Gestión Automatizada del Programa de Mentoría en la Universidad Complutense de Madrid

• Autores: Maria de los Angeles Gomez Flechoso, M. A. Alonso García, A.A. Sánchez Ruiz, Domingo Marquina Díaz, P. Molina Benitez
• Localización: Aprendizaje, innovación y cooperación como impulsores del cambio metodológico. Actas del V congreso internacional sobre aprendizaje, innovación y cooperación, CINAIC 2019 / María Luisa Sein-Echaluce Lacleta (aut.), Angel Fidalgo Blanco (aut.), Francisco José García Peñalvo (aut.), 2019, ISBN 978-84-16723-77-5, págs. 408-413
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Automatic Management of the Mentoring Program at the Complutense University of Madrid
• Texto completo no disponible (Saber más ...)
• Resumen
  • español

    El gran volumen de datos generados en el programa de mentoría de la Universidad Complutense de Madrid (con más de 450 mentores y 1500 telémacos en el curso 2018-2019) hace necesario implementar un sistema de gestión y automatización de los datos referentes al cumplimiento y satisfacción tanto de los mentores como de los telémacos. Además de eso, para poder realizar una comparativa fiable sobre el funcionamiento del programa entre diferentes Facultades, todo el sistema de gestión debe realizarse de forma homogénea. En este trabajo se explica cómo se ha llevado a cabo este proceso de automatización y gestión de datos y cómo esto puede repercutir en un mejor acogimiento de los alumnos de nuevo ingreso y un mejor análisis del efecto que puede tener un programa de mentoría en el proceso de aprendizaje.

  • English

    The Mentoring Program of the Complutense University of Madrid produces a large volume of data (during the academic year 2018-19 more than 450 mentors and 1500 telemachi were involved in the program). In order to analyze the level of satisfaction and fulfillment of the program of both, mentors and telemachi, an automatic management system of the data has to be developed. Additionally, the management system of all the Faculties has to be homogeneous in order to a results comparison among Faculties could be done. In this job, we explain how the automatization of the analysis and the management of the mentoring data have been done and how this process could improve the reception of income students and a better analysis of the good influence of the mentoring program in the learning process.