El objetivo principal de la tesis es introducir la dimensión de la eficiencia en la medición de la actividad docente del profesor universitario, campo mucho menos tratado en la literatura que el de la actividad investigadora a causa de menor consenso sobre lo que se entiende por docencia “de calidad”, la escasez de datos y la dificultad de comparar la información disponible en los diversos sistemas universitarios.
En los tres primeros capítulos se sistematizan los factores en los que hay un acuerdo mayoritario respecto a su positiva incidencia sobre la actividad docente, se presentan los diferentes tipos de eficiencia, identificando la eficiencia técnica como la que mejor se ajusta al concepto de eficiencia docente, y se introducen las técnicas cuantitativas que pueden emplearse para su medición. El capítulo cuarto aporta una recopilación de experiencias internacionales de evaluación de las actividades del profesorado universitario, centrándose el quinto, para el caso ecuatoriano, en las fuentes de información disponibles en general y en la UTPL en particular. El apoyo dado por las autoridades académicas a la presente tesis ha permitido trabajar con una información muy superior, en diversidad y volumen al de la mayoría de los estudios consultados. El capítulo seis muestra la metodología seguida para la selección de inputs, outputs y orientación de los modelos DEA, y la influencia de los distintos escenarios en las mediciones de la eficiencia resultantes. En el capítulo siete se presentan tres indicadores compuestos de eficiencia docente. Para la construcción de los indicadores se ha aplicado el DEA para obtener para cada profesor los pesos que optimizan su indicador de eficiencia, dado que ello suministra tantos conjuntos de pesos como profesores, el primer indicador compuesto tiene en cuenta la distribución espacial de los vectores de pesos, de forma que tengan más participación los vectores con una menor distancia media al resto. El segundo indicador se basa en una novedosa construcción de una medida de capacidad, que puede obtenerse a partir de la descomposición exhaustiva de la varianza, o a partir de los índices de influencia de Sobol. El número de términos de la descomposición de la varianza obliga a recurrir a una aproximación de Monte Carlo para su cálculo. La validez de la técnica de muestreo se ha comprobado mediante el cálculo de los valores exactos de los índices y su comparación con las estimaciones obtenidas por muestreo.
El disponer de una medida de capacidad permite proponer como segundo indicador compuesto la Integral de Choquet discreta. El tercer indicador compuesto utiliza los índices de Shapley para la agregación de las variables normalizadas en función de su carácter input u output.
La elección de uno de los indicadores desarrollados, puede ser realizada en función del grado de compensabilidad deseado entre los valores de las variables consideradas. Las aportaciones computacionales se muestran en los Anexos, y constituyen una herramienta de interés para los profesores e instituciones de educación superior, ya que todo el desarrollo realizado en R puede ser reproducido y adaptado a las necesidades de otras instituciones.
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