le dedicará más tiempo, esfuerzo y dedicación a la materia que entiende menos. Resulta imposible que el rigor de la docencia sea siempre el mismo, así que la pregunta puede resultar un tanto confusa. Pregunta 2. Utilizo la computación en los trabajos docentes, laborales e investigativos que realizo en las diferentes asignaturas. Esta pregunta está relacionada con la satisfacción con el uso de la computación en la docencia y en la investigación. Pregunta 3. Dispongo, por diferentes vías, de bibliografía actualizada para el estudio de las asignaturas que recibo en la carrera. Se refiere a la posibilidad de acceder a bibliografía actual para profundizar en los contenidos recibidos. Pregunta 4. Consulto bibliografía en lengua extranjera para ampliar mi conocimiento acerca de las materias que estudio.. 9.

(22) Capítulo 1. La bibliografía en idioma inglés es fundamental en numerosas especialidades, como Ciencia de la Computación e Ingeniería Informática. Esta pregunta intenta conocer el grado de satisfacción de los estudiantes con sus habilidades para comprender literatura técnica en lengua extranjera. Pregunta 5. La práctica laboral me prepara en la solución de problemas de la profesión Esta pregunta es muy importante para conocer la satisfacción de los estudiantes con respecto a su futura profesión como graduados. Pregunta 6. Participo en la elaboración y ejecución del proyecto educativo de mi año o grupo. Está dedicada a medir la calidad del proyecto educativo en las brigadas y el grado de participación en su elaboración y ejecución. Pregunta 7. Siento satisfacción con la preparación profesional que estoy adquiriendo. Es una pregunta general muy importante que está relacionada con la profesión futura como graduados. Pregunta 8. Los profesores de la carrera son ejemplos como profesionales y educadores. Esta pregunta es confusa. En cada semestre los estudiantes tienen varios profesores, algunos con mejores experiencia que los otros. Si todos no se comportan de la misma manera, un estudiante no sabe cuál es la respuesta correcta. Pregunta 9. Los conocimientos adquiridos en Filosofía, Economía Política, Teoría sociopolítica y Problemas Sociales de la Ciencia, contribuyen positivamente a mi formación profesional. Esta pregunta abarca la opinión de varias asignaturas por lo que también puede resultar confusa. Un estudiante con una opinión buena de Filosofía y no tan buena de Economía Política por ejemplo, no sabría qué responder. Estos comentarios son sólo algunas consideraciones sobre la actual encuesta de satisfacción estudiantil. La herramienta computacional que se defiende no resuelve estos problemas, sólo automatiza el procesamiento estadístico y facilita el proceso de descubrimiento de conocimiento a partir de las respuestas estudiantiles.. 10.

(23) Capítulo 1. Con el propósito de medir de manera agrupada la satisfacción estudiantil se procedió a la creación de un índice general: ∑. Un estudiante con índice 0 es aquel que asignó la categoría mínima (1) a todas las preguntas. Un estudiante con índice 1 es aquel que asignó la categoría máxima (7) a todas las preguntas. El índice es entonces una medida de la satisfacción global de un estudiante. Mientras más se aproxime a la unidad, mayor será la satisfacción de ese estudiante con respecto a los procesos más importantes de su vida universitaria. Estos índices pueden ser promediados y se tiene así una estimación de la satisfacción de un año, carrera, facultad o universidad como un todo.. 1.5 Procesamiento estadístico A continuación se describen los procesamientos estadísticos más importantes utilizados en esta investigación. 1.5.1 Análisis descriptivo de datos El primer paso en cualquier investigación estadística consiste en explorar o describir los datos recolectados. Este proceso puede ser útil incluso para depurar errores. A los datos recolectados se les llama datos primarios. Ellos aún no han pasado por ningún tipo de procesamiento. Distribución de frecuencias para variables aleatorias discretas La información recolectada se puede mostrar en tablas. Las frecuencias absolutas muestran cantidades. Las frecuencias relativas constituyen una medida empírica de las probabilidades asociadas a cada valor xi. Las demás columnas representan acumulados. La tabla 1.1 constituye un ejemplo:. 11.

(24) Capítulo 1. Valores. Frecuencia Absoluta. Frecuencia Absoluta Acumulada. Frecuencia Relativa. Frecuencia Relativa Acumulada. 1. 2. 2. 0.00517. 0.0052. 2. 3. 5. 0.00775. 0.0129. 3. 3. 8. 0.00775. 0.0207. 4. 17. 25. 0.0439. 0.0646. 5. 60. 85. 0.155. 0.220. 6. 82. 167. 0.212. 0.432. 7. 220. 387. 0.568. 1.000. Tabla 1.1 Tabla de distribución de frecuencias de la Pregunta 1 (Rigor en la docencia) Medidas de tendencia central Las medidas de tendencia central brindan información útil sobre los datos que se están analizando. Ellas sintetizan las distribuciones de frecuencias. Entre las más importantes se encuentran la media, la mediana y la moda (Belda, 2003). Media: es el promedio clásico n. x. x i 1. i. n. La media es susceptible a observaciones extremas, puede verse altamente afectada por ellas. La mediana es el valor que divide a la muestra en dos partes iguales. La moda es el valor que más se repite, es el valor de mayor frecuencia. En un conjunto de datos puede haber varias modas (GUERRA BUSTILLO, 1998). Medidas de dispersión Las medidas de dispersión, también llamadas medidas de variabilidad, muestran la variabilidad de una distribución, indicando por medio de un número, si las diferentes puntuaciones de una variable están muy alejadas de su valor medio. Cuanto mayor sea ese valor, mayor será la variabilidad, cuanto. 12.

(25) Capítulo 1. menor sea, más homogénea será la variable. Así se sabe si todos los casos son parecidos o varían mucho entre ellos. Entre las más importantes se tienen la varianza y la desviación típica. Varianza: medida cuadrática de variabilidad. Es la media de las desviaciones al cuadrado de cada valor xi con respecto a la media aritmética del conjunto.. V X  . . 1 n  xi  x n i 1. 2. V X   0. Desviación típica: medida de variabilidad.. s   V X . s0. Carreras. N. Mínimo Media Máximo Desviación Típica. Ciencia de la Computación. 206. 2.0. 6.38. 7.0. 0.949. Ingeniería Informática. 83. 1.0. 5.81. 7.0. 1.31. Licenciatura en Física. 37. 2.0. 6.16. 7.0. 1.34. Licenciatura en Matemática. 61. 4.0. 6.44. 7.0. 0.786. Tabla 1.2 Medidas descriptivas de la Pregunta 1 (Rigor en la docencia) Gráficos simples de barras Un gráfico de barras es una representación gráfica bidimensional en que los objetos gráficos elementales son un conjunto de rectángulos dispuestos paralelamente de manera que la extensión de los mismos es proporcional a la magnitud que se quiere representar. En uno de los ejes (casi siempre x) se ubica la clasificación y en el otro la frecuencia. Todas las barras son del mismo grosor y la separación entre ellas es uniforme.(Acuña) Los gráficos de barras permiten comparar cantidades entre sí y son muy utilizados por su fácil comprensión. La figura 1.1 muestra un ejemplo de un gráfico de barras simple.. 13.

(26) Capítulo 1. Figura 1.1 Gráfico de barras simple de la Pregunta 7 (Satisfacción con la preparación profesional) Gráficos agrupados Los gráficos agrupados contienen varias series de datos, por ejemplo la información de los cinco años de una carrera. Cada serie de datos se representa mediante un conjunto de rectángulos que comparten color o textura, ver figura 1.2. En cada categoría o secuencia los rectángulos suelen estar juntos, formando un grupo, mientras que entre grupos se deja un espacio. Así en el ejemplo anterior, los resultados obtenidos por Licenciatura en Física en cada año se representan como cinco rectángulos azules de alturas proporcionales al promedio de sus valores. Por otra parte, el primer grupo de barras se corresponde con la información del primer año y así sucesivamente, ver figura 1.2.. 14.

(27) Capítulo 1. Figura 1.2 Gráfico de barras simple de la Pregunta 6 (Satisfacción con proyecto educativo) 1.5.2 Pruebas no paramétricas Las pruebas no paramétricas son análisis estadísticos libres de distribución. La estadística no paramétrica es una rama de la estadística que estudia las pruebas y modelos estadísticos cuya distribución no se ajusta a los llamados criterios paramétricos. Su distribución no puede ser definida a priori, pues son los datos observados los que la determinan. Son ampliamente utilizadas en numerosas ramas de las ciencias. Prueba de Mann Whitney Existen varias pruebas no paramétricas para comparar las distribuciones en grupos independientes o en momentos diferentes. Se dice que tales tests son alternativas no paramétricas de los tests paramétricos de Student. La alternativa no paramétrica generalmente usada del test de Student para la comparación de muestras independientes es el test de Mann-Whitney (denominado también test de suma de rango de Wilcoxon). Sean X1 y X2 variables ordinales independientes con distribución cualquiera desconocida. Supongamos que queremos verificar la hipótesis de que sus dos distribuciones son coincidentes, en el sentido de que los rangos de los valores que aparecen en las respectivas muestras no difieren significativamente. 15.

(28) Capítulo 1. La hipótesis de nulidad supondrá que X1 y X2 han sido tomadas de la misma población, o sea que tienen la misma distribución. La hipótesis alternativa enuncia lo contrario. El test se basa en el ranqueo de los datos de la muestra total (compuesta de dos grupos) y la observación de sí estos valores ranqueados de un grupo y del otro se intercalan adecuadamente como una medida de que las distribuciones no difieren. El criterio de Mann - Whitney parte de determinar el número de veces que un valor del grupo más pequeño precede a un valor del grupo más grande. Si los volúmenes de las muestras son iguales analiza las dos orientaciones y toma la menor. Para muestras pequeñas se puede determinar la distribución del estadístico U condicionada a la hipótesis fundamental y construir un test con probabilidad exacta. Para muestras grandes, a partir de U se construye el estadígrafo:. Z. n1 n2 2 n1 n2 * (n1  n2  1) 12 donde n1 es el volumen de la muestra más pequeña y n2 el de la más grande U. y se demuestra que Z tiene aproximadamente distribución normal normalizada si la hipótesis fundamental es cierta. El criterio de la suma de rango de Wilcoxon consiste en calcular la suma W de los rangos para el grupo de volumen menor (o para el primer grupo, si las dos muestras tienen igual volumen). Si la hipótesis fundamental es cierta, esta suma W debería ser aproximadamente la mitad de la suma total de los rangos en la muestra completa. Para muestras pequeñas, la distribución de W se determina con precisión y se pude construir un test exacto. Para muestras grandes, se construye el estadístico.. Z. n1 (n1  n2  1) 2 n1 n2 (n1  n2  1) 12 que tiene también aproximadamente distribución normal normalizada cuando. W. la hipótesis fundamental es cierta. 16.

(29) Capítulo 1. Se demuestra que ambos criterios conducen a la misma significación y por ello se habla indistintamente del Test de Rangos de Mann-Whitney o del Test de Suma de Rangos de Wilcoxon. La mayoría de los paquetes estadísticos lo conocen como el test de Mann-Whitney para distinguirlo del test de Wilcoxon de diferencias ranqueadas. Prueba de Kruskal Wallis En estadística, la prueba de Kruskal-Wallis (de William Kruskal y W. Allen Wallis) es un método no paramétrico para determinar si un grupo de datos proviene de la misma población. Intuitivamente, es idéntico al ANOVA con los datos reemplazados por categorías. Es una extensión de la prueba de la U de Mann-Whitney para 3 o más grupos. Asume, bajo la hipótesis nula, que los datos vienen de la misma distribución. El estadístico está dado por:. ∑ ∑. ̅ ∑. . es el número de observaciones en el grupo i. . es el rango de la observación j en el grupo i. . es el número total de observaciones. ̅ ̅. donde:. ∑.  ̅. . ̅ es el promedio de. La significación aproximada sigue una distribución chi cuadrado con g-1 grados de libertad.. 1.6 Consideraciones finales del capítulo El procesamiento de una encuesta es un proceso complejo en el que intervienen varios aspectos. Uno de ellos es la recopilación de los datos. En este capítulo se presentan algunas ideas generales relacionadas con estos aspectos y se brindan algunos consejos sobre las características que deben tener las preguntas de una encuesta. Se presenta la encuesta de satisfacción estudiantil que actualmente se aplica a los estudiantes universitarios de toda Cuba. Se comentan brevemente algunas de sus preguntas. Además se muestran los métodos estadísticos más importantes que se utilizan en su procesamiento. 17.

(30) Capítulo 2. Capítulo 2. Análisis, diseño e implementación del software “PESUC 1.0.” Este capítulo alude a las generalidades del análisis, diseño e implementación del software “PESUC versión 1.0”. Se expone la plataforma de desarrollo y los diagramas creados para las fases de análisis y diseño de la herramienta. Se explica el uso de las bibliotecas jxl para el proceso de carga de datos desde un fichero Excel; javadocx para la generación de un documento Word; jfreechart para la generación de gráficos y jsc para la comparación de poblaciones y otros análisis estadísticos.. 2.1 Análisis, Diseño e Implementación de la Herramienta El lenguaje UML (Unified Modeling Language) (Rumbaugh and Booch, 2000) se utilizó para el diseño de la herramienta PESUC 1.0, este tiene como objetivos principales la especificación, visualización, construcción y documentación de los productos de un sistema de software. Este lenguaje es usado por el RUP (Rational Unified Process) (Jacobson et al., 2000) como lenguaje de modelado para lo cual se basa en todos sus tipos de diagramas, que constituyen diferentes vistas del modelo del producto. La siguiente figura ilustra los diagramas que componen la estructura de un producto escrito por el lenguaje UML:. Figura 2.1 Diagramas de UML 18.

(31) Capítulo 2. De los diagramas UML que muestra la figura anterior, empleamos: Diagrama de Casos de Uso, Diagrama de Clases, Diagrama de Actividad y Diagrama de Despliegue. La herramienta empleada para el modelado de todos los diagramas correspondientes a las fases de análisis y diseño fue Visual Paradigm para UML versión 6.0. 2.1.1 Diagrama de casos de uso Los modelos de casos de uso proporcionan un medio sistemático e intuitivo de capturar requisitos funcionales del sistema basándose en los requerimientos de los usuarios. Ellos dirigen todo el proceso de desarrollo de un software ya que constituyen el punto de partida para llevar a cabo la mayoría de las actividades: el análisis, diseño y prueba del software (Jacobson et al., 2000). Este modelo se realiza identificando cada actor del sistema como los posibles usuarios para los cuales está realizado el mismo. Un caso de uso es, en esencia, una interacción típica entre un usuario y un sistema de cómputo en la que el usuario desencadena un proceso que realiza una de las operaciones que se espera del sistema de cómputo.. Figura 2.2 Diagrama de Casos de Uso 19.

(32) Capítulo 2. La herramienta PESUC 1.0 está destinada a cualquier tipo de usuario, pudiendo ser un vicedecano (a), vicerrector (a) o secretarios (as). En el diagrama de la figura 2.2 se le ha nombrado a ese actor como Usuario. El usuario mediante el primer caso de uso puede añadir al reporte tablas de medidas estadísticas para diferentes estratificaciones con los estadígrafos descriptivos mínimo, media, máximo y desviación estándar; además pueden ser añadidas tablas de frecuencia, con los valores de frecuencia absoluta, frecuencia absoluta acumulada, frecuencia relativa y frecuencia relativa acumulada. El actor mediante el segundo caso de uso puede añadir al reporte gráficas de barras que pueden ser simples o agrupadas para distintos tipos de escalas y estratificaciones. El tercer caso de uso lo utiliza el usuario para obtener los mejores y/o peores grupos según una pregunta determinada o por el índice general, el usuario puede además añadir estos grupos en forma de tablas al reporte. Con el último caso de uso el usuario puede modificar las carreras pertenecientes al Colegio Universitario de Formación Básica (CUFB). 2.1.2 Diagrama de clases La técnica del diagrama de clase se ha vuelto medular en los métodos orientados a objetos. El diagrama de clase describe los tipos de objetos que hay en un sistema y las diversas clases de relaciones estáticas (asociaciones, subtipos) que existen entre ellos. También muestra los atributos y operaciones de una clase y las restricciones a que se ven sujetos, según la forma en que se conecten los objetos (Fowler and Scott, 1997). El software se compone de la interfaz de usuario con nombre PESUC que contiene las funcionalidades propias del sistema. En la Figura 2.3 se muestran todas las clases para el sistema PESUC versión 1.0 y las relaciones existentes entre las mismas mediante un diagrama de clases en UML. Los atributos y métodos más importantes para cada una de estas clases se muestran en las figuras 2.4, 2.5, 2.6, 2.7, 2.8 y 2.9.. 20.

(33) Capítulo 2. Figura 2.3 Diagrama de Clases. 21.

(34) Capítulo 2. Figura 2.4 Atributos y métodos más importantes correspondientes a las clases Facultad, UCLV y Carrera La clase Carrera tiene como atributos el nombre de la misma, un código que la identifica, una matriz con los valores obtenidos de la encuesta y otra matriz con estos valores recodificados. Esta clase tiene un método que se le asigna el valor de verdadero o falso en dependencia de si el primer año de esta carrera se cursa en el CUFB. La clase Facultad contiene la lista de carreras que le pertenecen y un método que permite añadirlas. La clase UCLV contiene una lista de todas las facultades. Esta clase contiene un método que permite cargar desde un fichero Excel los datos de la encuesta, inicializar los valores para cada una de las carreras e inicializar las facultades con las carreras correspondientes.. Figura 2.5 Atributos y métodos más importantes correspondientes a la clase AnalisisBasico La clase AnalisisBasico contiene métodos que permiten estratificar los resultados de la encuesta, además contiene un método para la generación de gráficos usando los resultados arrojados por las diferentes estratificaciones obtenidas.. 22.

(35) Capítulo 2. Figura 2.6 Atributos y métodos más importantes correspondientes a la clase AnalisisDescripGlobal La clase AnalisisDescripGlobal contiene métodos que permiten la generación de tablas de frecuencias y de medidas estadísticas.. Figura 2.7 Atributos y métodos más importantes correspondientes a la clase AnalisisAvanzado La clase AnalisisAvanzado contiene un método que permite la creación de grupos los cuales serán añadidos a tablaGrupos que constituye uno de sus atributos.. Figura 2.8 Atributos y métodos más importantes correspondientes a las clases FuncionesGenerales y Frecuencia Las clases FuncionesGenerales y Frecuencia contienen la implementación de un conjunto de métodos que son utilizados en diferentes clases.. 23.

(36) Capítulo 2. Figura 2.9 Atributos y métodos más importantes correspondientes a la clase PESUC PESUC es la clase principal en la cual se utilizan todas las funcionalidades implementadas en las clases anteriores. 2.1.3 Diagramas de actividad Los diagramas de actividades se utilizan para modelar los aspectos dinámicos de un sistema, lo que generalmente implica modelar los pasos secuenciales (y posiblemente concurrentes) de un proceso computacional. Las Figuras 2.10, 2.11 y 2.12 muestran tres diagramas de actividades para los casos de uso “Añadir tablas de medidas estadísticas y frecuencias al reporte”, “Añadir gráficas de barras al reporte”, y “Obtener y añadir al reporte mejores y/o peores grupos”, donde pueden apreciarse a través de modelos simples la descripción del flujo de actividades asociada a cada caso de uso.. 24.

(37) Capítulo 2. Figura 2.10 Añadir tablas de medidas estadísticas y frecuencias al reporte. 25.

(38) Capítulo 2. Figura 2.11 Diagrama de actividad correspondiente al caso de uso: Añadir gráficas de barras al reporte. 26.

(39) Capítulo 2. Figura 2.12 Diagrama de actividad correspondiente al caso de uso: Obtener y añadir al reporte mejores y/o peores grupos. 27.

(40) Capítulo 2. 2.1.4 Artefactos del sistema Los diagramas de artefactos modelan los aspectos físicos de los sistemas orientados a objetos. Estos muestran la organización y las dependencias entre un conjunto de artefactos y modelan la vista de implementación estática del sistema. A continuación se muestra la relación entre los principales artefactos del sistema. El primer artefacto es el ejecutable del software de nombre PESUCv1.0.jar, este proporciona la interfaz gráfica de usuario y. depende de las bibliotecas jxl-2.6.3.jar, nimrodlf-1.2.jar, jsc.jar,. javadocx.jar, jfreechart-1.0.14.jar y la máquina virtual de Java (jre). La biblioteca javadocx.jar a su vez depende de la biblioteca iText-2.0.8.jar, y jfreechart-1.0.14.jar depende de la biblioteca jcommon-1.0.17.jar.. Figura 2.13 Diagrama de Despliegue. 28.

(41) Capítulo 2. 2.1.5 Implementación del software La programación Orientada a Objetos (POO) es el método de implementación en el que los programas se organizan como colección corporativas de objetos, cada uno de los cuales representa una instancia de una clase (Booch, 1991). El enfoque orientado a objetos ha sido un paso evolutivo en el análisis, diseño e implementación de software. Se utiliza por sus características para lograr sistemas poco resistentes a los cambios y fácilmente mantenible; lo cual constituye una valiosa característica en cualquier sistema. Usando un enfoque de programación orientado a objetos se implementó PESUC v.1.0. Elección de la plataforma de desarrollo Para la implementación de PESUC v.1.0 se escogió el lenguaje Java, el cual fue desarrollado por Sun Microsystems. Java actualmente es libre, siendo esto muy conveniente para su uso en el desarrollo de aplicaciones en los países del tercer mundo. Este lenguaje fue creado para trabajar con objetos e independiente de la plataforma. Al compilar un programa, Java genera un pseudocódigo para una máquina genérica, que corre indistintamente en cualquier sistema operativo disponible en el mercado Windows, Linux, Mac u otro. Es un lenguaje robusto justamente por la forma en que está diseñado, no permite el manejo directo del hardware ni de la memoria, implementa mecanismos de seguridad que limitan el acceso a recursos de las máquinas donde se ejecuta. Además, con el JDK (Java Development Kit) vienen incorporadas muchas herramientas, entre ellas un generador automático de documentación. Elección del Entorno de Desarrollo Integrado Existe un conjunto de Entornos de Desarrollo Integrado (IDE, de sus siglas en inglés) que permiten el desarrollo de proyectos en Java. De los IDE disponibles para Java se seleccionó el NetBeans 6.7 ya que presenta un ambiente de programación cómodo, que compila en tiempo real y es fácil de usar para depurar un programa.. 29.

(42) Capítulo 2. 2.2 Uso de las bibliotecas jxl, javadocx, jfreechart y jsc. El uso de las bibliotecas jxl, javadocx, jfreechart y jsc permitieron la implementación del software, a continuación se comentan aspectos esenciales de cada una de ellas. 2.2.1 La biblioteca JXL La biblioteca jxl brinda la posibilidad de escribir y leer archivos Excel en Java. En la aplicación se utiliza esta biblioteca en el momento de cargar los datos desde un fichero Excel. Para esto se requiere primeramente la creación de un objeto de la clase Workbook pasándole como parámetro otro objeto de tipo File con el camino del documento Excel con el que se va a trabajar, luego de creado el objeto de esta clase se puede acceder al documento Excel y en particular a cada una de sus hojas y sus celdas con el uso de las funciones de esta clase. (TeamDev, 2012) 2.2.2 La biblioteca JAVADOCX Javadocx es una biblioteca desarrollada en Java por 2mdc para generar dinámicamente documentos MS Word (WordprocessingML).Estos documentos o informes pueden generarse, por ejemplo, a partir de los datos disponibles en una base de datos HSQLDB, Oracle o MySQL o directamente a partir de una hoja de cálculo. Los documentos generados son completamente editables (incluidos gráficos y tablas) con Microsoft Word o cualquier otro software compatible, por lo que el usuario final puede modificarlos en la forma deseada. (Lupo, 2011) Javadocx fue utilizado para la creación de un reporte en forma de documento Word, además para añadir imágenes y tablas al mismo. 2.2.3 La biblioteca JSC JSC(de sus siglas en inglés Java Statistical Classes), es una biblioteca de componentes reutilizables y extensibles para la construcción de software estadístico. Las bibliotecas estándares de Java proveen muchas clases que pueden ser útiles en aplicaciones estadísticas; cubriendo áreas tales como funciones matemáticas, estructuras de datos, tablas, manipuladores de archivos, gráficos y componentes de interface. Por otro lado, algorítmicamente estas ofrecen un poco más allá funciones matemáticas y generación de números aleatorios (uniforme y normal). Pocos algoritmos estadísticos y. 30.

(43) Capítulo 2. numéricos han sido publicados en Java, y los numerosos algoritmos FORTRAN publicados en AppliedStatistics son difíciles de traducir a Java. JSC brinda múltiples funcionalidades estadísticas, permite la realización de operaciones de combinatoria, trabajo con tablas de contingencias, análisis de correlación, estadística descriptiva, generación de todo tipo de distribuciones, comparación de poblaciones independientes y relacionadas, análisis de regresión, entre otros. (Bertie, 2005) Para realizar comparaciones de poblaciones independientes se utilizaron las clases KruskalWallisTest o MannWhitneyTest según la cantidad de grupos a comparar. JSC también fue usado para obtener medidas de estadística descriptiva como la media y la desviación típica mediante las clases OrderStatistics y MeanVar. 2.2.4 La biblioteca JFreeChart Para la generación de gráficos en el sistema se utilizó JFreeChart debido a que es una biblioteca para gráficos escrita 100% en Java que facilita mostrar gráficos de calidad profesional en aplicaciones, ya sean web o de escritorio. Tiene un amplio conjunto de características dentro de las cuales incluye: . Un API coherente y bien documentado, respaldado por una gran variedad de tipos de gráficas.. . Un diseño flexible fácilmente extensible, y la posibilidad de ser usado tanto en tecnologías de servidor (aplicaciones Web) y de cliente (Swing, por ejemplo).. . Soporte para varios tipos de salida, incluyendo componentes Swing, archivos de imagen como PNG y JPEG, y formatos gráficos de vectores (incluyendo PDF, EPS y SVG).. JFreeChart es una biblioteca de código abierto (open source), que está distribuido bajo la licencia GPL. (Jaime, 2009) El proyecto JFreeChart fue fundado en febrero de 2000, por David Gilbert. Hoy en día, JFreeChart es utilizada por unos 40000 a 50000 desarrolladores. El proyecto continúa siendo dirigido por el Sr. Gilbert, con contribuciones de diversas comunidades de desarrolladores. Requiere como único requisito la plataforma Java 2 (JDK versión 1.3 o superior). (Utitiaj, 2006) Con JFreeChart se pueden obtener diferentes tipos de gráficos que van desde los tipos comunes tales como gráficos circulares, gráficos de barras, áreas, gráficos de línea, histogramas, diagramas de Gantt 31.

(44) Capítulo 2. y otros. JFreeChart se apoya en la biblioteca JCommon que es una colección de clases de utilidad que presenta las siguientes características: configuración y código de dirección de dependencia, un framework de registro general, utilidades de texto, clases de interfaz de usuario para mostrar información acerca de las aplicaciones y gestión de diseño personalizada. (Gigena, 2012) Para la generación de gráficos en el software PESUC v.1.0 se utilizó jfreeChart 1.0.14. A continuación se describen brevemente las clases de la biblioteca empleada: . ChartUtilities: Incluye métodos que permiten la conversión de gráficos a formatos de imagen png y jpeg.. . JFreeChart: Coordina varios objetos para ser capaz de generar un gráfico en dos dimensiones. Estos son: una lista de objetos de tipo Title (este objeto es la clase base para los títulos en los gráficos, a menudo incluye la leyenda de la gráfica), un Plot (se encarga del dibujo de los ejes y los datos, en ocasiones maneja el dominio y el rango de los ejes) y un Dataset (clase base para insertar datos en el gráfico).. . ChartFactory: Presenta una colección de métodos de utilidad para crear algunas gráficas estándar con JFreeChart y pertenece específicamente a un paquete de clases llamado org.jfree.chart.. . DefaultCategoryDataset: Implementación por defecto de la interfaz.. . CategoryDataset: Permite insertar los datos en el gráfico asociado a las categorías de este y que puede tener una o más series.. . LineAndShapeRenderer: Es la clase encargada de dibujar formas por cada elemento de dato y las líneas entre dichos elementos.. 2.3 Consideraciones finales del capítulo En este capítulo se mostraron las generalidades del análisis, diseño e implementación del software “PESUC 1.0”. Se ilustraron los diagramas creados para las fases de análisis y diseño de la herramienta que son diagrama de casos de uso, diagrama de clases, de actividad y de despliegue. Se explicó cada uno de ellos y se detalló en el diagrama de clases. 32.

(45) Capítulo 2. Se explicaron los usos de las bibliotecas jxl, javadocx, jfreechart y jsc que resultaron fundamentales para la implementación del sistema.. 33.

(46) Capítulo 3. Capítulo 3 Manual de usuario y análisis de resultados En el presente capítulo se realiza una presentación al usuario de las facilidades y funcionalidades del software PESUC 1.0. Se efectúa un análisis de las opciones y modo de uso de cada una de ellas, lo cual constituye una sencilla pero valiosa guía para el trabajo con el software. Posteriormente se muestran distintos procesamientos estadísticos realizados a las encuestas de satisfacción estudiantil del curso 2012– 2013 en la UCLV para descubrir conocimiento a partir de la información de estas. Los resultados finales obtenidos fueron comparados con los arrojados por el software SPSS para estos mismos datos e iguales procesamientos. 3.1 Manual de usuario Antes de comenzar a exponer este manual se hace necesario explicar la significación que tendrán algunos términos que utilizaremos, estos son: Índice General: Consiste en un valor entre cero y uno que representará el grado de conformidad que tiene cada estudiante con el proceso docente educativo, tal y como se explicó anteriormente en el epígrafe 1.4. Grupo: Consiste en un grupo de estudiantes que pertenecen a una determinada facultad, a una carrera determinada y están cursando un año determinado, por tanto un grupo se identifica unívocamente por el trío (facultad, carrera, año). Ramas del saber: Se refiere a la agrupación natural de las carreras según la clasificación: . Ciencias Sociales y Humanísticas. . Ciencias Económicas y Empresariales. . Ciencias Naturales y Exactas. . Ciencias Técnicas. . Ciencias Agropecuarias. CUFB: se refiere al Colegio Universitario de Formación Básica en el que estudian su primer año la mayoría de las carreras ingenieriles. La presencia de este colegio es una particularidad de la UCLV.. 34.

(47) Capítulo 3. El software PESUC versión 1.0 proporciona un sistema de análisis estadístico en un entorno gráfico. Permite al usuario la creación de un reporte en forma de documento Word al cual pueden ser añadidas tablas que contienen estadígrafos descriptivos como mínimo, media, máximo y desviación típica, tablas de distribución de frecuencias, imágenes de gráficos de barras simples y agrupadas que visualizan los valores arrojados por el cálculo de promedios o porcientos realizados a los datos. Para los gráficos simples se muestra también el valor de significación como resultado de la comparación de las poblaciones usadas para generarlos, mediante los métodos de Kruskal Wallis o Mann Whitney según corresponda. Los datos utilizados para el cálculo de las tablas y gráficos anteriores podrán ser elegidos por el usuario estratificando por Facultades, Carreras, Años, Ramas del Saber, CUFB-Sede Central. Esta herramienta desarrollada en Java también facilita la búsqueda de los mejores y peores grupos de la UCLV para una pregunta determinada o para el índice general, visualizando esta información en tablas de forma interactiva y permitiendo además añadir estas tablas al reporte. El sistema visualiza mediante un. gráfico de pastel el promedio de los índices generales de todos los estudiantes. encuestados en la UCLV. 3.1.1 Requerimientos La aplicación requiere tener instalada la Máquina Virtual de Java (32 Bits). 3.1.2 Fichero de entrada El fichero de entrada del programa tiene extensión .xls. El documento Excel tendrá una estructura fija, estará compuesto por una o varias hojas, donde cada una de ellas contiene los datos de una facultad de la UCLV, cada hoja tendrá la siguiente estructura: . En la celda ubicada en la primera fila y primera columna se escribe un valor numérico que representará el identificador para la facultad correspondiente..  A partir de la segunda fila, la hoja contendrá 11 columnas de datos; en la segunda fila, cada una de estas columnas contendrá el título para la misma, el cual debe especificar el campo que se representará en esta columna para las restantes filas. Los títulos pueden variar siempre que se respete el orden en que deben aparecer los valores de los campos en cada fila, y cada una de estas 35.

(48) Capítulo 3. se convertirá en las respuestas que dio un estudiante de esta facultad, perteneciente a una carrera y un año de la misma, para cada una de las 9 preguntas de la encuesta. El orden de los campos es el siguiente: • Columna 1: Identificador de la carrera que cursa el estudiante en esta facultad. • Columna 2: Año que cursa el estudiante. • Columna 3: Respuesta del estudiante en la pregunta 1 de la encuesta. . . . • Columna 11: Respuesta del estudiante en la pregunta 9 de la encuesta Los valores válidos para las respuestas de cada pregunta son los números enteros del 1 (menor satisfacción) al 7 (mayor satisfacción). Si se introduce un valor erróneo, 8 por ejemplo, este ampo quedará vacío en el proceso de carga de datos y no se tendrá en cuenta en el análisis. La Figura 3.1 muestra un ejemplo de una hoja perteneciente a una facultad con identificador “1” que cumple con los requisitos anteriores.. Figura 3.1.Ejemplo de fichero de entrada. 36.

(49) Capítulo 3. Los identificadores pertenecientes a cada facultad y a sus carreras correspondientes se muestran en la Tabla 3.1. IdFacultad Facultad. IdCarrera Carrera. 1. 1. Estudios Socioculturales. 2. Sociología. 3. Filosofía Marxista-Leninista. Ciencias Sociales. 2. Derecho. 4. Derecho. 3. Humanidades. 5. Letras. 6. Lengua Inglesa. 7. Periodismo. 8. Psicología. 9. Comunicación Social. 4. Psicología. 5. Ciencias de Educación. 6. Matemática, Física y Computación. la. Información. y 10. Ciencias de la Información. 11. Ciencia de la Computación. 12. Ingeniería Informática. 13. Licenciatura en Física. 14. Licenciatura en Matemática. 7. Ingeniería Mecánica. 15. Ingeniería Mecánica. 8. Ingeniería Industrial y Turismo. 16. Ingeniería Industrial. 17. Turismo. 18. Química. 19. Ingeniería Química. 20. Ciencias Farmacéuticas. 21. Ingeniería Eléctrica. 22. Ingeniería en Telecomunicaciones y Electrónica. 23. Ingeniería en Automática. 24. Ingeniería Biomédica. 25. Arquitectura. 26. Ingeniería Civil. 27. Ingeniería Hidráulica. 28. Contabilidad y Finanzas. 9. 10. 11. 12. Química y Farmacia. Ingeniería Eléctrica. Construcciones. Ciencias Económicas. 37.

(50) Capítulo 3. 13. Ciencias Agropecuarias. 29. Economía. 30. Agronomía. 31. Biología. 32. Ingeniería Agrícola. 33. Medicina Veterinaria. Tabla 3.1Identificadores de Facultades y Carreras 3.1.3 Ventana inicial del software Al ejecutar el software “PESUC1.0” primeramente se muestra el splash durante unos pocos segundos (Figura 3.2).. Figura 3.2. Splash del software PESUC v1.0. 3.1.4 Interfaz principal de la aplicación La Figura 3.3 muestra la apariencia de la interfaz principal de la aplicación. Esta interfaz presenta: la barra de menú con tres opciones del sistema y la barra de tareas. La barra de menú y la barra de tareas están muy relacionadas, siendo la barra de tareas un acceso directo a las acciones más importantes del sistema. 38.

(51) Capítulo 3. Barra de Menú. Barra de Tareas. Figura 3.3. Ventana principal. 3.1.5 Opciones de Menú La Barra de Menú de la aplicación (Figura 3.3) consta de tres opciones, con nombres que identifican con palabras breves las funcionalidades de las mismas: Archivo, Configurar y Ayuda. 3.1.5.1. Menú Archivo. Del menú Archivo se pueden elegir cuatro opciones, estas son: “Cargar Datos”, “Nuevo Reporte”, “Guardar Reporte” y “Salir”; de las cuales al iniciar el software solo estarán habilitadas “Cargar Datos” y “Salir” (Figura 3.4).. Figura 3.4. Opciones del Menú Archivo al iniciar el sistema.. 39.