Multidisciplinariedad, interdisciplinariedad y transdisciplinariedad en la formación para la investigación en ingeniería

This systematic review (PRISMA 2020) examines 89 studies—64 peer-reviewed articles and 25 arXiv preprints (2007–2026)—addressing the gap between AI research and operational predictive maintenance (PdM) deployment in complex manufacturing systems. Analyzing five thematic clusters in non-stationary and stochastic environments, we evaluated predictive performance and deployment readiness. Deep learning dominates remaining useful life (RUL) forecasting; however, 65.6% of studies employ weak or unclear validation protocols (Tier 0–1), lacking real-world robustness testing. Fault diagnosis increasingly integrates Edge-AI, yet Explainable AI (XAI) adoption remains scarce (15.6%), undermining industrial trustworthiness. No study reached operational field validation beyond temporal or cross-domain split, reflecting a systematic disconnection from deployed manufacturing systems. We introduce a novel Deployment Readiness Score (DRS) framework and identify critical barriers: data scarcity, environmental non-stationarity, computational constraints, and black-box model distrust. Recommendations include standardized temporal validation protocols, multi-site field studies, and architecture-integrated explainability. The 25 arXiv preprints (2024–2026) exhibit a mean DRS nearly three times that of the peer-reviewed corpus, signaling nascent convergence toward deployment-mature research. This review was not pre-registered.

In a post-consensus institutional landscape—where higher education systems face intensifying pressure to demonstrate strategic governance and measurable commitment to global sustainability mandates—understanding how the scholarly field of Education for Sustainable Development (ESD) has itself structurally evolved acquires both analytical urgency and policy relevance. This study maps the intellectual structure of Education for Sustainable Development (ESD) and institutional commitment in higher education through a PRISMA 2020-guided bibliometric analysis of 126 articles retrieved from Scopus for the period 2018–2025. Annual output rose from a single article in 2018 to 32 in 2025, with 46.8% of the corpus concentrated in the 2024–2025 biennium—a pattern indicative of rapid field maturation. Keyword co-occurrence analysis reveals a dual thematic architecture comprising four clusters: a Curriculum Innovation and Pedagogical Transformation axis and a strategic governance and institutional commitment axis. A notable pattern is a reorientation in the relative weight of research themes, evidenced by the growing density of terms such as governance, strategic approach, and institutional commitment in the recent literature. This governance-oriented cluster, consolidated by a core of prolific authors, shows a higher recent growth rate in co-occurrence frequency than the traditional curriculum axis. An emerging tendency toward disciplinary specialization—particularly in engineering education—and toward impact assessment is consistent with a gradual thematic consolidation of the field. The observed co-occurrence patterns are consistent with theoretical frameworks that associate scalable pedagogical innovation with institutional-level commitment and systemic governance frameworks aligned with the SDGs, although bibliometric data alone cannot establish this dependency. These patterns may signal a reorientation in the scholarly framing of ESD toward institutional design and governance questions, although confirming whether this reflects substantive epistemic change or shifts in publishing incentives requires evidence beyond bibliometric indicators.

La comprensión de la dinámica de las instituciones de educación superior y en particular de los diferentes programas formativos, es de carácter complejo y depende de una gran cantidad de factores, relaciones, variables, componentes, procesos y sujetos que en forma sistémica interactúan para la obtención de propósitos y fines plasmados en el proyecto educativo institucional. Una de las aristas de este complejo entramado se relaciona directamente con los resultados en las pruebas saber y la forma en que éstos reflejan el nivel de valor agregado aportado al egresado en cada uno de los programas. Un componente de este valor agregado es estudiado mediante la comparación entre los resultados de las pruebas Saber 11 y las pruebas Saber PRO para las competencias genéricas en un contexto o región delimitado denominado conjunto INBC, el cual está conformado por las 15 instituciones con resultados promedio de sus pruebas Saber 11 más cercanos entre sí y con 0,3 desviaciones estándar de distancia para un núcleo básico deconocimiento determinado. El concepto de valor agregado propuesto por el ICFES cobra mayor fuerza y sentido en el marco del decreto 1330 de 2019 en el cual se establece la necesidad de articular los resultados de aprendizaje a los niveles micro, meso y macro curriculares, como una forma de identificar el aporte de los procesos sustantivos de la institución y de los programas en el marco de las políticas de aseguramiento de la calidad. Atendiendo a este panorama y considerando las opciones de acceso a las bases de datos de resultados de las pruebas que provee el ICFES, se presenta en este artículo el estudio del cruce de resultados de las pruebas Saber 11 con las pruebas Saber PRO, para identificar correlaciones en variables sociodemográficas y dimensiones de competencias genéricas para programas de Ingeniería. La metodología, con enfoque mixto, se basa en la consolidación de más de 200.00 registros que abarcan resultados de pruebas saber PRO para los módulos de razonamiento cuantitativo, lectura crítica, competencia ciudadana, inglés y comunicación escrita tomando como referencia desde la aplicación 2012-I hasta la aplicación 2019-II con sus respectivos resultados en las pruebas saber 11. El diseño aplicado, el cual es de carácter longitudinal con aplicación en el software SPSS permite la identificación de correlaciones entre los resultados y la agrupación de variables mediante análisis factorial con rotación varimax, con la finalidad de aportar a una comprensión más holística de los resultados desde la articulación de éstos para la consolidación de políticas institucionales de desarrollo curricular que impacten en el mejoramiento de la calidad de programas de Ingeniería. Los resultados obtenidos de la investigación permiten concluir la existencia de conjuntos de variables que inciden en mayor o menor medida en el mejoramiento de desempeño de los estudiantes en las pruebas censales y sirven de aproximación exploratoria hacia una mayor comprensión de las variables que inciden en este valor agregado.