Consideraciones y estrategias para la implementación de un sistema de gestión de la calidad ISO 9001 en el marco del Licenciamiento y la Acreditación de la Educación Superior Universitaria en el Perú
Bibliographic record
Abstract
framework of licensing and accreditation of university higher education in Perú ENSAYO RESUMENLa nueva Ley Universitaria ha marcado un antes y un después en el contexto educativo peruano con prospectiva hacia un mercado más competitivo.El plan de gestión de la calidad del Licenciamiento y, el sistema de gestión de la calidad (SGC) de la acreditación propician el cambio funcional de la universidad hacia una gestión sistémica basada en procesos.Sin embargo, antes de la implementación del SGC es necesario algunas consideraciones como ¿qué es calidad y para qué?, ¿cuál es la finalidad de la educación en nuestro medio?, ¿qué es educación con calidad o calidad educativa?, ¿qué es un plan de gestión de la calidad?, ¿qué es gestión de la calidad?,¿qué es un sistema de gestión de la calidad?¿qué es el aseguramiento de la calidad?La universidad tiene su propia normatividad, su propia política de aseguramiento de la calidad y sus propios comportamientos que la hace diferente a las demás organizaciones; por eso, en este nuevo contexto, proponemos algunas consideraciones y estrategias para la implementación, de acuerdo a la Norma ISO 9001 de un SGC en las universidades y sus programas de estudios.Esta implementación no debe ser por moda, obligación, status, o marketing; debe ser para demostrar con evidencia que las actividades de la organización educativa se hacen de manera congruente y con mejora continua para lograr la excelencia en la gestión de la profesionalización del talento humano para la empleabilidad, la generación de conocimiento con calidad y el desarrollo de la innovación en nuestro país.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.043 | 0.058 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.018 | 0.012 |
| Open science | 0.006 | 0.006 |
| Research integrity | 0.011 | 0.010 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".