Revista NEYART  
ISSN: 2992 - 7161  
ANÁLISIS DE DESEMPEÑO EN CAD PARA ACTUALIZAR LA  
MATERIA DE DISEÑO, CON ALINEACIÓN EN ESTÁNDARES DE  
COMPETENCIA  
PERFORMANCE ANALYSIS IN CAD TO UPDATE THE DESIGN  
SUBJECT, WITH ALIGNMENT TO COMPETENCY STANDARDS  
Colunga Suárez Irving Eliseo  
TecNM/Instituto Tecnológico Superior de Ciudad Acuña  
https://orcid.org/0009-0005-3980-1416  
icolunga@cdacuna.tecnm.mx  
Aldape Rivera Lydiaa  
TecNM/Instituto Tecnológico Superior de Ciudad Acuña  
https://orcid.org/ 0000-0001-9305-0311  
laldape@cdacuna.tecnm.mx  
Silva Hernández José Adán  
TecNM/Instituto Tecnológico Superior de Ciudad Acuña  
https://orcid.org/0000-0002-7252-1927  
jsilva@cdacuna.tecnm.mx  
Ruíz Grijalva Mario Macario  
TecNM/Instituto Tecnológico de Ciudad Juárez  
https://orcid.org/0000-0002-8912-253  
mmruiz@itcj.edu.mx  
DOI: https://doi.org/10.61273/neyart.v1i2.130  
| Recibido: 01/09/2023 | Aceptado: 06/10/2025 | Publicado: 07/11/2025  
Esta obra está bajo  
una licencia internacional  
Creative Commons Atribución 4.0.  
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Resumen-- La actualización del programa académico basada en estándares de competencia CAD  
optimiza la formación práctica, alineando la academia con demandas laborales. Los resultados  
validaron la necesidad de estructurar asignaturas bajo certificaciones profesionales, garantizando que  
los estudiantes adquirieran habilidades técnicas relevantes. (Florida, 2024). El estudio demostró que el  
enfoque experimental en la enseñanza para diseño, que se respalda por herramientas validadas en la  
industria, puede reducir disciplinas formativas para potenciar el desarrollo tecnológico- empresarial.  
Este estudio analizo el nivel de desempeño en herramientas CAD (SolidWorks y AutoCAD 2D) en  
estudiantes de ingeniería industrial, y propuso como mejora la actualización del programa académico  
actual a través de la integración de la materia de diseño industrial desarrollada mediante la fusión y  
alineación a los estándares de competencias de las certificaciones (CSWA en SolidWorks y AutoCAD  
Básica 2D) (SOLIDWORKS, 2025), requeridas en el mercado laboral.  
Esta investigación es del tipo aplicada, explicativa y cuantitativa, con enfoque experimental transversal  
y método hipotético-deductivo. Se evaluó una muestra de 100 estudiantes mediante resultados  
académicos pre-intervención, comparando su desempeño antes y después de actualizar el programa  
con certificaciones. Se aplicaron pruebas estadísticas (nivel de significancia 0.05) para medir  
diferencias en la media (255 vs. 286.5) y calcular intervalos de confianza.  
Previamente, los estudiantes mostraron bajo dominio (promedio: 30.5/335). Tras la actualización, la  
media post-intervención fue 286.5, con un intervalo de confianza del 95% (281.29–291.71),  
evidenciando una mejora del 97% en eficiencia. La diferencia significativa (p < 0.05) confirmó que la  
integración de certificaciones incrementó el desempeño, asegurando competencias básicas exigidas en  
la industria.  
Palabras clave-- CAD, Alineación, Estándar de competencia.  
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Abstract-- The update of the academic program based on CAD competency standards optimized  
practical training, aligning academia with labor demands. The results validated the need to structure  
subjects under professional certifications, ensuring that students acquired relevant technical skills.  
(Florida, 2024). The study demonstrated that an experimental approach to teaching industrial design,  
supported by tools validated in the industry, is key to reducing training gaps and enhancing  
technological-business development. This study analyzed the level of performance in CAD tools  
(SolidWorks and AutoCAD 2D) among industrial engineering students, and proposed an update as an  
improvement of the current academic program through the integration of the industrial design subject  
developed by merging and aligning with the competency standards of the required certifications  
(CSWA in SolidWorks and Basic 2D AutoCAD). (SOLIDWORKS, 2025). Required in the labor  
market. This research was of the applied, explanatory, and quantitative type, with a cross-sectional  
experimental approach and a hypothetical-deductive method. A sample of 100 students was evaluated  
through pre-intervention academic results, comparing their performance before and after updating the  
program with certifications. Statistical tests were applied (significance level 0.05) to measure  
differences in the mean (255 vs. 286.5) and to calculate confidence intervals. Previously, students  
showed low mastery (average: 30.5/335). After the update, the post-intervention mean was 286.5, with  
a 95% confidence interval (281.29–291.71), demonstrating a 97% improvement in efficiency. The  
significant difference (p < 0.05) confirmed that the integration of certifications increased performance,  
ensuring the basic competencies required in the industry.  
Key words -- CAD, Alignment, Competency Standard.  
INTRODUCCIÓN  
La ingeniería de diseño, como disciplina central en la ingeniería industrial, integra principios técnicos y  
creativos para impulsar la innovación en el desarrollo de productos y la optimización de procesos,  
respondiendo a las demandas de un mercado global cada vez más digitalizado. En este escenario, el  
dominio de herramientas CAD (Computer-Aided Design) (Autodesk, 2025), como SolidWorks  
(Corporation, www.solidworks.com, 2002-2025) y AutoCAD (Autodesk, 2025), emerge como una  
competencia crítica para garantizar la empleabilidad y adaptabilidad de los profesionales. No obstante, el  
análisis realizado revela una brecha persistente entre los programas académicos y las exigencias prácticas  
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del sector industrial, particularmente en la formación de habilidades técnicas validadas por estándares  
internacionales. Este análisis destaco que, aunque las universidades incorporan asignaturas de diseño  
industrial, la falta de actualización en metodologías pedagógicas y la escasa integración de certificaciones  
profesionales (como CSWA o AutoCAD 2D) (Corporation, CSWA Certification Guide, 2022) limitan la  
capacidad de los estudiantes para operar estas herramientas con eficacia. Esta desconexión no solo  
comprometió la inserción laboral de los egresados, sino que también obstaculizo la capacidad de las  
empresas para innovar, al depender de profesionales con habilidades desalineadas de las necesidades  
tecnológicas actuales. De igual manera existe una brecha entre lo establecido que debe enseñarse a los  
estudiantes y lo que real mente se les enseña.  
Si bien se reconoció teóricamente la importancia de modernizar los currículos en ingeniería, persisten  
interrogantes sobre cómo medir y mejorar el desempeño estudiantil en entornos CAD. Por ejemplo, no  
existen estudios cuantitativos robustos que evalúen el impacto de integrar certificaciones profesionales  
en el rendimiento académico, ni se ha explorado sistemáticamente cómo metodologías estructuradas,  
como las certificaciones en estos sistemas CAD que se incorporaron en el programa educativo actual  
mejoraron el nivel de conocimiento en los estudiantes, para esto se implementó el ciclo PDCA (Plan- -  
Check-Act) (Moen, 2010) ya que puede aplicarse como marco metodológico para diagnosticar y  
optimizar procesos educativos. El PDCA, originado en el ámbito del control de calidad industrial, es un  
enfoque iterativo que consta de cuatro fases: Planificar (definir objetivos y estrategias), Hacer  
(implementar acciones), Verificar (evaluar resultados) y Actuar (ajustar procesos basados en evidencias).  
Su utilidad radica en su capacidad para sistematizar la mejora continua mediante ciclos de  
retroalimentación, lo que lo convierte en una herramienta idónea para estudios que buscan diagnosticar  
problemas y validar intervenciones en contextos educativos.  
Además, se desconoce la relación entre la adopción de estándares laborales en la academia y la  
adquisición de competencias básicas exigidas en proyectos industriales, lo que dificulta la priorización  
de estrategias curriculares basadas en evidencia.  
El objetivo de esta investigación es analizar el nivel de desempeño en herramientas de diseño asistido por  
computadora entre estudiantes de ingeniería industrial, utilizando el ciclo de Deming como marco  
metodológico para estructurar el estudio en cuatro etapas: 1) Planificación: se diagnosticó el rendimiento  
inicial en estos softwares, mediante evaluaciones estandarizadas; 2) Ejecución: Se implementó una  
intervención pedagógica basada en la integración de certificaciones profesionales (CSWA y AutoCAD  
2D). (SOLIDWORKS, 2025). 3) Verificación: Se midió de forma cuantitativa del impacto mediante  
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análisis estadístico (pruebas t, intervalos de confianza al 95%); y 4) Actuación: Se propuso ajustes  
curriculares basados en los resultados. Para ello, se sometieron a prueba dos proposiciones teóricas: 1)  
La inclusión de certificaciones validadas por la industria incrementa significativamente el dominio  
técnico de los estudiantes en diseño asistido por computadora, y 2) La aplicación del sistema Planificar-  
Hacer-Verificar-Actuar como metodología de investigación permite identificar y corregir brechas  
formativas de manera sistemática, optimizando la eficacia de las intervenciones pedagógicas.  
La relevancia de este estudio radica en su enfoque dual: donde se abordó una problemática urgente en la  
formación técnica y demuestro cómo metodologías de gestión, tradicionalmente aplicadas en la industria,  
pueden adaptarse como herramientas de investigación educativa. Las implicaciones teóricas incluyeron  
la validación del PDCA como modelo aplicable a estudios académicos, ampliando su uso más allá de  
contextos industriales, y la generación de evidencia empírica sobre la eficacia de las certificaciones como  
puente entre la academia y el sector productivo. Al centrarse en la medición objetiva de competencias y  
en la iteración metodológica, este trabajo no solo contribuyo a la discusión sobre innovación curricular,  
sino que también estableció un precedente para futuras investigaciones que busquen integrar herramientas  
de gestión en la evaluación educativa.  
En resumen, esta investigación transcendió la mera identificación de deficiencias formativas: propuso un  
modelo replicable que combina diagnóstico riguroso, intervención basada en  
estándares y evaluación continua, posicionándose como un referente para instituciones que busquen  
alinear su oferta académica con los desafíos tecnológicos del siglo XXI.  
DESARROLLO  
Investigación Aplicada. Este tipo de investigación busca resolver problemas prácticos o mejorar procesos  
existentes mediante la aplicación de conocimientos teóricos en contextos reales. Su enfoque está en la  
utilidad inmediata y la generación de soluciones concretas. (Bailey, 1994) Investigación Explicativa.  
identifica causa/relación entre variables, solucionando el "por qué" de los fenómenos. profundizando en  
la comprensión de mecanismos, con la contrastación de hipótesis. (Hernández Sampieri, 2014). Enfoque  
Cuantitativo. Se basa en la recolección y análisis de datos numéricos para generalizar resultados. Utiliza  
métodos estadísticos y mediciones estructuradas, priorizando la objetividad y replicabilidad. (Creswell,  
2018) Diseño Experimental. Implica la manipulación intencional de una o más variables independientes  
para observar su efecto en variables dependientes, bajo condiciones controladas. Incluye grupos de  
control y experimental. (Campbell, 1963) Método Hipotético-Deductivo. Parte de la formulación de  
hipótesis basadas en observaciones, seguidas de deducciones lógicas que se contrastan empíricamente.  
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Es central en la validación de teorías científicas. (Popper, 1959)Enfoque Transversal. Recolecta datos en  
un único momento temporal para analizar variables en una población específica. Es eficiente para estudios  
descriptivos o asociativos, aunque no evalúa cambios a largo plazo. (León, 2003)  
La investigación que se llevó a cabo abarca múltiples dimensiones y enfoques, lo que reflejo un abordaje  
integral y riguroso para comprender y abordar el problema de estudio. Al ser una investigación aplicada,  
se centró en la búsqueda de soluciones prácticas y concretas para desafíos específicos en el campo de  
interés. En esta investigación se profundiza en la comprensión de causas y/o consecuencias del fenómeno  
en análisis, para permitir la identificación de patrones y relaciones significativas. Además, al emplear  
metodología cuantitativa, se buscó analizar y cuantificar datos de manera objetiva, proporcionando una  
base sólida para la toma de decisiones informadas.  
Se llevó a cabo un experimento controlado, la investigación siguió un enfoque hipotético- deductivo, lo  
que implicó la formulación de hipótesis basadas en observaciones previas y su posterior validación a  
través de la lógica y la evidencia empírica. Asimismo, se adoptó un diseño transversal, que permitió  
comparar características o situaciones en diferentes momentos y contextos, lo que proporciono una visión  
más amplia y completa del fenómeno estudiado.  
Perfil, selección, delimitación de la población y/o participantes  
Dentro de un grupo de estudiantes diversos de la carrera de ingeniería industrial (N = 440), se seleccionó  
una muestra estratificada proporcional (n = 100) para garantizar la representatividad entre los semestres  
(3, 5, 7, 9). Según el método de Cochran (1977), 27, 25, 23 y 25 sujetos se asignaron a cada categoría,  
manteniendo las relaciones de población y reduciendo los prejuicios, garantizando así conclusiones  
precisas y una muestra de propagación uniforme que refleja la estructura del grupo de estudio.  
Cálculo de la Muestra Estratificada  
Datos iniciales:  
•Población total (N): 440 alumnos.  
•Tamaño de muestra deseado (n): 100 alumnos.  
•Estratos (semestres): 3°, 5°, 7° y 9°.  
Población de cada subgrupo:  
Tabla 2. Población por subgrupo.  
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Semestre Población  
3°  
120 alumnos  
110 alumnos  
100 alumnos  
110 alumnos  
440 alumnos  
5°  
7°  
9°  
Total  
Fuente. Elaboración Propia.  
Calcular la muestra por estrato (proporcional)  
La fórmula para el muestreo estratificado proporcional es (Cochran, 1977):  
ni=(Ni/N) ×n  
Resultado final:  
Tabla 3. Población y muestra por subgrupo.  
Semestre  
Población  
120  
Muestra  
27  
3°  
5°  
110  
25  
7°  
100  
23  
9°  
110  
25  
Total:  
440  
100  
Fuente. Elaboración propia.  
El instrumento se diseñó basándose en los estándares de las certificaciones Certificación Oficial Nivel  
Asociado para Diseño de Piezas Mecánicas y la certificación básica de Software de dibujo técnico  
bidimensional ya mencionadas, garantizando que las preguntas y ejercicios reflejen las competencias  
técnicas y criterios evaluativos establecidos por dichas certificaciones.  
Alineación con certificaciones:  
Sección teórica de SolidWorks (preguntas 1-14): representan 14 puntos.  
Criterios Certificación nivel Asociado en Diseño de Piezas Mecánicas:  
Conceptos básicos de modelado 3D (piezas, ensamblajes, dibujos).  
Uso de herramientas clave (extrusión, recorte, ensamblaje con "Mate").  
Interpretación de árbol de diseño ("FeatureManager Design Tree").  
Sección teórica de AutoCAD (preguntas 15-33): representan 18 puntos.  
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Criterios de certificación básica de AutoCAD 2D:  
Dominio de comandos básicos (Line, Trim, Offset, Layers).  
Creación y gestión de bloques, dimensionamiento y uso de coordenadas.  
Sección práctica de SolidWorks (ejercicios 1-8): representan 153 puntos.  
Competencias CSWA:  
Modelado paramétrico de piezas con precisión métrica.  
Cálculo de propiedades físicas (masa, centro de masa).  
Creación de ensamblajes con restricciones geométricas.  
Sección práctica de AutoCAD (ejercicios 1-5): representan 150 puntos.  
Competencias de certificación básica:  
Dibujo técnico 2D basado en planos con cotas exactas.  
Uso de capas, bloques y herramientas de edición eficiente.  
Aplicación:  
Plataforma digital: Se utilizó un entorno controlado que simula las condiciones de las certificaciones  
oficiales (ej.: tiempo limitado, acceso solo a herramientas válidas).  
Validación por expertos: Instructores certificados en CSWA y AutoCAD revisaron el instrumento para  
asegurar su alineación con los estándares.  
Construcción de Bases de Datos  
Variables añadidas para alineación con certificaciones:  
Categorización por competencias:  
SolidWorks: Modelación de piezas ensambladas y/o dibujos técnicos (90%), teoría (10%). (academia,  
2025) AutoCAD: Comandos básicos, gestión de capas y dimensión (90%), teórico (10%). (AUTODESK,  
2025).  
Puntajes de referencia:  
Umbral de aprobación basado en criterios CSWA (≥75% en práctica y teoría) y AutoCAD (≥75%).  
Análisis Estadísticos  
Enfoque en estándares de certificación:  
Comparación con benchmarks:  
Porcentaje de estudiantes que alcanzan el umbral de certificación pre/post-curso. (reddit, 2025).  
2. Análisis de brechas:  
Tipificación de las capacidades de menor desempeño (ej.: uso de "Mate" en SolidWorks o "Trim" en  
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AutoCAD). (reddit, 2025).  
3. Pruebas de normalidad (Sample t):  
o
Para determinar si los datos siguen una distribución normal y seleccionar pruebas paramétricas o  
no paramétricas.  
Software Utilizado (Relevancia Certificaciones)  
SolidWorks 2023: Versión educacional, utilizada para garantizar compatibilidad con las herramientas  
evaluadas en CSWA (ej.: "Mass Properties", "Design Tree"). (Minitab, 2024).  
AutoCAD 2024: Configuración de modalidad 2D, para la simulación de procesos de certificados.  
(AUTODESK, 2025).  
Simuladores de certificación. (Autodesk, 2025).  
O Para prácticas, se emplearon bancos de preguntas oficiales modificados para fines académicos.  
Validez de contenido: El instrumento fue validado mediante comparación con exámenes de muestra de  
CSWA y AutoCAD proporcionados por Dassault Systèmes y Autodesk.  
Fiabilidad: Coeficiente para Alfa de Cronbach >0.85, consistente con estándares psicométricos de  
certificaciones. (Muñiz, 2018).  
Los resultados obtenidos a través de la metodología descrita se integran en un ciclo Deming (Planificar-  
Hacer-Verificar-Actuar), un enfoque iterativo para la mejora continua del proceso educativo. Este  
permitió la transformación y los hallazgos cuantitativos y/o cualitativos en acciones necesarias para  
optimizar la capacitación en SW y Sistemas en dos dimensiones, asegurando la alineación con los  
estándares de las certificaciones CSWA y Modelado Digital 2D. A continuación, se detalla cómo cada  
fase del Modelo de Retroalimentación Cíclica se vincula con la investigación:  
Plan (Planificar) Objetivo: Analizo el desempeño en el Diseño Asistido Por Ordenador de los alumnos  
de Ingeniería Industrial, mediante aplicación de un instrumento que consta de 46 reactivos teóricos y  
prácticos con un valor total de 335 puntos, por medio del cual se recabo información donde se evalúo el  
nivel de conocimientos teórico y práctico en los sistemas de Modelado 2D y 3D con el propósito de  
estudiar el impacto obtenido en el programa académico vigente con nivel de desempeño en los sistemas  
computacionales de Diseño Digital 2D y 3D. (IES, 2024). Con el fin de recabar información para este  
análisis se aplicó este instrumento a una muestra de 100 alumnos de tercero, quinto, séptimo y noveno  
semestre con una población 440 alumnos de la carrera de ingeniería industrial a nivel universitario.  
Do (Hacer): Se desarrolló la asignatura de diseño industrial enfocado en las certificaciones ya  
mencionadas en el diseño y modelado digital en 2D y 3D, consistió en la actualización del temario y una  
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serie de objetivos específicos que abarcan desde el análisis de los contenidos curriculares. Esta  
actualización de la materia de diseño se implementó en una muestra de 100 alumnos de tercero, quinto,  
séptimo y noveno semestre de una población de 440 alumnos de la carrera de ingeniería industrial, los  
cuales fueron evaluados con anterioridad para determinar su nivel inicial de desempeño en CAO, el  
experimento se impartió en un periodo semestral cubriendo la totalidad de los temas actualizados en la  
materia de diseño.  
Check (Verificar): los resultados obtenidos mostraron que el 97% de los alumnos que tomaron el curso  
actualizado en la asignatura de diseño, contaron con el nivel de desempeño en CAD básico para el  
desarrollo de actividades en la industria actual, esto nos arrojó que en promedio los alumnos obtuvieron  
286.5 puntos de los 335 puntos con los que cuenta el instrumento.  
Y dentro del (Actuar). Se planteó que esta nueva actualización de la materia de diseño pueda  
implementarse a gran escala en el nivel universitario. Introduciéndola en el semestre 8 de la carrera de  
ingeniería Industrial. Este análisis nos brindó con respecto actualización propuesta de la materia de diseño  
que es necesario la vigilancia constante en el programa académico del futuro ingeniero industrial.  
DISCUSION Y ANALISIS DE RESULTADOS  
¿Cuál es el nivel de desempeño de los estudiantes en el manejo de programas CAD con el programa  
académico actual? y al objetivó especifico “Evaluar el nivel de desempeño actual mediante un  
instrumento alineado a los estándares CSWA de SolidWorks y Certificación Básica de AutoCAD 2D”,  
Como podemos observar en la Figura 15, Se puede concluir que la media difiere de 255 al nivel de  
significancia de 0.05. Cuantifica la incertidumbre asociada con la estimación de la media a partir de los  
datos de la muestra. Puedes estar 95% seguro de que la media verdadera está entre 24.713 y 36.287. Esto  
representa un 100% de los participantes obtuvieron un resultado menor de los 255 puntos requeridos para  
la aprobación del instrumento, lo que nos indica que ninguno de los participantes del experimento cuentas  
con el nivel básico en los conocimientos en ingeniería de diseño.  
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Figura 1. Distribución de datos. ¿Dónde están los datos relativos al objetivo?  
Fuente. elaboración propia.  
Como lo menciono (Metaute Paniagua, Flórez Osorio, Rúgeles Contreras, & Castaño, 2018). Y de igual  
manera se subraya la importancia de que los alumnos adquieran las competencias practicas necesarias  
para el desempeño profesional, lo cual se ve reflejado en las brechas de habilidades y desempeño en CAD  
como lo menciona (Díaz-Schery, 2024) en su publicación. Respondiente de esta manera a la Hipótesis 1,  
donde se rechaza Ho y se acepta Ha ya que “El conocimiento adquirido con el programa académico es  
menor a los mínimos requeridos”.  
Respondiendo a la segunda interrogante: ¿La impartición de un nuevo programa académico alineado con  
los estándares de SolidWorks (CSWA) y AutoCAD 2D aumentará el nivel de desempeño en los  
estudiantes?, y a los objetivos específicos: “Diseñar una propuesta de programa académico fusionado y  
alineado a los estándares de competencia CSWA para SolidWorks y AutoCAD 2D (certificación básica)  
y Validar la efectividad del programa académico propuesto mediante el desempeño de los estudiantes,  
considerando el puntaje mínimo de 255 en los estándares CSWA para SolidWorks y AutoCAD 2D  
(certificación básica).  
Como se pudo observar en la Figura 16, se puedo concluir que la media difiere de 255 al nivel de  
significancia de 0.05, esto cuantifica la incertidumbre asociada con la estimación de la media de 286.5, a  
partir de los 100 datos muestra. Se obtuvo el 95% de confianza para que su media verdadera este ubicada  
entre 281.29 y 291.71 puntos.  
Esto represento un 97% de los participantes obtuvieron un resultado igual o mayor que los 255 puntos  
requeridos para la aprobación del instrumento, lo que nos indicó que solo un 3% de la muestra presentan  
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valores inferiores.  
Figura 2. Distribución de datos. ¿Dónde están los datos relativos al objetivo?  
Fuente. elaboración propia.  
La muestra cumplió en diferenciar la media y/o el objetivo. (Minitab, 2024). En los tres puntos de datos  
obtenidos en la tabla 5 con los ID: 9, 74 y 100, (es inusual en comparación con los demás, debido a  
razones tales como, ausentismo del participante y mal seguimiento a las actividades), aunque no  
acreditaron el instrumento, tuvieron un incremento significativo en comparación a los resultados iniciales.  
Esto nos da una diferencia superior al 90% al tener un valor medio de 12.01, obteniendo así el 97% de  
participantes que obtuvieron igual o mayor que 255 puntos requeridos para acreditar el instrumento.  
Como muestro la figura 17, en los resultados obtenidos antes de la aplicación del curso el 100% de los  
alumnos que presentaron el instrumento no lo acreditaron, mientras que una vez impartido el curso los  
resultados obtenidos muestran que un 97% de los alumnos acreditaron con un puntaje mayor al requerido.  
Figura 3. Comparación de la cantidad de alumnos acreditados antes y después de la aplicación del curso.  
Fuente. Elaboración Propia.  
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Índice de Cohen:  
Fig. (2)  
Tabla 3. Criterios Estándar de Cohen.  
Según los criterios estándar de Cohen:  
0.2 - 0.5 → Pequeño  
0.5 - 0.8 → Moderado  
0.8 - 1.2 → Grande  
> 2.0 →  
> 4.0 →  
Muy grande  
Extremadamente grande  
Un valor de 9.23 es inusualmente alto y sugirió que la diferencia entre los resultados iniciales y finales  
es muy significativa. Esto indico que el instrumento aplicado tuvo un impacto masivo en la muestra  
analizada.  
El pasado análisis tiene como objetivo evaluar el impacto del curso de la propuesta de actualización del  
programa académico aplicado a través del cálculo del índice de Cohen (d), siguiendo los criterios de  
(Cohen, 1988). Para ello, se comparan los resultados obtenidos en dos momentos: antes y después de la  
aplicación del instrumento.  
Se presentaron los estadísticos descriptivos de ambas mediciones, incluyendo la media, intervalo de  
confianza al 95% y la desviación estándar. subsecuentemente, se indicó el índice de Cohen con el  
propósito de determinar el efecto y/o evaluar el cambio en experimentación.  
Los resultados obtenidos permitieron establecer la efectividad del instrumento en relación con el objetivo  
propuesto.  
Los resultados de este estudio validaron y ampliaron los planteamientos teóricos previos sobre la  
necesidad de alinear la formación académica con estándares de competencia. En concordancia con  
(Metaute Paniagua, Flórez Osorio, Rúgeles Contreras, & Castaño, 2018), quien enfatiza el desarrollo de  
pensamiento crítico e innovación, la integración de certificaciones CAD demostró no solo mejorar  
habilidades técnicas, sino también fomentar competencias metacognitivas, como la resolución  
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estructurada de problemas (media post-intervención: 286.5 vs. 30.5 inicial). Esto contrasta con estudios  
como los de (Naranjo-Pizano, 2019) que históricamente priorizaban fundamentos teóricos sobre  
aplicaciones prácticas, evidenciando que un enfoque exclusivamente teórico en CAD genera brechas en  
el desempeño (ejemplo: 87% de estudiantes con errores en modelado 3D pre- intervención).  
La eficacia del ciclo PDCA como marco metodológico respaldo su adaptabilidad a contextos educativos,  
tal como Moen (2010) propuso en gestión de calidad. Esta dirección permitió identificar y/o corregir  
carencias pedagógicas de sistema, tales como, la desconexión teórica/práctica en AutoCAD (98% de  
errores iniciales), validando su utilidad para optimizar procesos formativos de manera continua. Así  
discrepan los modelos tradicionales como la educación basada novedades (OBE) al concentrar  
retroalimentación mediante estimaciones estandar, las cuales aportan soluciones no exploradas en  
trabajos previos. (Crespo, 2019).  
De esta manera se generaron aportaciones al campo tales como: Validación empírica de certificaciones  
como puente academia-industria: Los resultados refutaron críticas sobre la superficialidad de las  
certificaciones (Rodríguez Mesa, 2021), demostrando que su integración curricular incrementa  
significativamente el dominio técnico (Media = 256 puntos, d = 9.23). Esto alinea la formación con  
demandas de la Industria 4.0 (González-Hernández, 2020), particularmente en sectores estratégicos como  
manufactura avanzada, la metodología híbrida PDCA-cuantitativa: El uso de pruebas e intervalos de  
confianza del 95% robusteció la evaluación de intervenciones pedagógicas, superando limitaciones de  
estudios cualitativos previos (Morales Holguín & González Bello, 2021) y la evidencia de inequidad  
formativa.  
La heterogeneidad inicial (DE = 29.16) sugirió que metodologías no estandarizadas profundizan  
desigualdades, respaldando a (Díaz-Schery, 2024) en la necesidad de democratizar el acceso a  
competencias validadas.  
Permitiéndonos de esta manera lograr alcances como: que el modelo es replicable en instituciones con  
desafíos similares de desalineación curricular, particularmente en países en desarrollo y la eficiencia del  
97% post-intervención ofrece un benchmark para políticas educativas enfocadas en ODS 4 (educación de  
calidad).  
Esta investigación no solo corroboro que la actualización e implementación del programa académico  
basado en estándares de competencia es viable, sino esencial para reducir la brecha academia-industria.  
Aseguro que todo aquel alumno, que tome el curso con la nueva materia de ingeniería de diseño, podría  
al finalizarlo, presentar el examen de certificación y aprobarlo (enfocado en la certificación CSWA para  
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SolidWorks). Estableciendo que el semestre en el que se debe introducir o impartir esta materia es en  
octavo preferentemente.  
Los hallazgos rebaten escepticismos sobre la aplicabilidad de metodologías industriales (PDCA) en  
educación, estableciendo un precedente para reformas curriculares basadas en datos. Futuros estudios  
deberían explorar la integración de estas certificaciones con habilidades blandas para un perfil profesional  
integral.  
CONCLUSIONES  
Esta investigación demostró que la integración de asignaturas alineadas con certificaciones profesionales  
en diseño asistido por computadora (CAD), enfocado en CSWA para SolidWorks y AutoCAD 2D,  
incrementó significativamente el desempeño práctico de los estudiantes de ingeniería industrial,  
alcanzando una eficacia del 97 % en la adquisición de competencias. Estos resultados evidenciaron la  
necesidad de reestructurar los programas académicos bajo modelos de enseñanza establecidos en  
estándares internacionales y en la mejora continua a través del ciclo PDCA (Planificar, Hacer, Verificar,  
Actuar). De esta forma, el estudio trascendió el diagnóstico de brechas formativas al establecer un modelo  
replicable que vincula de forma directa la educación universitaria con las necesidades tecnológicas de la  
Industria 4.0, contribuyendo a los Objetivos de Desarrollo Sostenible, particularmente el ODS 4  
(educación de calidad) y el ODS 9 (industria, innovación e infraestructura).  
Con base a los hallazgos, se identificaron dos rutas de investigación derivadas. La primera ruta,  
pedagógica–tecnológica, orientó el interés hacia la incorporación de metodologías activas de aprendizaje  
—como el aprendizaje basado en proyectos o la gamificación— dentro del marco PDCA, con el propósito  
de fortalecer el pensamiento crítico, la resolución de problemas y la motivación hacia la certificación  
profesional en entornos híbridos. La segunda ruta, institucional–industrial, propone analizar los efectos  
de la vinculación universidad–empresa en la actualización curricular, explorando cómo la participación  
del sector productivo en el diseño de programas académicos puede mejorar la empleabilidad y la  
innovación tecnológica de dichos casos de estudio.  
En resumen, el modelo desarrollado confirmó que la formación basada en certificaciones y en mejora  
continua no solo incrementó el desempeño practico de los estudiantes, sino que redefinió la pertinencia  
social y productiva de la ingeniería industrial actual.  
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TABLA DE TRABAJO COLABORATIVO.  
Rol  
Autor (es)  
Conceptualización  
Irving Eliseo Colunga Suárez, Lydia Aldape Rivera  
Irving Eliseo Colunga Suárez, José Adán Silva Hernández  
Metodología  
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Artículo de Investigación Original  
Revista NEYART  
ISSN: 2992 - 7161  
Validación  
Lydia Aldape Rivera, José Adán Silva Hernández, Ruíz Grijalva  
Mario Macario  
Análisis Formal  
Investigación  
Lydia Aldape Rivera  
Irving Eliseo Colunga Suárez  
Recursos  
Irving Eliseo Colunga Suárez  
Irving Eliseo Colunga Suárez  
Curación de datos  
Escritura - Preparación del borrador original  
Escritura - Revisión y edición  
Irving Eliseo Colunga Suárez, José Adán Silva Hernández  
Irving Eliseo Colunga Suárez, Lydia Aldape Rivera, José Adán  
Silva Hernández  
Visualización  
Supervisión  
Irving Eliseo Colunga Suárez, José Adán Silva Hernández,  
Lydia Aldape Rivera  
Administración de Proyectos  
Adquisición de fondos  
Irving Eliseo Colunga Suárez, Lydia Aldape Rivera  
Irving Eliseo Colunga Suárez  
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