Desarrollo de un modelo de árboles de decisión para evaluar y optimizar el cumplimiento de estándares de aseguramiento de la calidad en el Instituto Superior Universitario Carlos Cisneros.

Abstract

El objetivo de la presente investigación fue diseñar y validar un sistema analítico para diagnosticar el cumplimiento de los 42 indicadores del Modelo 2024 del CACES en el Instituto Superior Universitario Carlos Cisneros. Como punto de partida se utilizó un DataFrame que ya incorporaba, las valoraciones cualitativas convertidas en los campos “peso ideal” y “peso real”. A partir de este conjunto se generó la etiqueta binaria “cumple” (ratio ≥ 0,60). Sobre esta base de datos se entrenó un árbol de decisión global (profundidad máxima = 3) mediante una división entrenamiento–prueba 80 %/20 % con train_test_split. La visualización del árbol identificó umbrales operativos en PESOS DE LA IES (0,009 y 0,012) y en B PESOS SIN TP (0,012 y 0,017), formulados como reglas condicionales de alta interpretabilidad. La validación cruzada estratificada en cinco pliegues (StratifiedKFold) arrojó una exactitud media del 97 % y un recall del 100 %, con falsos positivos puntuales en un pliegue. Para capturar la identidad de cada indicador se aplicó one-hot encoding y se construyó un árbol granular (profundidad = 5) que alcanzó 100 % de exactitud sobre la muestra y reveló excepciones para indicadores docentes como “Formación académica en curso y capacitación”. Para cuantificar la relevancia predictiva de las variables se entrenó un Random Forest (50 árboles, profundidad = 5) cuantificó importancias, destacando PESOS DE LA IES (37 %) y B PESOS SIN TP (10 %), seguidos por la formación práctica y la remuneración docente. Finalmente, un árbol de criterio comparó las valoraciones de 2023 y 2024, validando un avance global de +12,7 puntos porcentuales y señalando el retroceso en “Profesores”. Estos hallazgos sustentan un plan de acción basado en semáforos, validación continua y focalización de indicadores críticos para la mejora de la calidad institucional.