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Copyright © 2013 by the IEEE
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IEEE's highly cited publications, conferences, technology standards, and professional and educational
activities.
ISBN - 978-1-4799-1711-2
Nomenclatura Recomendada por el IEEE
para Programas Universitarios del Área
Computacional en Latinoamérica
Nomenclatura Padrão do IEEE para Cursos da
Área de Computação na América Latina
IEEE Common Nomenclature for
Computing Related Programs in Latin America
1
2
3
Nomenclatura Recomendada por el IEEE para
Programas Universitarios del Área
Computacional en Latinoamérica
Editado por
Teófilo J. Ramos
Osvaldo M. Micheloud
Richard Painter
Moshe Kam
4
5
TABLA DE CONTENIDOS
RESUMEN EJECUTIVO................................................................................................................................. 7
COLABORADORES ....................................................................................................................................... 8 Comité Organizador y Editores .......................................................................................................................... 8 Participantes del Grupo de Trabajo ................................................................................................................. 8 Universidades participantes en la prueba piloto de la Guía para la Auto-evaluación de programas computacionales .............................................................................................................................. 9
I. INTRODUCCIÓN ......................................................................................................................................11
II. USUARIOS PARA LOS QUE SE ELABORÓ ESTE DOCUMENTO ..................................................11
III. SITUACIÓN ACTUAL ............................................................................................................................12
IV. METODOLOGÍA DE TRABAJO ...........................................................................................................12
V. CATEGORÍAS DEFINIDAS POR EL GRUPO DE TRABAJO ............................................................12
VI. COMPETENCIAS ...................................................................................................................................13 VI.1. Competencias Comunes para todas las Categorías ........................................................................ 13 VI.2. Competencias para la Categoría de Ciencias Computacionales ................................................. 14 VI.3. Competencias para la Categoría de Sistemas de Información ................................................... 15 VI.4. Competencias para la Categoría de Ingeniería de Software ....................................................... 16 VI.5. Competencias para la Categoría de Ingeniería Computacional ................................................. 17 VI.6 Competencias para la Categoría de Tecnologías de la Información .......................................... 18
VII. CONCLUSIONES ...................................................................................................................................19
REFERENCIAS .............................................................................................................................................19
APÉNDICE I Guía para Determinar el Grado en que un Programa de Licenciatura/Ingeniería del Área Computacional Desarrolla las Competencias de una o Varias de las Categorías Definidas por el IEEE. ..................................................................21
APÉNDICE II Autoevaluación de la Carrera de Ingeniería en Sistemas: la Experiencia en la Universidad Ort Uruguay ....................................................................................25
6
7
RESUMEN EJECUTIVO
Programas académicos en el área computacional se introdujeron y se han desarrollado con diferentes
tradiciones y filosofías en Latinoamérica y en el mundo. Mientras que los términos y nombres utilizados
para describir estos programas en los diferentes países, son entendidos por profesionales y funcionarios
académicos locales, estos nombres descriptivos enmascaran a menudo diferencias significativas en el
contenido. Es común encontrar programas con el mismo nombre pero con contenidos diferentes y
programas con diferentes nombres y contenido similar. Como resultado, los empleadores dudan en
contratar a graduados de programas académicos con los que no están familiarizados, y la movilidad
profesional de estos graduados se limita innecesariamente.
En 2010, un pequeño grupo de voluntarios, llamado aquí el Comité Organizador, liderado por el Dr.
Moshe Kam, Presidente electo del IEEE y el Dr. Teófilo J. Ramos, Vicepresidente 2009 del Consejo de
Actividades Educativas del IEEE, decidió llevar a cabo un estudio profundo de la situación actual de los
programas de ingeniería y licenciatura en el área computacional en Latinoamérica, España, Estados
Unidos y Reino Unido. La idea básica fue identificar las competencias de egreso y principales categorías
o denominaciones para programas con un gran número de estudiantes en el área computacional en
Latinoamérica. El objetivo de este trabajo fue desarrollar una herramienta para ayudar a los programas
interesados en ser reconocidos internacionalmente, a identificar fácilmente un nombre o categoría
recomendado por el IEEE, para facilitar el ejercicio y la movilidad profesional transnacional así como el
intercambio de estudiantes. El presente trabajo no pretende ser un nuevo sistema de acreditación.
El punto de partida de este trabajo fue identificar a reconocidos especialistas en este campo en los países
con el mayor número de programas de ingeniería relacionados con la informática e invitarlos a participar
en el "grupo de trabajo" a quienes se les solicitó elaborar un documento describiendo la situación en sus
respectivos países, información que fue compartida y analizada por todos los participantes del grupo de
trabajo mediante teleconferencias.
Después de un año de análisis y discusiones mediante teleconferencias, se convocó una reunión del grupo
de trabajo en abril de 2011 en Lima, Perú, para elaborar por consenso, un documento que definiera las
categorías y competencias de egreso de programas de licenciatura/ingeniería del área computacional
adaptadas al contexto de Latinoamérica y que permitiera determinar, en una primera aproximación, el
grado en que un programa de licenciatura/ingeniería del área computacional desarrolla las competencias
de una o varias de las categorías definidas por este grupo de trabajo del IEEE.
La herramienta elaborada en Lima, se probó en programas de varios países latinoamericanos y España y
las sugerencias recibidas fueron incorporadas para luego realizar una segunda prueba del instrumento
actualizado en dos programas, uno de ellas incluido como ejemplo en un apéndice de este documento.
Este documento se pone a disposición a través del IEEE, de universidades, oficinas gubernamentales,
agencias de acreditación y asociaciones profesionales en Latinoamérica, así como a la comunidad
internacional, para ayudar a determinar la categoría o denominación IEEE de un determinado programa
del área computacional.
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COLABORADORES
Comité Organizador y Editores
Moshe Kam, Presidente 2011 del IEEE
Teófilo J. Ramos IEEE Vice Presidente 2009 del Consejo de Actividades Educativas del IEEE y
coordinador/editor de este trabajo
Osvaldo M. Micheloud, Director de la Cátedra de Investigación Roberto Rocca del Tecnológico de
Monterrey, México
Richard Painter, Director del Comité sobre Políticas de Acreditación del Consejo de Actividades
Educativas del IEEE 2011
Participantes del Grupo de Trabajo
Argentina
Daniel Morano, Asesor Secretaría de Políticas Universitarias, Ministerio de Educación
Guillermo Ricardo Simari, Universidad Nacional del Sur
Brasil
Daltro Nunes, Universidade Federal do Rio Grande do Sul
Jorge Luis Nicolas Audy, Pró-Reitor de Pesquisa e Pós-Graduação da PUCRS
Chile
Luis Salinas, Departmento de Informática, Universidad Federico Santa María
Hector Kaschel, Director de la Escuela de Posgrado, Universidad de Santiago de Chile
Colombia
Germán A. Chavarro F., Universidad Javeriana Bogotá
José Ismael Peña Reyes, Director del Programa de Ingeniería Industrial y de Sistemas, Univ. Nacional
de Colombia
Costa Rica
Ignacio Trejos Zelaya, Centro de Formación en Tecnologias de Información
Lilliana Sancho Chavarria Instituto Tecnológico de Costa Rica
México
Rodolfo Castelló Zetina, Director de la División de Mecatrónica e Informática, Tecnológico de
Monterrey
Guillermo Rodriguez Abitia, Director de la Unidad de Investigación, Desarrollo e Innovación de la
Dirección General de Cómputo y de Tecnologías de Información y Computación, UNAM
Perú
Ernesto Cuadros-Vargas, Sociedad Peruana de Computación and Universidad Católica San Pablo
César Luza Montero, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Lima
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Carlos Javier Solano Salinas Universidad Nacional de Ingeniería, Lima
España
Javier Segovia, Decano de Escuela de Informática, Universidad Politécnica de Madrid
Reino Unido
Leslie Smith, Director del Departamento de Ciencias Computacionales y Matemáticas, University of
Stirling
Estados Unidos
Stephen Seidman, Decano de la Escuela de Ciencias, Texas State University-San Marcos
Uruguay
Julio Fernández, Decano de Desarrollo Académico, Universidad ORT Uruguay
Ariel Sabiguero Yawelak Facultad de Ingeniería, Universidad de la República
Universidades participantes en la prueba piloto de la Guía para la Auto-evaluación de
programas computacionales
Universidad ORT, Uruguay
Universidad Javeriana Bogotá, Colombia
Tecnológico de Monterrey, México
Universidad Católica San Pablo, Perú
Universidad Politécnica de Madrid, España
Universidad de la República, Uruguay
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Competencias y Denominación Recomendada por el IEEE para Programas
Universitarios del Área Computacional en Latinoamérica
I. INTRODUCCIÓN
El IEEE celebró un taller de dos días en abril de 2011 con destacados profesores de América
Latina, España, Reino Unido y Estados Unidos, para examinar la variación de nombres de programas
contra el contenido del programa de licenciatura del área computacional y desarrollar respuestas a esta
situación. Debido a esta variación, existe una necesidad, sin imposición de nombres unificados, de un
conjunto acordado de competencias que incorporen las principales categorías en computación. El evento
identificó las diferencias específicas de contenido en programas de licenciatura del área informática en
Argentina, Brasil, Chile, Colombia, Costa Rica, México, Perú, Uruguay, España, Reino Unido y Estados
Unidos. A los participantes del taller se les pidió colaborar en el desarrollo de un plan de trabajo, con
medidas específicas dirigidas en dos líneas de acción: 1) establecer un consenso sobre el conjunto de
conocimientos y habilidades que deben ser comunes a los egresados de programas de licenciatura
relacionados con informática ofrecidos en esta región; y 2) desarrollar una nomenclatura común para
describir programas académicos pertinentes que pueda utilizarse con confianza por los empleadores,
personal de admisiones de postgrado, los estudiantes y otros públicos. Los documentos AIS/ACM/IEEE
Computing Curricula 2005 [1] y el Boletín Nº 187 del Ministerio de Educación de España [2] así como
otros documentos relacionados fueron utilizados como referencia para este reporte.
II. USUARIOS PARA LOS QUE SE ELABORÓ ESTE DOCUMENTO
Reclutadores de personal y empleadores:
descripción de funciones de personal técnico
definición de conocimientos para posiciones vacantes
descripción de funciones técnicas para puestos de trabajo
Universidades y dependencias gubernamentales del área de educación
crear nuevos programas de estudio en el área computacional
clasificación de programas existentes
ayudar a los estudiantes a seleccionar materias electivas para adecuar su formación a una de
las cinco categorías definidas en el presente documento
Organismos acreditadores:
definición de la especialidad del programa para su acreditación
revisión de contenidos / competencias asociadas con la categoría del programa
integración de equipos de evaluación de acuerdo con la categoría del programa a acreditar
Asociaciones profesionales en el área computacional:
apoyar el trabajo de definición de competencias profesionales
actividades específicas para las diferentes categorías definidas en el presente documento
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III. SITUACIÓN ACTUAL
La tecnología y el campo de la computación cambian rápidamente. Surgen nuevas áreas del
conocimiento, más rápido que el tiempo que demanda cambiar el nombre de un programa. La diversidad
de nombres de programas se da por razones históricas o en respuesta a presiones del mercado para atraer
a los estudiantes. Algunos países han unificado los nombres de programas, pero en otros, es difícil
cambiar los existentes. Los participantes del taller estuvieron mayoritariamente de acuerdo con el
documento de AIS/ACM/IEEE Computing Curricula 2005 y con las recomendaciones curriculares de
Europa y España. Existen un gran número de organismos acreditadores de programas en la región con
estándares diferentes, que influyen en el contenido y nombre de programas de computación por lo que
sería muy complejo que programas ya establecidos cambiaran su nombre.
IV. METODOLOGÍA DE TRABAJO
El IEEE solicitó a los miembros del grupo de trabajo explorar soluciones para afrontar la situación antes
mencionada. Para cada país se produjo, siguiendo un documento directriz, un resumen de la educación
en el área computacional y la situación de empleo. Estos resúmenes se compartieron con todos los
participantes para su revisión, antes de la celebración del taller y en la mañana del primer día del taller
se presentaron y analizaron. La tarde se dedicó a un panel de discusión y presentaciones adicionales para
definir el esquema de trabajo.
Se concluyó que no sería razonable pretender que todos los países presentes utilicen un conjunto común
de nombres de programas. Sin embargo, si es posible, utilizar un conjunto de categorías para programas
de licenciatura/ingeniería del área computacional que expresen competencias o capacidades
profesionales. El grupo de trabajo aceptó el enfoque plasmado aquí y trabajó para desarrollar categorías
y sus competencias correspondientes.
En un intento de abordar esto, el grupo de trabajo comenzó revisando el documento AIS/ACM/IEEE
Computing Curricula 2005 y actualizando las competencias profesionales para tener en cuenta las
necesidades regionales y los nuevos cambios en este campo. Se analizaron las competencias de cada área
enumeradas en el documento antes mencionado y se acordaron una serie de competencias revisadas e
incluidas aquí. En el contexto de este documento "competencias" significa "capacidad profesional".
V. CATEGORÍAS DEFINIDAS POR EL GRUPO DE TRABAJO
Después de mucho debate y reflexión de las necesidades de cada país de la región, consensualmente se
decidió seleccionar las siguientes categorías definidas por el AIS/ACM/IEEE Computing Curricula 2005
además de las competencias comunes para todas las categorías:
ciencias computacionales
sistemas de información
ingeniería de software
ingeniería computacional
tecnologías de información
disciplinas emergentes y nuevos programas híbridos
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VI. COMPETENCIAS
Esta sección contiene las competencias comunes y específicas de las categorías identificadas para
facilitar a los líderes del programa y otros usuarios la evaluación de su programa en relación a las
competencias aquí definidas
Este documento no define las competencias de la categoría de las disciplinas emergentes y nuevos
programas híbridos.
VI.1. Competencias Comunes para todas las Categorías
Esta sección se basa principalmente en el AIS/ACM/IEEE computación 2005 de los planes de estudio.
Cada una de las principales disciplinas informáticas tiene su propio carácter. Cada uno es algo diferente
de sus hermanos en el énfasis, objetivos y capacidades de sus graduados. Sin embargo, tienen mucho en
común. Todo programa informático respetable de licenciatura, debe desarrollar en sus egresados las
siguientes competencias:
C1. Capacidad intelectual para aplicar los fundamentos matemáticos y teoría de la ciencia
computacional.
C2. Capacidad de tener una perspectiva crítica y creativa en la identificación y solución de problemas
utilizando el pensamiento computacional.
C3. Capacidad intelectual para el reconocimiento del papel central de algoritmos y estructuras de
datos.
C4. Conocer el hardware desde una perspectiva de software, por ejemplo, uso del procesador,
memoria, unidades de disco, pantalla, etc.
C5. Capacidad para implementar algoritmos y estructuras de datos en el software.
C6. Capacidad de diseñar e implementar unidades estructurales más grandes que utilizan algoritmos
y estructuras de datos y las interfaces a través del cual se comunican estas unidades.
C7. Capacidad de aplicar los principios de la ingeniería de software y tecnologías para garantizar que
las implementaciones de software son robustas, confiables y adecuadas para el usuario para quién
fue diseñando.
C8. Comprender lo que pueden y no pueden lograr las tecnologías actuales.
C9. Comprender las limitaciones de computación, incluyendo la diferencia entre lo que la
computación es inherentemente incapaz de hacer frente versus lo que puede lograrse a través de
la tecnología y la ciencia futura.
C10. Comprender los efectos sobre los individuos, organizaciones y la sociedad de la implementación
de las intervenciones y soluciones tecnológicas.
C11. Comprender el concepto del ciclo de vida, incluyendo la importancia de sus fases (planificación,
desarrollo, implementación y evolución).
C12. Entender las implicaciones del ciclo de vida para el desarrollo de todos los aspectos de los
sistemas informáticos (incluyendo software, hardware e interfaz persona-computadora).
C13. Entender la relación entre la gestión de la calidad y del ciclo de vida.
C14. Comprender el concepto esencial del proceso en lo que se refiere a la informática especialmente
en la ejecución del programa y funcionamiento del sistema.
14
C15. Comprender el concepto esencial del proceso en lo que se refiere a la actividad profesional
especialmente en la relación entre la calidad del producto y el despliegue de los procesos humanos
adecuados durante el desarrollo del producto.
C16. Capacidad de identificar temas de computación avanzada y entender las fronteras de la disciplina.
C17. Capacidad de expresarse en forma oral y escrita, como se espera de un graduado universitario.
C18. Capacidad de participar activamente y coordinada en un equipo.
C19. Capacidad de identificar eficazmente los objetivos y prioridades de su trabajo / área / proyecto,
indicando la acción, el tiempo y los recursos necesarios.
C20. Capacidad para conectar teoría y habilidades aprendidas en la academia a hechos reales
explicando su pertinencia y utilidad.
C21. Comprender asuntos profesionales, legales, de seguridad, políticos, humanistas, ambientales,
culturales y éticos.
C22. Capacidad de demostrar las actitudes y prioridades que honran, protegen y mejoran la estatura
ética de la profesión.
C23. Capacidad de emprender, completar y presentar un proyecto integrador.
C24. Comprender la necesidad de aprendizaje durante toda la vida y la mejora de habilidades y
destrezas.
C25. Habilidad para comunicarse en un segundo idioma.
VI.2. Competencias para la Categoría de Ciencias Computacionales
En esta sección se basa principalmente en la ACM/IEEE Computer Science Curriculum 2008: una
revisión provisional de CS 2001. [3]
La ciencia de la computación abarca una amplia gama, desde sus fundamentos teóricos y algorítmicos
para desarrollos vanguardistas en robótica, visión artificial, sistemas inteligentes, bioinformática y otras
áreas.
Podemos pensar que el trabajo de los científicos computacionales cae en tres categorías.
Diseño e implementación de software. Los científicos computacionales toman trabajos de
programación desafiantes. Ellos también supervisan otros programadores y los alertan de nuevos
enfoques.
Ellos idean nuevas formas de utilizar los equipos computacionales. Progresan en áreas como
redes computacionales, base de datos y de interfaz persona-computadora, permitiendo el
desarrollo de la World Wide Web (www). Los investigadores de Ciencias Computacionales
trabajan con científicos de otros campos para hacer que los robots sean asistentes prácticos e
inteligentes, utilizan bases de datos para crear nuevos conocimientos y usan las computadoras
para ayudar a descifrar los secretos de nuestro ADN.
Ellos desarrollan maneras efectivas de resolver problemas de computación. Por ejemplo, los
científicos desarrollan las mejores formas posibles de almacenar información en bases de datos,
enviar datos a través de redes computacionales y mostrar imágenes complejas. Su base teórica les
permite determinar el mejor rendimiento posible, y su estudio de algoritmos les ayuda a
desarrollar nuevos enfoques que proporcionan un mejor rendimiento.
15
Ciencias Computacionales abarca la gama desde teoría hasta programación. Mientras que otras
disciplinas pueden producir graduados con más habilidades inmediatamente relevantes relacionados al
trabajo profesional, Ciencias Computacionales ofrece sólidos fundamentos que permiten a los graduados
adaptarse a nuevas tecnologías e ideas.
Competencias y capacidades relativas a Ciencias Computacionales son habilidades para:
CS1. Modelar y diseñar sistemas computacionales en una manera que demuestra la comprensión de las
posibles implicaciones de las opciones de diseño.
CS2. Identificar y analizar los criterios y especificaciones apropiadas a problemas concretos y
planificar estrategias para su solución.
CS3. Analizar en qué medida un sistema computacional cumple con los criterios definidos para su uso
actual y futuro desarrollo.
CS4. Utilizar la teoría, práctica y herramientas apropiadas para la especificación, diseño,
implementación y mantenimiento, así como la evaluación de sistemas basados en computadora.
CS5. Diseñar e implementar sistemas basados en computadoras.
CS6. Evaluar sistemas en términos de atributos de calidad general y posibles implicaciones que se
presentan dentro del problema dado.
CS7. Aplicar los principios de la gestión eficaz, organización y habilidades de recuperación a la
información de varios tipos, incluyendo texto, imágenes, sonido y video. Esto debe incluir la
gestión de los problemas de seguridad.
CS8. Aplicar los principios de interacción hombre-máquina para la evaluación y la construcción de una
amplia gama de componentes incluyendo interfaces de usuario, páginas web, sistemas
multimedia y sistemas móviles.
CS9. Identificar los riesgos (y esto incluye los aspectos de seguridad) que pueden estar involucrados
en la operación de equipos de cómputo dentro de un contexto determinado.
CS10. Implementar eficazmente las herramientas utilizadas para la construcción y la documentación de
software, con especial énfasis en la comprensión de todo el proceso involucrado en el uso de
computadoras para resolver problemas prácticos. Esto debe incluir herramientas para el control
de software, incluyendo gestión de configuración y control de versiones.
CS11. Ser consciente de la existencia de software disponible públicamente y apreciar el potencial de
proyectos de código abierto.
CS12. Operar equipo de computación y sistemas de software con eficacia.
VI.3. Competencias para la Categoría de Sistemas de Información
Esta sección se basa principalmente en las directrices del “ACM/AIS IS 2010 Curriculum Guidelines for
Undergraduate Degree Programs in Information Systems” [4].
Especialistas de sistemas de información se centran en integrar soluciones de tecnología de información
y procesos de negocios para satisfacer las necesidades de información de negocios y otras empresas,
permitiéndoles alcanzar sus objetivos de manera eficaz y eficiente. Esta perspectiva de esta disciplina en
la tecnología de la información hace hincapié en información y utiliza la tecnología como un instrumento
para generar, procesar y distribuir información. Profesionales en esta disciplina se preocupan
principalmente en la información que pueden proporcionar los sistemas de información para ayudar a
una empresa en la definición y consecución de sus objetivos y los procesos que una empresa puede
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implementar o mejorar con el uso de tecnología de la información. Deben comprender los factores
técnicos y de organización, y deben ser capaces de ayudar a una organización a determinar cómo la
información y procesos de negocios con tecnología pueden proporcionar una ventaja competitiva.
El especialista en sistemas de información desempeña un papel clave en la determinación de los
requisitos para los sistemas de información de una organización y está activo en su especificación, diseño
e implementación. Como resultado, estos profesionistas requieren de una comprensión sólida de prácticas
y principios organizacionales para que puedan servir como un puente efectivo entre las comunidades
técnica y de gestión dentro de una organización, lo que les permite trabajar en armonía para asegurar que
la organización tenga la información y los sistemas que necesita para apoyar sus operaciones.
Profesionales de sistemas de información también están involucrados en el diseño de la comunicación
organizacional basado en tecnología y sistemas de colaboración.
Especialistas de sistemas de información deben ser capaces de analizar los requerimientos de información
y procesos de negocio y ser capaz de especificar y diseñar sistemas que estén alineados con los objetivos
de la organización. Capacidades y competencias relativas a los sistemas de información son habilidades
para:
IS1. Identificar, entender y documentar los requerimientos de sistemas de información.
IS2. Tomar en consideración interfaces hombre-máquina y las diferencias interculturales, con el fin
de ofrecer una experiencia al usuario de buena calidad.
IS3. Diseñar, implementar, integrar y administrar sistemas de tecnologías de información, de
arquitectura empresarial, de datos y de aplicaciones.
IS4. Gestión de proyectos de sistemas de información, incluyendo análisis de riesgos, estudios
financieros, presupuestación, contratación y desarrollo y para apreciar los problemas de
mantenimiento de sistemas de información.
IS5. Identificar, analizar y comunicar problemas, opciones y alternativas de solución, incluyendo
estudios de viabilidad.
IS6. Identificar y comprender las oportunidades creadas por las innovaciones tecnológicas.
IS7. Apreciar las relaciones entre la estrategia de negocio y los sistemas de información, arquitectura
e infraestructura. IS8. Comprender los procesos de negocio y la aplicación de tecnología de información para ellos,
incluidas los problemas de cambio de gestión, control y riesgo.
IS9. Comprender e implementar arquitecturas, infraestructuras y sistemas seguros.
IS10. Entender los problemas de desempeño y escalabilidad.
IS11. Administrar sistemas de información existentes, incluyendo recursos, mantenimiento, compras y
problemas de continuidad del negocio.
VI.4. Competencias para la Categoría de Ingeniería de Software
Esta sección se basa principalmente en las directrices del “IEEE/ACM Software Engineering 2004
Curriculum Guidelines for Undergraduate Degree Programs in Software Engineering” [5] y en el
documento “Integrated Software & Systems Engineering Curriculum (iSSEc) Project’s Graduate
Software Engineering 2009(GSwE2009) Curriculum Guidelines for Graduate Degree Programs in
Software Engineering” [6].
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Ingeniería del software ha evolucionado en respuesta a factores como el creciente impacto de grandes y
costosos sistemas de software en una amplia gama de situaciones y la creciente importancia del software
en aplicaciones de seguridad crítica. Ingeniería de Software es diferente de otras disciplinas de la
ingeniería debido a la naturaleza intangible del software y la naturaleza discontinua de la operación del
software. Busca integrar los principios de matemáticas y ciencia computacional con las prácticas de
ingeniería desarrolladas para artefactos físicos tangibles.
Dominio de los conocimientos de ingeniería de software y habilidades y temas profesionales necesarios
para empezar la práctica como un Ingeniero de software son habilidades para:
SE1. Desarrollar, mantener y evaluar sistemas de software y servicios para satisfacer todos los
requerimientos del usuario asegurando que se comportan de manera confiable y eficiente, son
asequibles para desarrollar y mantener cumpliendo estándares de calidad, aplicando teorías,
principios, métodos y mejores prácticas de ingeniería de software
SE2. Evaluar las necesidades del cliente y especificar los requisitos de software para satisfacer estas
necesidades, conciliar objetivos conflictivos encontrando compromisos aceptables dentro de las
limitaciones derivadas de las propias organizaciones, la existencia de sistemas ya desarrollados,
el costo y tiempo
SE3. Resolver problemas de integración en términos de estrategias, estándares y tecnologías
disponibles.
SE4. Trabajar como individuo y como parte de un equipo para desarrollar y ofrecer software de calidad.
Comprender los diversos procesos (actividades, las normas y las configuraciones del ciclo de
vida, distinguiendo formalidad de agilidad) y roles. Realizar mediciones y análisis (básico) en
proyectos, procesos y dimensiones del producto.
SE5. Conciliar objetivos conflictivos, encontrar compromisos aceptables dentro de las limitaciones de
costo, tiempo, conocimiento, sistemas, organizaciones, ingeniería económica, finanzas y los
fundamentos de la gestión y análisis de riesgo en un contexto de software.
SE6. Diseño de soluciones adecuadas en uno o varios dominios de aplicación mediante métodos de
ingeniería de software que integran las cuestiones éticas, sociales, legales y económicas.
SE7. Demostrar entendimiento de y aplicar las teorías actuales, modelos y técnicas que proporcionan
una base para la identificación de problemas y análisis, diseño de software, desarrollo,
construcción y ejecución, verificación y validación, documentación y análisis cuantitativo de
elementos de diseño y arquitecturas de software.
SE8. Demostrar entendimiento de la reutilización de software y adaptación, realizar mantenimiento,
integración, migración de productos de software y componentes, preparar los elementos de
software para su reutilización potencial y crear interfaces técnicas a los componentes y servicios.
SE9. Demostrar entendimiento de sistemas de software y su entorno (modelos de negocio,
regulaciones).
VI.5. Competencias para la Categoría de Ingeniería Computacional
Esta sección se basa en las directrices del “IEEE/ACM Computer Engineering 2004 Curriculum
Guidelines for Undergraduate Degree Programs in Computer Engineering” [7].
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Ingeniería Computacional se ocupa del diseño y construcción de computadoras y sistemas
computarizados. Consiste en el estudio de hardware, software y comunicaciones y de la interacción entre
ellos.
Su plan de estudios se centra en las teorías, principios y prácticas de las matemáticas y de la ingeniería
eléctrica tradicional y las aplica a los problemas de diseño de equipos y dispositivos basados en
computadoras.
En ingeniería computacional se estudia el diseño de sistemas de hardware digital incluyendo sistemas de
comunicaciones, equipos y dispositivos que contienen computadoras. Estudian el desarrollo de software,
centrándose en el software para los dispositivos digitales y sus interfaces con usuarios y otros
dispositivos. El estudio de ingeniería computacional puede enfatizar el hardware más que el software o
puede haber un énfasis balanceado. Ingeniería computacional tiene un fuerte contenido de ingeniería.
Actualmente un área dominante dentro de la ingeniería computacional es sistemas embebidos, el
desarrollo de dispositivos que tienen software y hardware incorporado en ellas. Por ejemplo, dispositivos
tales como teléfonos celulares, reproductores de audio digital, grabadoras de video digitales, sistemas de
alarma, máquinas de rayos x y herramientas quirúrgicas de láser todos requieren la integración de
hardware y software incorporado y todos son el resultado de la ingeniería computacional.
Competencias de los egresados de ingeniería computacional son habilidades para:
CE1. Especificar, diseñar, construir, probar, comprobar y validar los sistemas digitales, como
computadoras, sistemas basados en microprocesadores y sistemas de comunicaciones.
CE2. Desarrollar procesadores específicos y sistemas embebidos y desarrollo de software y la
optimización de dichos sistemas
CE3. Analizar y evaluar arquitecturas, incluyendo plataformas paralelas y distribuidas, así como el
desarrollo y optimización de software para ellos.
CE4. Diseñar e implementar software para sistemas de comunicaciones.
CE5. Analizar, evaluar y seleccionar plataformas de hardware y software adecuadas para soporte de
aplicaciones y sistemas embebidos en tiempo real.
CE6. Comprender, implementar y administrar los sistemas de seguridad.
CE7. Analizar, evaluar, seleccionar y configurar plataformas de hardware para el desarrollo y la
implementación de aplicaciones de software y servicios.
CE8. Diseñar, implementar, administrar y gestionar redes informáticas.
VI.6 Competencias para la Categoría de Tecnologías de la Información
Esta sección se basa principalmente en “ACM/IEEE Information Technology 2008 Curriculum
Guidelines for Undergraduate Degree Programs in Information Technology” [8].
Profesionales de tecnologías de la información están a cargo de asegurar que los sistemas funcionen
correctamente: estén disponibles, sean seguros, estén actualizados, mantenidos y remplazados cuando
sea necesario. Están más preocupados con la propia tecnología que de la información que conlleva. Los
profesionales de tecnologías de la información deben tener habilidades para:
IT1. Diseñar, implementar y evaluar un sistema, proceso, componente o programa computacional para
satisfacer necesidades deseadas dentro de un contexto organizacional y social. IT2. Identificar y analizar las necesidades del usuario y tenerlas en cuenta en la selección, creación,
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evaluación y administración de sistemas basados en computadora.
IT3. Integrar eficazmente soluciones en base, incluyendo el entorno del usuario.
IT4. Funcionar como un defensor del usuario, explicar, aplicar tecnologías de la información adecuada
y emplear mejor prácticas estándares y metodologías apropiadas para ayudar a un individuo u
organización alcanzar sus metas y objetivos.
IT5. Ayudar en la creación de un plan de proyecto eficaz.
IT6. Administrar los recursos de tecnología de información de un individuo u organización.
IT7. Anticipar la dirección cambiante de la tecnología de la información y evaluar y comunicar la
probable utilidad de las nuevas tecnologías a un individuo o a una organización.
VII. CONCLUSIONES
El presente documento define a través de un grupo de destacados académicos, las categorías para
clasificar programas de licenciatura/ingeniería del área computacional en Latinoamérica, tomando como
base las competencias que deben tener los egresados, de acuerdo con las recomendaciones de las
asociaciones profesionales más importantes del área. Las competencias seleccionadas fueron revisadas
y adecuadas al contexto latinoamericano por al grupo de trabajo.
El Apéndice I presenta una metodología para que una institución u organismo interesado, pueda hacer
una evaluación de las competencias desarrolladas a través del programa del área computacional y en base
a los resultados, pueda determinar a cuál de las categorías definidas corresponde su programa,
independiente del nombre del mismo.
Ante la creciente necesidad de acreditar los programas de estudio, el definir claramente la
categoría/denominación IEEE del programa, le permitirá a la institución solicitar la acreditación con una
denominación que corresponde a las competencias profesionales de egreso, evitando la confusión que
presenta, en ocasiones, la diversidad de nombres de programas utilizados en esta área.
Este documento está a disposición de organismos de acreditación, gobiernos, asociaciones profesionales
de América Latina y de la comunidad internacional, con el objeto de ayudar a clasificar el programa
según las categorías especificadas en este documento.
REFERENCIAS
[1] ACM/AIS/IEEE Computing Curricula 2005 the Overview Report, 30 September 2005, ISBN:
1-59593-359-X
[2] Boletín Oficial Nº 187, Ministerio de Educación de España, Agosto 4, 2009.
http://www.boe.es/boe/dias/2009/08/04/pdfs/BOE-A-2009-12977.pdf
[3] ACM/IEEE Computer Science Curriculum 2008: An Interim Revision of CS 2001, December
2008.
[4] ACM/AIS IS 2010 Curriculum Guidelines for Undergraduate Degree Programs in Information
Systems.
[5] IEEE/ACM Software Engineering 2004 Curriculum Guidelines for Undergraduate Degree
Programs in Software Engineering, 23 August 2004.
20
[6] Integrated Software & Systems Engineering Curriculum (iSSEc) Project’s Graduate Software
Engineering 2009(GSwE2009) Curriculum Guidelines for Graduate Degree Programs in
Software Engineering, 30 September 2009.
[7] IEEE/ACM Computer Engineering 2004 Curriculum Guidelines for Undergraduate Degree
Programs in Computer Engineering, 12 December 2004.
[8] ACM/IEEE Information Technology 2008 Curriculum Guidelines for Undergraduate Degree
Programs in Information Technology, November 2008.
21
APÉNDICE I
Guía para Determinar el Grado en que un Programa de Licenciatura/Ingeniería del Área
Computacional Desarrolla las Competencias de una o Varias de las Categorías Definidas
por el IEEE. Esta guía describe un proceso de autoevaluación para el mapeo exploratorio de programas de
licenciatura/ingeniería con las categorías definidas previamente. El objetivo del proceso es determinar,
una primera medida de aproximación, el grado en que un determinado programa se ajusta a una categoría
seleccionada de programas de computación.
El equipo de la Universidad debe preparar una tabla, matriz de competencias-cursos, en la cual las filas
o renglones se asignan a las competencias de todas las categorías, y las columnas se asignan a cada curso
del programa. Los cursos incluidos son los que figuran en el plan de
estudios oficial. Son cursos regulares, así como también
cursos de seminarios, proyectos, aprendizaje de la industria
o cualquier otra actividad que se describe en el plan de
estudios general incluyendo los cursos electivos que deben
seleccionarse para completar el programa.
A. Cada curso en el programa debe ser analizado, para
determinar su contribución al desarrollo específico
de la competencia bajo análisis. Este análisis debe
llevarse a cabo sistemáticamente para todas las
competencias de las diferentes categorías.
B. Las celdas de la tabla o matriz de competencias-curso, se rellenan en base al grado de contribución
al desarrollo de la competencia, utilizando las siguiente métrica:
Se inserta el número 2 (D, Desarrollada) en la celda, si la competencia es total o parcialmente
desarrollada, es evaluada en el curso y se cuenta con evidencia de la evaluación.
Se inserta el número 1 (PD, parcialmente desarrollado) en la celda, si el curso contribuye de
alguna manera al desarrollo de la competencia, pero no esta no es evaluada.
Se inserta un número 0 (ND, no desarrollado) en la celda, si el curso no tiene ninguna
contribución al desarrollo de la competencia.
De la evaluación numérica asignada en la tabla matriz de competencias-cursos, la "Cobertura de
Competencia" y la "Intensidad de Cobertura" para cada competencia y para cada categoría deben
calcularse, utilizando el procedimiento descrito a continuación:
La Intensidad de Cobertura nos indica el porcentaje de cursos donde se desarrollan y evalúan, total o
parcialmente, las competencias de una categoría y se expresa en porciento del máximo posible. Las
categorías con los mayores valores de Intensidad de Cobertura indican las fortalezas del programa o
competencias profesionales principales que definen la categoría IEEE del mismo. Este indicador también
22
proporciona información sobre la intensidad de cobertura de cada competencia dentro de cada categoría.
La Cobertura de la Competencia es un indicador del porcentaje de competencias que son evaluadas
(parcial o totalmente), dentro de una categoría.
El Apéndice 2 presenta un ejemplo detallado de la aplicación de la metodología para determinar la
categoría IEEE de programas académicos del área computacional en base a la evaluación de las
competencias profesionales adquiridas por el egresado. Este ejemplo corresponde al programa de
Ingeniería en Sistemas de la Universidad ORT de Uruguay.
El resultado de la autoevaluación se presenta en una tabla como la que se muestra a continuación con los
valores obtenidos para la Intensidad y Porcentaje de Cobertura del programa que se está evaluando,
para las categorías definidas en el documento “Competencias y Denominación Recomendada por el IEEE
para Programas Universitarios del Área Computacional en Latinoamérica”.
TABLA 1
RESULTADOS DE INTENSIDAD Y PORCENTAJE DE COBERTURA DEL PROGRAMA DE INGENIERÍA EN
SISTEMAS DE LA UNIVERSIDAD ORT URUGUAY.
Categoría Intensidad de
cobertura
Cobertura de la
competencia
Competencias comunes 20% 92.00%
Competencias de ciencias computacionales 17% 91,67%
Competencias de sistemas de información 7% 100%
Competencias de ingeniería de software 16% 100%
Competencias de ingeniería computacional 4% 100%
Competencias de tecnologías de información 6% 85.71%
Como se puede observar, la evaluación detectó que la carrera cubre en un porcentaje superior al 85% las
competencias de cada una de las categorías. Las categorías con mayor intensidad son las correspondientes
a las Competencias Comunes, seguidas de las competencias en Ciencia de la Computación e Ingeniería
de Software. Lo cual nos indica que este programa corresponde a las categorías de Ciencias
Computacionales e Ingeniería de Software concordando con los objetivos de diseño del programa de la
ORT Uruguay, denominado Ingeniería en Sistemas.
23
CONCLUSIONES
La metodología aquí presentada, permite a una institución educativa determinar la correspondencia de
su programa con una, o varias de las categorías/denominaciones definidas por el IEEE para programas
del área computacional a través de la evaluación de las competencias desarrolladas en los egresados del
programa académico.
El contar con una denominación estándar y aceptada por la comunidad internacional de un programa
académico, permite a los egresados del mismo presentarse ante potenciales empleadores o instituciones
educativas, nacionales e internacionales, mostrando sus competencias profesionales expresadas en un
formato reconocido por el IEEE que es independiente del nombre de su programa de estudio.
24
25
APÉNDICE II
Autoevaluación de la Carrera de Ingeniería en Sistemas:
la Experiencia en la Universidad Ort Uruguay
INTRODUCCIÓN..........................................................................................................................................26
DESCRIPCIÓN DE LA CARRERA DE INGENIERÍA EN SISTEMAS ..................................................26
RESULTADO DE LA AUTOEVALUACIÓN ...............................................................................................27
EVALUACIÓN DEL CONJUNTO OBLIGATORIO DE ASIGNATURAS (SIN CONSIDERAR ASIGNATURAS ELECTIVAS) ...................................................................................................................27
EVALUACIÓN DEL CONJUNTO OBLIGATORIO DE MATERIAS (CONSIDERANDO ASIGNATURAS ELECTIVAS) ....................................................................................................................27
PROCESO DE AUTOEVALUACIÓN ..........................................................................................................28
OBJETIVOS DEL PLAN DE ESTUDIOS...................................................................................................35
EQUIPO DE TRABAJO QUE ELABORÓ EL APÉNDICE II ..................................................................36
BIBLIOGRAFÍA ............................................................................................................................................37
26
INTRODUCCIÓN El presente informe tiene como objetivo ilustrar el proceso seguido y los resultados obtenidos de la
autoevaluación de la carrera de Ingeniería en Sistemas de la Universidad ORT Uruguay en el contexto
del proyecto IEEE Nomenclatura Común para Programas del Área Computacional en Latinoamérica.
Luego de seguir los criterios de autoevaluación definidos en el documento “Guía para determinar el
grado en que un programa de licenciatura/ingeniería del área computacional desarrolla las
competencias de una o varias de las categorías definidas por el IEEE.”, se destaca que el resultado
obtenido concuerda con la orientación originalmente definida para la carrera. Como se detalla más
adelante, la valoración obtenida para el programa de Ingeniería en Sistemas, respecto al grado e
intensidad de cobertura de las categorías de competencias, muestran que Las fortalezas del programa se
encuentran en las competencias Comunes, seguidas de las competencias en Ciencia de la Computación
e Ingeniería de Software.
Para contextualizar el análisis de los resultados obtenidos, en la siguiente sección se describen los
objetivos y características de la carrera, las recomendaciones utilizadas para el diseño del plan de estudios
y se realiza la comparación con los resultados obtenidos de la autoevaluación. Finalmente se detalla el
proceso utilizado para realizar la evaluación de la carrera.
DESCRIPCIÓN DE LA CARRERA DE INGENIERÍA EN SISTEMAS Esta sección brinda información contextual sobre la carrera evaluada para facilitar la interpretación de
los resultados obtenidos del ejercicio de autoevaluación.
Los objetivos generales del plan de estudios de la carrera establecen como una de sus principales
características el énfasis en el área de Ingeniería de software, acompañado de una sólida formación
teórico/práctica que le brinda al egresado, entre otras habilidades, la capacidad: de autoformación, de
detección de necesidades, de resolución de problemas y de aplicación de los conocimientos adquiridos.
A su vez es importante mencionar que el plan de estudio se diseñó teniendo en cuenta las
recomendaciones curriculares de IEEE/ACM para Ciencia de la Computación [2] y versiones
preliminares de la recomendación para Ingeniería de Software [3] y del Cuerpo de conocimiento para la
Ingeniería de software – SWEBOK [1].
La carrera cuenta con un núcleo de 36 asignaturas obligatorias, siete electivas y un proyecto de grado de
un año de duración. Las asignaturas electivas tienen como fin brindar un conjunto de perfiles de
profundización en distintos dominios de aplicación como ser: Sistemas de información, Arquitectura y
Desarrollo de Sistemas, Gerencia y Negocios, etc. Los alumnos deben optar por un perfil y seleccionar
cuatro cursos del conjunto de optativas de dicho perfil, siendo las restantes tres electivas de libre elección.
27
RESULTADO DE LA AUTOEVALUACIÓN
A continuación se presentan los resultados obtenidos de la autoevaluación de la carrera de Ingeniería en
Sistemas. Primero se presenta la evaluación solamente del conjunto de asignaturas obligatorias de la
carrera y en una segunda instancia se incluyen, a modo de ejemplo, las materias electivas
correspondientes al perfil de Sistemas de Información.
EVALUACIÓN DEL CONJUNTO OBLIGATORIO DE ASIGNATURAS (SIN
CONSIDERAR ASIGNATURAS ELECTIVAS) En la tabla que sigue se detallan los valores obtenidos para la cobertura de la Competencia y la Intensidad
de Cobertura para las categorías de competencias definidas en el documento “Guía para determinar el
grado en que un programa de licenciatura/ingeniería del área computacional desarrolla las
competencias de una o varias de las categorías definidas por el IEEE”.
Categoría Intensidad de cobertura
Cobertura de la competencia
Competencias comunes 20% 92,00%
Competencias de ciencias computacionales 17% 91,67%
Competencias de sistemas de información 7% 100,00%
Competencias de ingeniería de software 16% 100,00%
Competencias de ingeniería computacional 4% 100,00%
Competencias de tecnologías de información 6% 85,71%
Como se puede observar la evaluación detectó que la carrera cubre en un porcentaje superior al 85% las
competencias de cada una de las categorías. Las categorías con mayor intensidad son las correspondientes
a las Competencias Comunes, seguidas de las competencias en Ciencia de la Computación e Ingeniería
de Software. Este orden concuerda con los objetivos de diseño del plan.
EVALUACIÓN DEL CONJUNTO OBLIGATORIO DE MATERIAS
(CONSIDERANDO ASIGNATURAS ELECTIVAS) A continuación se muestra la evaluación de la Intensidad de Cobertura al contemplar adicionalmente
las materias electivas correspondientes al perfil de Sistemas de Información. Este perfil incluye cuatro
materias optativas específicas de esta área del conocimiento, que al ser consideradas incrementan el
número total de asignaturas evaluadas en la carrera de 37 a 41.
Como se puede apreciar en la siguiente tabla, al incluir estas asignaturas se incrementa la Intensidad de
Cobertura de la categoría de competencias “Sistemas de información”, con un leve impacto en la
intensidad del resto de las categorías.
28
Categoría Intensidad de
cobertura
Competencias comunes 21%
Competencias de ciencias computacionales 17%
Competencias de sistemas de información 11%
Competencias de ingeniería de software 18%
Competencias de ingeniería computacional 4%
Competencias de tecnologías de información 12%
PROCESO DE AUTOEVALUACIÓN
El proceso seguido para realizar la autoevaluación consistió de las siguientes etapas.
1. Conformación del equipo de trabajo. La autoevaluación fue coordinada por dos docentes
designados como responsables del proyecto quienes trabajaron en la recolección de la información
junto con los catedráticos y docentes a cargo del dictado de las asignaturas de la carrera.
2. Preparación de la matriz competencias-cursos. Para uniformizar y facilitar la recolección de la
información sobre el desarrollo de las competencias para cada asignatura se completó una matriz que
cuenta con los siguientes campos (ver ejemplo adjunto):
Nombre de la asignatura.
Lista de las competencias agrupadas por categoría.
Para cada competencia se establecen campos que indican:
- El tipo de prueba que se realiza para evaluar la competencia.
- Ejemplos o justificaciones de evaluación de la competencia.
- Grado de cumplimiento con los criterios establecidos (PD, D).
- Justificación del valor del criterio seleccionado.
29
Competencias
Evidencia de evaluación de competencias
Indicar con una X en las formas de evaluación de la competencia.
Criterio de desarrollo
Par
cial
es
Ob
ligat
ori
os
Pre
sen
taci
on
es
Cas
o d
e es
tud
io
Otr
as d
inám
icas
Just
ific
ació
n
(có
mo
eva
lúo
)
Just
ific
ació
n
(Có
mo
la d
esar
rollo
)
Gra
do
d
e d
esar
rollo
(0
,1, 2
)
Comunes
C1
.
Cn
Ciencias Computacionales
CS1
.
CSn
3. Para cada asignatura de la carrera, los coordinadores completaron la matriz correspondiente en
conjunto con los docentes responsables del dictado de la materia. Mediante esta forma de trabajo se
minimizaron los problemas de interpretación de las competencias y se aseguró la correcta aplicación
de los criterios de evaluación establecidos. En promedio el llenado de los datos de una asignatura
requirió de aproximadamente 50 minutos.
Los datos de la matriz se completaron de la siguiente forma:
En las columnas de Evidencia de evaluación de competencias se solicitó indicar con una (X) las
competencias evaluadas por la asignatura y para las cuales existía evidencia para demostrarlo.
En la columna Justificación se solicitó a los docentes que describieran brevemente el motivo por el cual
consideraban que la competencia se evaluaba.
En la columna Grado de desarrollo se indicó el valor correspondiente según el criterio de evaluación:
0 - (ND, No Desarrollada). No se evalúa ni desarrolla la competencia.
1 - (PD, Parcialmente Desarrollada). Se desarrolla o contribuye a desarrollar la competencia, pero no se
evalúa. Alternativamente, la competencia es evaluada pero no se desarrolla.
30
2 - (D, Desarrollada). Se desarrolla o contribuye a desarrollar la competencia, se evalúa y existe evidencia
que terceros pueden utilizar para verificarla.
4. Integración de los datos. Una vez finalizado el proceso de relevamiento se integraron los datos en
la Matriz de Materias y Competencias.
La matriz Competencias - cursos es una tabla de doble entrada en la cual las filas representan las
competencias de cada categoría, las columnas las asignaturas del plan de estudios y las celdas los valores
de la evaluación de las competencias por cada asignatura. Los valores de las columnas se corresponden
con los valores ingresados en la planilla de relevamiento (ver Figura -1).
Figura 1- Matriz Competencias – Cursos 5. Cálculo de métricas. A partir de la información ingresada en la hoja Competencias - cursos se
realizó el cálculo del Porcentaje de Cobertura e Intensidad de Cobertura para cada categoría de
competencias.
Cálculo de la Cobertura de Competencia.
1. Para cada competencia de una categoría, en la intersección con la columna “PD” (Col. 1) se
ingresa un (1) si para esa competencia existe al menos una asignatura que la evalúa como PD.
En la intersección con la columna “FD” (Col. 2) se ingresa un (1) si para esa competencia existe
al menos una asignatura que la evalúa como D.
31
2. En la celda (Fila 0, Col.1) se calcula la cantidad de unos (1) que hay en la columna (Col.1),
indicando la cantidad de competencias para la categoría evaluadas como PD.
En la celda (Fila 0, Col.2) se calcula la cantidad de unos (1) que hay en la columna (Col.2), indicando la
cantidad de competencias para la categoría evaluadas como D.
En este ejemplo que sigue los valores son 2 y 23 respectivamente para la categoría de Competencias
comunes.
3. En la columna (Col. 3) se ingresa el número de competencias en la categoría. En este ejemplo
que sigue el valor es 25.
4. En la columna (Col. 4) se calcula el porcentaje de cobertura a partir de los dos valores
anteriores. En este caso es 92% correspondiente a (23/25*100).
32
Cálculo de la Intensidad de Cobertura.
1. Para cada competencia de la categoría en la intersección con la (Col. 5) se ingresa la cantidad de
asignaturas que evalúan la competencia como D. En este caso para la competencia C1 habría 19
asignaturas que evalúan como D.
33
2. En la celda (Fila 0, Col.6) se calcula el producto entre el número de asignaturas de la carrera y el
número de competencias dentro de la categoría (cantidad total de celdas en función del número
de competencias de la categoría y el número de asignaturas de la carrera). En este ejemplo son
925 celdas (25 competencias * 37 asignaturas).
3. En la celda (Fila 0, Col.5) se calcula la suma de los valores obtenidos en el paso 1. En este
ejemplo existen 183 celdas de las 925 posibles con un valor (FD).
34
4. Finalmente, en la columna (Col. 7) se calcula la intensidad de cobertura a partir de los dos
valores anteriores. En este caso 20% (183/925*100).
35
OBJETIVOS DEL PLAN DE ESTUDIOS
El objetivo general es la formación de profesionales en ingeniería en sistemas reconocedores de la
necesidad de formación permanente, comprometidos con las responsabilidades éticas y profesionales,
con habilidad para comunicarse efectivamente y trabajar en equipos multidisciplinarios y con una amplia
formación que les permita proponer soluciones tecnológicas acordes con el ambiente y la sociedad.
Dentro de los objetivos que la presente carrera pretende lograr se encuentran:
A. Formar profesionales capaces de detectar las necesidades de sus clientes y de desarrollar
soluciones que satisfagan dichas necesidades.
B. Permitir el desarrollo de distintos perfiles profesionales tanto en aspectos técnicos como
gerenciales.
C. Proveer una formación sólida que asegure al egresado la capacidad de autoformación, adaptación
a los cambios tecnológicos y el conocimiento necesario para la continuación de estudios de
postgrado profesionales o académicos.
D. Desarrollar habilidades que agregan valor a la práctica profesional: rigurosidad, trabajo en
equipo, liderazgo, comunicación, confianza, servicio y compromiso.
E. Capacitar al profesional con habilidades y el conocimiento necesario para lograr una rápida
inserción en el mercado laboral.
A su vez, el presente plan de estudios preserva las características del plan de estudios anterior (Plan de
estudios 1996) y hace especial énfasis en:
Mantener y profundizar el perfil distintivo de la carrera cuyo concepto unificador es la ingeniería de
software.
1. Proporcionar conocimientos sobre los dominios de aplicación más habituales del software.
2. Permitir al estudiante desarrollar sus preferencias personales.
3. Desarrollar una sólida formación teórica-práctica que brinde equilibrio entre la aplicación
práctica del conocimiento, la teoría y el uso de la tecnología.
36
EQUIPO DE TRABAJO QUE ELABORÓ EL APÉNDICE II Las siguientes personas colaboraron en la realización del presente trabajo.
Coordinación general
Julio Fernández Decano de Desarrollo Académico
Coordinación del proyecto
Gastón Mousqués Catedrático de Ingeniería de Software
Alejandro Adorjan Asistente Coordinación Académica Ingeniería en Sistemas
Equipo de trabajo
Nora Szasz Coordinadora Académica de la Carrera Ingeniería en Sistemas
Alvaro Tasistro Catedrático de Teoría de la Computación
Carlos Luna Catedrático Asociado de Teoría de la Computación
Luis Silva Catedrático de Administración
Agustín Napoleone Docente de Negocios
Cecilia Belletti Docente Asociada de Bases de Datos
Inés Kereki Catedrática de Programación
Alvaro Sánchez Catedrático de Redes de Datos
Andrés Ferragut Catedrático Asociado de Redes de Datos
Angel Caffa Catedrático de Arquitectura de Sistemas
Gustavo Duarte Docente de Programación de Redes
Enrique Topolansky Catedrático de Sistemas de Información
Freddy Rabin Catedrático de Matemática
Efrain Buskman Catedrático de Física
Graciela Balparda Docente de Comunicación Profesional
Martín Solari Catedrático Asociado de Ingeniería de Software
Alvaro Ortas Docente de Ingeniería de Software
Rafael Bentancur Docente de Ingeniería de Software
Daniel Pereyra Coordinador Escuela de Ingeniería
37
BIBLIOGRAFÍA
[1] Hilburn Thomas B., et. Al. A Software Engineering Body of Knowledge Version 1.0. Software
Engineering Institute, 1999.
[2] The Joint Task Force on Computing Curricula. Computing Curricula 2001 – Computer Science.
IEEE – Computer Society, Association for Computing Machinary, 2001.
[3] The Joint Task Force on Computing Curricula – Software Engineering Volume (Public Draft 1).
IEEE – Computer Society, Association for Computing Machinary, 2003.
38
39
40
41
Nomenclatura Padrão do IEEE para Cursos da
Área de Computação na América Latina
Editado por
Teófilo J. Ramos
Osvaldo M. Micheloud
Richard Painter
Moshe Kam
42
43
TABELA DE CONTEÚDOS
SUMÁRIO EXECUTIVO ..............................................................................................................................45
CONTRIBUIDORES ....................................................................................................................................46 Comitê Organizador e Editores ....................................................................................................................... 46 Participantes do grupo de trabalho .............................................................................................................. 46 Universidades participantes do teste piloto das diretrizes de mapeamento ................................. 47
Nomenclatura Padrão do IEEE para Cursos da Área de Computação na América Latina ............................................................................................................................................................49
I. INTRODUÇÃO ..........................................................................................................................................49
II. PARA QUEM ESTE DOCUMENTO FOI DESENVOLVIDO ..............................................................49
III. SITUAÇÃO ATUAL ................................................................................................................................50
IV. METODOLOGIA DE TRABALHO .......................................................................................................50
V. CATEGORIAS DEFINIDAS PELO GRUPO DE TRABALHO ............................................................50
VI. COMPETÊNCIAS ...................................................................................................................................51 VI.1. Competências comuns a todas as categorias .................................................................................... 51 VI.2. Competências da Ciência da Computação ......................................................................................... 52 VI.3. Competências dos cursos de Sistemas de Informação .................................................................. 53 VI.5 Competências de Engenharia da Computação .................................................................................. 55 VI.6 Competências de tecnologia da informação ...................................................................................... 56
VII. CONCLUSÕES .......................................................................................................................................57
REFERÊNCIAS .............................................................................................................................................57
APÊNDICE I Orientações para Mapear um Curso de Computação nas Categorias Definidas ......................................................................................................................................................58
APÊNDICE II Auto Avaliação do Currículo de Engenharia de Sistemas: Resumo da Experiência da Universidade ORT do Uruguai ...............................................................................63
44
45
SUMÁRIO EXECUTIVO
Os cursos acadêmicos nas áreas relacionadas à computação foram introduzidos e se desenvolveram sob
diferentes filosofias e tradições, tanto na América Latina como ao redor do mundo. Ainda que a
nomenclatura utilizada para descrever estes cursos nacionalmente seja bem entendida pelos profissionais
e acadêmicos locais, suas denominações frequentemente mascaram diferenças significativas quando
aplicados entre regiões. É comum encontrar cursos com o mesmo nome e conteúdo distinto e cursos com
nomes diferentes e conteúdo similar. Como resultado, os empregadores hesitam em contratar acadêmicos
egressos de cursos com os quais não estão familiarizados, e a mobilidade profissional tanto dos cursos
de graduação novos como existentes é desnecessariamente limitada.
Em 2010 um pequeno grupo de voluntários, aqui chamados de Comitê Organizador, liderados pelo Dr.
Moshe Kam, Presidente da IEEE e pelo Dr. Teófilo J Ramos, último Vice Presidente da IEEE EAB,
decidiram conduzir um estudo aprofundado da situação real dos cursos de graduação de
informática/engenharia de computação na América Latina, Espanha, EUA e Reino Unido. A ideia básica
era identificar níveis de competência e as principais categorias de computação nos países da América
Latina que tem um grande número de estudantes nestas áreas. O conceito subjacente a este trabalho era
desenvolver uma ferramenta para auxiliar os cursos interessados em se tornar internacionalmente
reconhecidos, identificar um nome reconhecido internacionalmente, visando intercâmbio de alunos e a
busca internacional por emprego. O objetivo final deste documento é incrementar a mobilidade
profissional, porem não pretende ser um novo sistema de acreditação.
O ponto de partida desta tarefa foi a identificação de alguns especialistas bem conhecidos na área de
computação originários dos países com grande número de alunos dos cursos relacionados à engenharia
de computação, e convidá-los a participar deste “grupo de trabalho” pedindo que produzissem um
documento chamado “resumo do país”, descrevendo a situação nos seus respectivos países. Em seguida,
toda esta informação foi compartilhada com todos os participantes do grupo de trabalho e, por
teleconferência, foram conduzidas discussões entre os participantes.
Após aproximadamente um ano de trabalho árduo, o assim chamado “grupo de trabalho”, organizou, em
abril de 2011, um encontro de dois dias em Lima no Peru, onde compareceram todos os integrantes do
grupo, para formular, por consenso, um documento que definisse categorias reconhecidas
internacionalmente de cursos universitários relacionados à computação adaptados para o contexto da
América Latina. Este documento pôde servir para determinar, em uma primeira aproximação, o quanto
um dado curso está em conformidade com uma das várias categorias de cursos relacionados à
computação, definidas pelo grupo de trabalho.
As diretrizes elaboradas em Lima foram então testadas em diversos cursos e a maioria das sugestões
recebidas foi incluída neste documento e aplicada em dois cursos, um dos quais foi incluído como um
exemplo neste documento. Este documento será disponibilizado, através da IEEE, para agências
governamentais e de acreditação, associações profissionais da América Latina e para a comunidade
internacional, para auxiliá-los a determinar em que categoria seus cursos são reconhecidos pelas maiores
organizações internacionais de acordo com as categorias especificadas neste documento.
46
CONTRIBUIDORES
Comitê Organizador e Editores
Moshe Kam, Presidente da IEEE
Teofilo J. Ramos, último vice Presidente da IEEE EAB e Coordenador do Comitê de Programa
Osvaldo Micheloud, Professor Coordenador da Pesquisa em energia no Instituto Tecnológico e de
Estudos Superiores de Monterrey (ITESM).
Participantes do grupo de trabalho
Argentina
Daniel Morano, Assessor da Secretaria de Políticas Universitárias do Ministério da Educação, Guillermo
Ricardo Simari, “Universidad Nacional del Sur”
Brasil
Daltro Nunes, Secretário de Avaliação Institucional da Universidade Federal do Rio Grande do Sul
(UFRGS)
Jorge Luis Nicolas Audy, Pró-Reitor de Pesquisa e Pós-Graduação da Pontifícia Universidade Católica
do Rio Grande do Sul (PUCRS)
Chile
Luis Salinas, Departamento de Informática da Universidade Federico Santa Maria
Hector Kaschel, Diretor de Estudos de Graduação, Universidade de Santiago do Chile
Colômbia
Germán A. Chavarro F., Universidade Javeriana de Bogotá
Ismael Peña Reyes, diretor Acadêmico dos Cursos de Sistemas e Engenharia Industrial da Universidade
Nacional da Colômbia.
Costa Rica
Ignácio Trejos Zelaya, Centro de Formação em Tecnologias da Informação
Lilliana Sancho Chavarria, Instituto Tecnológico da Costa Rica
México
Rodolfo Castello Zetina, Diretor da Divisão de Mecatrônica e Tecnologias da Informação, Instituto
Tecnológico e de Estudos Superiores de Monterrey (ITESM).
Guillermo Rodriguez Abitia, Diretor do Departamento de Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação de
Computação, Departamento de Computação e Tecnologias de Informação e Comunicação, Universidade
Nacional Autônoma do México (UNAM)
Peru
Ernesto Cuadros-Vargas, Sociedade Peruana de Computação e Universidade Católica de San Pablo.
César Luza Montero, “Universidad Nacional Mayor de San Marcos”, Lima
Carlos Javier Solano Salinas, Universidade Nacional de Engenharia, Lima
47
Espanha
Javier Segovia, Diretor da Escola de Informática, Universidade Politécnica de Madri
Reino Unido
Leslie Smith, Coordenador do Departamento de Ciência da Computação e Matemática, Universidade
de Stirling.
Estados Unidos
Stephen Seidman, Diretor da Faculdade de Ciências, Universidade Estadual do Texas, San Marcos
Uruguai
Julio Fernández, Diretor de Desenvolvimento Acadêmico, Universidade ORT, Uruguai
Ariel Sabiguero, “Yawelak Facultad de Ingeniería”, Universidade da República
Universidades participantes do teste piloto das diretrizes de mapeamento
Universidade ORT, Uruguai
Universidade Javeriana de Bogotá, Colômbia
Instituto Tecnológico e de Estudos Superiores de Monterrey, México
Universidade Católica de San Pablo, Perú
Universidade Politécnica de Madri, Espanha
Universidade da República, Uruguai
48
49
Nomenclatura Padrão do IEEE para Cursos da Área de Computação na
América Latina
I. INTRODUÇÃO
Em abril de 2011 a IEEE realizou um workshop de dois dias envolvendo os principais
administradores acadêmicos e professores de toda a América Latina para examinar as diversidades de
nomes de cursos de computação em relação a seus conteúdos e desenvolvimento. Em função destas
diversidades, surge a necessidade, sem forçar nomes unificados, de um conjunto acordado de
competências que compreendam as principais categorias de computação. O evento identificou diferenças
de conteúdos nos cursos de graduação da Argentina, Brasil, Chile, Colômbia, Costa Rica, México, Peru,
Uruguai, Espanha, Reino Unido e Estados Unidos. Os participantes do workshop foram convidados a
colaborar na elaboração de um roteiro, com passos específicos, visando duas questões: 1) estabelecer um
consenso sobre o conjunto de competências e habilidades que devem ser comuns aos egressos de cursos
de graduação localizados nestas regiões; e 2) desenvolver uma nomenclatura padrão, para descrever
cursos de graduação, que possa ser usada por empregadores, pessoal de recrutamento, futuros alunos e
outros interessados. A solução deste problema irá melhorar a empregabilidade dos egressos entre países
sem a necessidade de emigrar. O Currículo de Computação da ACM/AIS/IEEE de 2005 [1], o Boletim
número 187 do Ministério da Educação da Espanha [2] e outros trabalhos relacionados foram referencias
orientadoras para este relatório.
II. PARA QUEM ESTE DOCUMENTO FOI DESENVOLVIDO
Empregadores e recrutadores de pessoal:
Descrevendo as necessidades de pessoal técnico
Definindo os pré-requisitos necessários para cada função
Criando descrições de cargo para funções técnicas
Universidades e agências governamentais de educação
Criando novos currículos na área
Classificando os currículos existentes e
Auxiliando os estudantes a selecionar conteúdos eletivos de maneira a estar em
conformidade com uma certa orientação
Agências de acreditação
Definindo as especificidades dos currículos para fins de acreditação
Revisando conteúdos/competências associadas com os perfis dos currículos
Integrando equipes de avaliação para adaptar o perfil dos currículos revisados
Associações profissionais da área:
Apoiando o trabalho de definição das atribuições profissionais
Organizando atividades internas de acordo com as diferentes disciplinas
50
III. SITUAÇÃO ATUAL
A tecnologia e a computação evoluem rapidamente. Novas áreas do conhecimento surgem mais rápidas
do que as alterações dos nomes dos cursos. Nomes apelativos são dados aos cursos por razões históricas
ou em resposta a pressões de mercado para atrair estudantes. Alguns países unificaram os nomes dos
currículos, mas em outros é difícil alterar os títulos existentes. Os participantes do workshop estavam,
em diferentes graus, concordando com o Currículo de Computação da ACM/AIS/IEEE de 2005, o
Boletim número 187 do Ministério da Educação da Espanha e outros trabalhos relacionados que foram
usados como referencias orientadoras para este relatório. Existem muitos organismos de acreditação com
diferentes padrões para cursos de computação com influência nos nomes dos cursos e seu conteúdo. Não
é razoável acreditar que cursos já estabelecidos estariam dispostos a alterar seus nomes.
IV. METODOLOGIA DE TRABALHO
A IEEE incentivou os membros do grupo de trabalho a explorar soluções desafiadoras. Cada um
produziu, seguindo um roteiro, um resumo da situação do ensino e do emprego na área de computação
nos seus respectivos países. Estes resumos foram disponibilizados antes do workshop para que todos os
participantes os revisassem. As apresentações foram feitas e discutidas na primeira manhã do workshop.
A primeira tarde foi devotada a um painel de discussão e apresentações adicionais foram feitas para
orientar como prosseguir.
Concluiu-se que não seria razoável esperar que todos usassem um conjunto comum de nomes de cursos.
Entretanto, é possível, sem forçar nomes unificados para cursos de graduação, usar um conjunto de
competências ou habilidades professionais que compreendessem as principais categorias de computação.
O grupo formulou a abordagem apresentada aqui e trabalhou para desenvolver conjuntos de
competências para as áreas da computação.
Na tentativa de resolver esta questão, o grupo de trabalho iniciou pela revisão do Currículo de
Computação do ACM/AIS/IEEE 2005 e atualizou as competências profissionais para levar em
consideração as necessidades regionais e as mudanças contemporâneas da área. Foram analisadas as
competências de cada área listadas no “Currículo de Computação do ACM/AIS/IEEE 2005”, e
modificadas e acordadas conforme o conjunto de competências aqui contidas.
No contexto deste documento “competências” significa “capacidades profissionais”.
V. CATEGORIAS DEFINIDAS PELO GRUPO DE TRABALHO
Depois de muito debate e cuidadosas considerações das necessidades de cada uma das regiões/países foi
decidido de forma consensual selecionar as seguintes categorias definidas no Currículo de Computação
da ACM/AIS/IEEE 2005 em adição aos requisitos comuns.
Ciência da computação
Sistemas de informação
Engenharia de software
Engenharia de computação
Tecnologia da informação
Disciplinas emergentes e novos currículos híbridos
51
VI. COMPETÊNCIAS
Esta seção contém competências comuns e específicas para as categorias identificadas, facilitando aos
coordenadores acadêmicos e outros a avaliação do grau de conformidade de seus currículos.
Este documento não define nenhuma competência específica para as categorias de disciplinas emergentes
e novos cursos híbridos.
VI.1. Competências comuns a todas as categorias
Esta seção é em grande parte baseada no Currículo de Computação do ACM/AIS/IEEE 2005.
Cada uma das principais disciplinas da computação tem suas próprias características. Cada uma difere
de suas irmãs na ênfase, objetivos e capacidade de seus egressos. Por outro lado, elas tem muito em
comum. Qualquer currículo de computação bem conceituado deve incluir os elementos que seguem:
C1. Uma compreensão intelectual e a habilidade de aplicar os fundamentos da matemática e a teoria
da computação.
C2. Habilidade de ter uma perspectiva crítica e criativa na identificação e solução de problemas
usando raciocínio computacional.
C3. Uma compreensão intelectual do, e uma apreciação para o papel central dos algoritmos e
estruturas de dados.
C4. Uma compreensão do hardware dos computadores de uma perspectiva do software, por exemplo,
uso do processador, memória, driver de disco, de vídeo etc.
C5. Habilidade para implementar algoritmos e estruturas de dados em software.
C6. Habilidade de projetar e implementar grandes unidades estruturadas que utilizam algoritmos e
estruturas de dados e interfaces, através das quais estas unidades se comunicam.
C7. Ser capaz de aplicar os princípios de engenharia de software e tecnologias para garantir que as
implementações de software são robustas, confiáveis, e apropriadas para o público alvo.
C8. Compreensão do que as tecnologias correntes podem e não podem realizar.
C9. Compreensão dos limites da computação, incluindo as diferenças entre o que a computação é
inerentemente incapaz de fazer contra o que pode ser realizável através da evolução da ciência e
tecnologia.
C10. Compreensão do impacto sobre os indivíduos, organizações e a sociedade das intervenções e da
implantação de soluções tecnológicas.
C11. Compreensão do conceito de ciclo de vida, incluindo o significado de suas fases (planejamento,
desenvolvimento, instalação e evolução).
C12. Compreensão das implicações do ciclo de vida no desenvolvimento de todos os aspectos dos
sistemas de computação (incluindo software, hardware e interface humano-computador).
C13. Compreensão do relacionamento entre a qualidade e o gerenciamento do ciclo de vida.
C14. Compreensão dos conceitos essenciais de processo na medida em que se relacionam com
computação, em especial execução de programas e sistemas operacionais.
C15. Compreensão dos conceitos essenciais de processo na medida que se relacionam com as
atividades profissionais, em especial o relacionamento entre a qualidade do produto e a
implantação dos processos humanos adequados durante o desenvolvimento do produto.
C16. Habilidade de identificar tópicos de computação avançados e entender os limites desta disciplina.
C17. Habilidade de se expressar de forma oral e escrita na medida esperada de um aluno de graduação.
52
C18. Habilidade de participar ativamente e coordenar uma equipe.
C19. Habilidade de identificar de forma efetiva os objetivos e prioridades de seu trabalho/área/projeto
definindo as ações, o tempo e os recursos necessários.
C20. Habilidade de conectar a teoria e as habilidades desenvolvidas na academia com os problemas do
mundo real, explicando sua relevância e utilidade.
C21. Compreensão das questões profissionais, legais, de segurança, políticas, humanísticas,
ambientais, culturais e éticas.
C22. Habilidade de demonstrar atitudes e prioridades que honrem, protejam e desenvolvam a estatura
e a afirmação da ética da profissão.
C23. Habilidade de empreender, completar e apresentar projetos fundamentais.
C24. Compreensão da necessidade do aprendizado contínuo e da melhoria de suas competências e
habilidades.
C25. Habilidade em se comunicar em uma segunda língua.
VI.2. Competências da Ciência da Computação
Esta seção é fortemente baseada no Currículo de Ciência da Computação 2008 da ACM/IEEE: uma
revisão provisória do CS 2001. [3]
A computação abrange desde seus fundamentos teóricos e algorítmicos até os mais recentes
desenvolvimentos em robótica, visão computacional, sistemas inteligentes, bioinformática e outras áreas
fascinantes.
Pode-se entender o trabalho de um cientista da computação como sendo enquadrado em uma de três
categorias: Projetar e implementar software. Cientistas da computação tomam como desafio tarefas de
programação. Também supervisionam outros programadores, mantendo-os atualizados sobre
novas abordagens.
Imaginam novas formas de usar o computador. Os progressos na área de redes, banco de dados e
interface humano-computador permitiram o desenvolvimento da rede mundial de computadores
(WWW). Agora os pesquisadores de ciência da computação estão trabalhando com cientistas de
outros campos para criar robôs que se tornem auxiliares práticos e inteligentes, para usar bancos
de dados para criar novos conhecimentos e para usar computadores a auxiliar na decodificação
dos segredos de nosso DNA.
Desenvolvem novas formas efetivas de resolver problemas de computação. Por exemplo,
cientistas da computação desenvolvem as melhores formas possíveis de armazenar informações
em bancos de dados, enviar dados pela rede e exibir imagens complexas. Sua bagagem teórica os
permite determinar a melhor performance possível, e seu estudo de algoritmos os auxilia a
desenvolver novas abordagens e obter melhor performance.
Cientistas da computação abrangem da teoria até a programação. Enquanto outras cursos podem produzir
egressos com competências relacionadas ao mercado de trabalho mais imediatas, ciência da computação
oferece fundamentos abrangentes o suficiente para permitir aos egressos se adaptarem a novas
tecnologias e ideias.
Habilidades e competências relacionadas a ciência da computação estão relacionadas a:
53
CS1. Modelar e projetar sistemas baseados em computador de maneira a demonstrar entendimento
das escolhas de projeto e seus compromissos.
CS2. Identificar e analisar os critérios e especificações adequados para problemas específicos e
planejar estratégias para sua solução.
CS3. Analisar em que extensão um sistema de computação atinge os critérios definidos para seu uso
corrente e desenvolvimento futuro.
CS4. Implantar a teoria, prática e ferramentas adequadas para a especificação, projeto,
implementação e manutenção bem como avaliação de sistemas computacionais.
CS5. Especificar, projetar e implementar sistemas computacionais.
CS6. Avaliar sistemas em termos de atributos gerais de qualidade e possíveis compromissos
existentes para um dado problema.
CS7. Aplicar os princípios do gerenciamento de informações efetivo, organização da informação e a
capacidade de recuperação da informação usando-os em informações de vários tipos, incluindo
textos, imagens, som e vídeo. Isso deve incluir a gerencia de quaisquer questão de segurança.
CS8. Aplicar os princípios de interação humano computador na avaliação e construção de uma
grande gama de materiais incluindo interfaces com o usuário, páginas web, sistemas multimídia
e sistemas móveis.
CS9. Identificar quaisquer riscos (incluindo quaisquer aspectos de proteção ou segurança) que
possam envolver a operação de equipamentos de computação em um dado contexto.
CS10. Instalar efetivamente as ferramentas usadas para a construção e documentação de software, com
ênfase na compreensão de todo o processo envolvido no uso de computadores para resolver
problemas práticos. Isso inclui ferramentas para controle de software, incluindo controle de
versionamento e gerencia de configuração.
CS11. Estar atento à disponibilidade de software livre e compreender o potencial de projetos de código
aberto.
CS12. Operar equipamentos de computação e sistemas de software de forma efetiva.
VI.3. Competências dos cursos de Sistemas de Informação
Esta seção é em sua maioria baseada nas Orientações para Currículos de Bacharelado em Sistemas de
Informação 2010 da ACM/AIS. [4] Especialistas em sistemas de informação tem foco na integração de soluções de tecnologia da informação
e processos de negócio visando satisfazer as necessidades de informação de negócios e outras empresas,
permitindo que estas atinjam seus objetivos de forma efetiva e eficiente. A perspectiva desta disciplina
sobre tecnologia da informação enfatiza a informação e entende a tecnologia como um instrumento para
gerar, processar e distribuir informação. Profissionais desta disciplina estão preocupados com a
informação que um sistema de computação pode gerar para auxiliar uma empresa a definir e atingir seus
objetivos e com os processos que a empresa pode implementar ou melhorar usando a tecnologia da
informação. Devem entender tanto os fatores técnicos como organizacionais e devem ser capazes de
auxiliar uma organização a determinar quais informações e quais processos apoiados por computador
podem oferecer vantagens competitivas.
Os especialistas em sistemas de informação possuem um papel fundamental na determinação dos
requisitos dos sistemas de informação de uma organização e são ativos na sua especificação, projeto e
implementação. Em função disso, estes profissionais necessitam ter uma sólida compreensão dos
princípios e práticas organizacionais, de maneira que possam atuar como uma ligação efetiva entre a
54
comunidade técnica e a comunidade gerencial de uma empresa, permitindo-os trabalhar de forma
harmônica para garantir que a organização tenha o sistema de informação de que necessita para apoiar
suas operações. Profissionais de sistemas de informação também se envolvem no projeto de comunicação
da organização baseado em tecnologia e sistemas colaborativos.
Especialistas em sistemas de informação devem ser capazes de analisar os requisitos de informação e os
processos de negocio e ser capazes de especificar e projetar sistemas alinhados com os objetivos
organizacionais. As habilidades e competências relacionadas com sistemas de informação são:
IS1. Identificar, compreender e documentar requisitos de sistemas de informação.
IS2. Responder pelas interfaces humano-computador e pelas diferenças culturais de maneira a entregar
uma experiência de usuário de boa qualidade.
IS3. Projetar, implementar, integrar e gerenciar sistemas de TI, empresariais, dados e arquiteturas de
aplicações.
IS4. Gerenciar projetos de sistemas de informação, incluindo análise de riscos, estudos financeiros,
orçamento, desenvolvimento e aquisição e avaliar problemas de manutenção de sistemas de
informação.
IS5. Identificar, analisar e comunicar problemas, opções e soluções alternativas, incluindo estudos de
viabilidade.
IS6. Identificar e compreender oportunidades criadas por inovações tecnológicas.
IS7. Avaliar os relacionamentos entre as estratégias de negócios e os sistemas de informação, sua
arquitetura e infraestrutura.
IS8. Compreender os processos de negócio e a aplicação da TI nestes, incluindo gestão da mudança e
problemas de risco e controle.
IS9. Compreender e implementar sistemas, infraestruturas e arquiteturas seguras.
IS10. Compreender os problemas de desempenho e escalabilidade.
IS11. Gerenciar os sistemas de informação existentes, incluindo recursos, aquisição, manutenção e
questões de continuidade do negócio.
VI.4. Competências de Engenharia de Software
Esta seção é fortemente baseada no Currículo de Engenharia de Software da IEEE/ACM de 2004, nas
Orientações para Currículos de Graduação em Engenharia de Software [5] e Currículos Integrados de
Software e Engenharia de Sistemas (iSSEc), Projeto de Graduação em Engenharia de Software 2009
(GSWE2009) e Orientações para Currículos de Graduação em Engenharia de Software. [6]
A engenharia de software evoluiu em resposta a fatores tais como o impacto crescente de softwares
grandes e caros em uma ampla gama de situações e a crescente importância dos softwares em aplicações
de missão crítica. A engenharia de software tem características diferentes das demais engenharias tanto
pela natureza intangível do software como pela natureza descontínua de sua operação. Ela procura
integrar os princípios da matemática e da ciência da computação com os princípios práticos da engenharia
desenvolvidos para artefatos físicos.
O domínio dos conhecimentos e habilidades de engenharia de software e as competências profissionais
necessárias para iniciar como um engenheiro de software são:
SE1. Desenvolver, manter e avaliar sistemas de software e serviços que atendam requisitos do usuário,
comportem-se de forma confiável e eficiente, sejam acessíveis de desenvolver e manter e
55
compatíveis com os padrões de qualidade, aplicando teorias, princípios, métodos e melhores
práticas da engenharia de software.
SE2. Avaliar as necessidades do usuário e especificar os requisitos de software para atingir estas
necessidades, conciliando objetivos conflitantes e encontrando compromissos aceitáveis entre as
restrições de custo, tempo, a existência de sistemas prontos e da própria organização.
SE3. Resolver problemas de integração em função das estratégias, padrões e tecnologias disponíveis.
SE4. Trabalhar como um indivíduo e como parte de uma equipe de desenvolvimento e entregar
produtos de software de qualidade. Compreender os diversos processos (atividades, padrões e
configurações de ciclo de vida, distinção entre formalidade e agilidade) e papéis. Executar
medidas e análises (básicas) em projetos, processos e dimensões de produtos.
SE5. Conciliar objetivos conflitantes de projetos, encontrando soluções aceitáveis em relação as
limitações de tempo, custo, conhecimento, sistemas existentes, organizações, engenharia
econômica, finanças e os fundamentos de análise e gerencia de riscos em um contexto de
software.
SE6. Projetar soluções apropriadas em um ou mais domínios de aplicação usando abordagens de
engenharia de software que integrem as preocupações éticas, sociais, legais e econômicas.
SE7. Demonstrar compreensão e saber aplicar as teorias, modelos e técnicas atuais que fornecem a
base para a análise e identificação de problemas, projeto de software, desenvolvimento,
implementação, verificação e validação, documentação e análise quantitativa de elementos de
projeto e arquitetura de software.
SE8. Demonstrar compreensão de reuso e adaptação de software, executar manutenção, integração ou
migração de produtos de software ou componentes, preparar elementos de software para reuso
potencial e criar interfaces técnicas para componentes e serviços.
SE9. Demonstrar compreensão de sistemas de software e seu ambiente (modelos de negócio,
regulamentação).
VI.5 Competências de Engenharia da Computação
Esta seção é fortemente baseada nas orientações dos Currículos de Engenharia de Computação para
Cursos de Graduação em Engenharia de Computação da IEEE/ACM de 2004. [7]
A engenharia da computação está preocupada com o projeto e construção de computadores e sistemas
baseados em computador. Compreende o estudo do hardware, software, comunicações e as interações
entre estes.
Seu currículo foca nas teorias, princípios e práticas dos cursos tradicionais de engenharia elétrica e
matemática, aplicando-os em problemas de projeto de computadores e dispositivos computacionais.
Estudantes de engenharia de computação estudam o projeto de sistemas de hardware digital, incluindo
sistemas de comunicação, computadores e dispositivos que contém computadores. Estudam
desenvolvimento de software, com foco em software para dispositivos digitais e suas interfaces com o
usuário e outros dispositivos. O estudo de EC pode enfatizar o hardware mais que o software ou deve
haver uma abordagem balanceada. EC tem um forte “sabor” de engenharia.
Atualmente, a área dominante em engenharia da computação é a de sistemas embarcados ou o
desenvolvimento de dispositivos que tem tanto software como hardware embarcados. Por exemplo,
dispositivos tais como celulares, tocadores digitais de música, câmeras digitais, sistemas de alarme,
máquinas de raio X e ferramentas cirúrgicas a laser todos requerem a integração de hardware e software
56
embutido e todos são resultado de engenharia da computação.
Como competências de graduados em engenharia da computação temos as habilidades para:
CE1. Especificar, projetar, construir, testar, verificar e validar sistemas digitais, incluindo
computadores, sistemas baseados em microprocessadores e sistemas de comunicação.
CE2. Desenvolver processadores específicos e sistemas embarcados e desenvolver o seu software e
otimizar tais sistemas.
CE3. Analisar e avaliar arquiteturas de computadores, incluindo plataformas paralelas e distribuídas,
bem como desenvolver e otimizar software para as mesmas.
CE4. Projetar e implementar software para sistemas de comunicação.
CE5. Analisar, avaliar e selecionar plataformas de hardware e software adequadas para suportar
aplicações e sistemas embarcados de tempo real.
CE6. Compreender, implementar e gerenciar a segurança e proteção dos sistemas.
CE7. Analisar, avaliar, selecionar e configurar plataformas de hardware para o desenvolvimento e
implementação de aplicações e serviços de software.
CE8. Projetar, implantar, administrar e gerenciar redes de computadores.
VI.6 Competências de tecnologia da informação
Esta seção é fortemente baseada nas Diretrizes dos Currículos de Tecnologia da Informação para Cursos
de Graduação em Tecnologia da Informação da ACM/IEEE 2008. [8]
Profissionais de TI tem como responsabilidade garantir que os sistemas de TI funcionem adequadamente,
estejam disponíveis, seguros, protegidos, atualizados, mantidos e sejam substituídos quando apropriado.
Estão mais preocupados com a tecnologia em si do que com a informação que ela transmite. O
profissional de Ti deve ter habilidades para:
IT1. Projetar, implementar e avaliar um sistema computacional, processo, componente ou programa
para satisfazer as necessidades desejadas em um contexto social e organizacional.
IT2. Identificar e analisar necessidades do usuário e leva-las em conta na seleção, criação, avaliação e
administração de sistemas computacionais.
IT3. Integrar efetivamente soluções baseadas em TI, incluindo o ambiente do usuário.
IT4. Atuar como advogado do usuário, explicando e aplicando as tecnologias da informação
adequadas e empregando as melhores práticas e metodologias adequadas para auxiliar um
indivíduo ou organização a atingir suas metas e objetivos.
IT5. Auxiliar na criação de um plano de projeto efetivo.
IT6. Gerenciar os recursos de tecnologia da informação de um indivíduo ou organização.
IT7. Antecipar as mudanças na tecnologia da informação e avaliar e comunicar a utilidade das novas
tecnologias para um indivíduo ou organização.
57
VII. CONCLUSÕES
A partir de um grupo de estudiosos este documento define as categorias para classificar cursos de
graduação na América Latina baseado nas competências que o egresso deve ter de acordo com as
recomendações das associações profissionais mais importantes da área. As competências selecionadas
foram revisadas e adaptadas para o contexto da América Latina pelo grupo de trabalho.
O apêndice I apresenta a metodologia para uma instituição ou agencia, preocupada em fazer uma
avaliação das competências de um curso em uma área relacionada a computação e, baseada nos
resultados, determinar quais das categorias correspondem a este curso, independentemente do seu nome.
Com a necessidade crescente de acreditação de cursos, a definição da categoria IEEE/ para um curso,
permitirá a instituição aplicar para acreditação com a denominação que corresponde às competências
profissionais de graduação, evitando a confusão que ocorre em decorrência da diversidade de nomes de
cursos usados nesta área.
Este documento está sendo disponibilizado para governos, agências de acreditação e associações
profissionais na américa latina e para a comunidade internacional, para auxiliá-los a classificar os cursos
de acordo com as categorias especificadas neste documento da IEEE.
REFERÊNCIAS
[1] ACM/AIS/IEEE Computing Curricula 2005 the Overview Report, 30 September 2005, ISBN:
1-59593-359-X
[2] Boletín Oficial Nº 187, Ministerio de Educación de España, Agosto 4, 2009.
http://www.boe.es/boe/dias/2009/08/04/pdfs/BOE-A-2009-12977.pdf
[3] ACM/IEEE Computer Science Curriculum 2008: An Interim Revision of CS 2001, December
2008.
[4] ACM/AIS IS 2010 Curriculum Guidelines for Undergraduate Degree Programs in Information
Systems.
[5] IEEE/ACM Software Engineering 2004 Curriculum Guidelines for Undergraduate Degree
Programs in Software Engineering, 23 August 2004.
[6] Integrated Software & Systems Engineering Curriculum (iSSEc) Project’s Graduate Software
Engineering 2009(GSwE2009) Curriculum Guidelines for Graduate Degree Programs in
Software Engineering, 30 September 2009.
[7] IEEE/ACM Computer Engineering 2004 Curriculum Guidelines for Undergraduate Degree
Programs in Computer Engineering, 12 December 2004.
[8] ACM/IEEE Information Technology 2008 Curriculum Guidelines for Undergraduate Degree
Programs in Information Technology, November 2008.
58
59
APÊNDICE I
Orientações para Mapear um Curso de Computação nas Categorias Definidas
Estas orientações descrevem um processo de auto avaliação para o mapeamento de cursos de graduação
nas categorias previamente definidas. O objetivo deste processo é determinar, como uma primeira
aproximação, o grau com que um dado programa está em conformidade com uma determinada categoria
de cursos de computação.
A equipe da Universidade deve preparar uma tabela, uma matriz de competências do curso, onde as linhas
são dedicadas a cada competência especificada na definição da categoria, e a coluna é atribuída a cada
disciplina do currículo.
As disciplinas incluídas são aquelas listadas no currículo oficial. Tratam-se de disciplinas regulares, mas
podem ser disciplinas compostas de seminários, projetos, estágios na indústria ou qualquer outra
atividade descrita no currículo incluindo disciplinas eletivas que devem ser escolhidas para se completar
o curso.
Matemática
Discreta
Programação
I
Comércio
eletrônico
... Seminários Projeto
Final
Competências
comuns
C1
C2
...
C25
Competências
de Ciência da
Computação
CS1
CS2
...
Competências
de
Engenharia
de Software
...
A. Cada disciplina do Curso deve ser analisada e comparada sistematicamente com as competências
listadas nas linhas, avaliando a contribuição específica de cada disciplina para cada competência.
B. Baseado no grau de contribuição para o desenvolvimento da competência, as células da tabela da
matriz de competência-disciplinas, são preenchidas usando-se as seguintes métricas:
O número 2 – (D, desenvolvido) é inserido na célula se a competência é totalmente ou
parcialmente desenvolvida, avaliada na disciplina e a evidencia está disponível.
60
O número 1 – (PD, parcialmente desenvolvido) é inserido na célula se a disciplina
contribui de alguma maneira para o desenvolvimento da competência, mas a competência
não é avaliada.
O número 0 – (ND, não desenvolvido) é inserido na célula se a disciplina não tem
nenhuma contribuição para o desenvolvimento da competência.
A partir da avaliação numérica atribuída pelo avaliador na matriz competência-disciplina, a
“Cobertura de Competências” e a “Intensidade da Cobertura” para cada competência e para
cada categoria podem ser calculadas usando o procedimento descrito neste documento.
A Intensidade de Cobertura indica a percentagem de disciplinas nas quais as competências de
cada categoria são desenvolvidas e avaliadas, completa ou parcialmente e é expreo com uma
porcentagem do máximo possível. As categorias com maiores valores de Intensidade de
Cobertura indicam o núcleo de competências profissionais ou pontos fortes do currículo que
definem a categoria IEEE da mesma categoria. Este indicador provê também informação sobre a
intensidade de cobertura de cada competência na categoria.
A Cobertura de Competência é um indicador da porcentagem de competências que são
avaliadas (total ou parcialmente) dentro de uma categoria.
O apêndice 2 apresenta um exemplo detalhado da aplicação da metodologia para determinar a
categoria IEEE de cursos acadêmicos de computação baseados na avaliação das competências
profissionais obtidas pelos egressos. Este exemplo corresponde a um currículo de graduação em
Engenharia de Sistemas da Universidade ORT do Uruguai.
Os resultados da auto avaliação são exibidos em uma tabela (na sequência) com os valores obtidos para
a Intensidade de Cobertura e Cobertura de Competência para as categorias de competência definidas
no documento Padrão IEEE de Nomenclatura para Cursos da Área de Computação na América Latina
para cursos sendo avaliados.
61
TABELA 1
RESULTADOS PARA A INTENSIDADE DE COBERTURA E COBERTURA DE COMPETÊNCIA PARA O
CURRÍCULO DE ENGENHARIA DE SISTEMAS DA UNIVERSIDADE ORT DO URUGUAI
Categoria Intensidade de Cobertura Cobertura de Competência
Competências comuns 20% 92,00%
Competências de Ciência
da Computação
17% 91,67%
Competências de Sistemas
de Informação
7% 100%
Competências de
Engenharia de Software
16% 100%
Competências de
Engenharia da
Computação
4% 100%
Competências de
Tecnologia da Informação
6% 85.71%
Como se pode observar, a avaliação detectou que o curso cobre mais de 85% das competências de cada
categoria. As categorias com maior intensidade correspondem às competências comuns, seguidas das
competências de Ciência da Computação e Engenharia de Software, atingindo os objetivos propostos
para o currículo conhecido como Engenharia de Sistemas.
CONCLUSÕES
Esta metodologia permite que uma instituição educacional determine a correspondência de seus
currículos com uma ou mais das categorias/nomes definidos pela IEEE para currículos de computação,
através da avaliação das competências desenvolvidas nos egressos a partir do currículo.
Nomes padrões aceitos internacionalmente para currículos acadêmicos ajudam os egressos quando
candidatam-se a potenciais empregadores ou instituições de ensino nacionais ou internacionais, uma
vez que estarão demonstrando suas competências profissionais expressas em um formato reconhecido
pela IEEE, que é independente do nome do currículo acadêmico.
62
63
APÊNDICE II
Auto Avaliação do Currículo de Engenharia de Sistemas:
Resumo da Experiência da Universidade ORT do Uruguai
TABELA DE CONTEÚDOS
INTRODUÇÃO ..............................................................................................................................................64
DESCRIÇÃO DO CURRÍCULO DE ENGENHARIA DE SISTEMAS .....................................................64
RESULTADOS DA AUTO AVALIAÇÃO .....................................................................................................64
AVALIAÇÃO DO CONJUNTO DE DISCIPLINAS OBRIGATÓRIAS (SEM CONSIDERAR AS DISCIPLINAS ELETIVAS) ..........................................................................................................................64
AVALIAÇÃO DO CONJUNTO DE DISCIPLINAS OBRIGATÓRIAS (CONSIDERANDO AS DISCIPLINAS ELETIVAS) ..........................................................................................................................65
PROCESSO DE AUTO AVALIAÇÃO ..........................................................................................................66
OBJETIVOS DO CURRÍCULO ...................................................................................................................72
EQUIPE DE TRABALHO ............................................................................................................................73
BIBLIOGRAFIA ............................................................................................................................................73
64
INTRODUÇÃO
O objetivo deste relatório é apresentar o processo e os resultados da auto avaliação do currículo de
Engenharia de Sistemas da Universidade ORT do Uruguai no contexto do projeto Padrão IEEE de
Nomenclatura para Cursos da Área de Computação na América Latina.
Depois de estar de acordo com os critérios de auto avaliação definidos no documento “Orientações para
Mapear um Curso de Computação nas Categorias Definidas”, o resultado obtido ficou de acordo com a
orientação definida originalmente para o currículo. Como será explicado mais adiante, a avaliação do
currículo de Engenharia de Sistemas, em relação ao grau e intensidade de cobertura das categorias de
competência revela que os pontos fortes do currículo residem nas competências comuns seguidas das de
Ciência da Computação e de Engenharia de Software.
De forma a contextualizar a análise dos resultados obtidos, as seções a seguir descrevem os objetivos e
características do currículo, as recomendações usadas para projeta-lo e também compara os resultados
da auto avaliação. Finalmente, o processo usado para avaliar o programa é especificado.
DESCRIÇÃO DO CURRÍCULO DE ENGENHARIA DE SISTEMAS
Esta seção fornece informação contextual sobre o curso avaliado de maneira a facilitar a interpretação
dos resultados obtidos a partir do exercício de auto avaliação.
Os objetivos gerais do currículo do curso indicam que uma das suas principais características é a ênfase
na área de engenharia de software acompanhada de uma sólida preparação teórico/prática que oferece
aos egressos, entre outras habilidades, a capacidade de: auto educação, detecção de necessidades, solução
de problemas e aplicação dos conhecimentos adquiridos. Também é importante perceber que os
projetistas do currículo levaram em consideração as recomendações curriculares da IEEE/ACM para
Ciência da Computação [2], versões preliminares das recomendações para Engenharia de Software [3] e
o corpo de conhecimento de Engenharia de Software – SWEBOK [1].
O curso tem um núcleo de 36 disciplinas obrigatórias, sete disciplinas eletivas e um projeto de trabalho
de conclusão com duração de um ano. O objetivo das disciplinas eletivas é fornecer um conjunto de
perfis em profundidade em diversos domínios de aplicação, tais como: Sistemas de Informação,
Arquitetura de Sistemas e Desenvolvimento, Gerencia e Negócios etc. Os alunos escolhem um perfil e
selecionam quatro disciplinas do conjunto correspondente de eletivas e as três remanescentes são de livre
escolha.
RESULTADOS DA AUTO AVALIAÇÃO
Os resultados da auto avaliação do currículo de Engenharia de Sistemas estão descritos nesta seção. A
avaliação do conjunto de temas obrigatórios é apresentada primeiro, seguida, como um exemplo, pelas
disciplinas eletivas correspondentes ao perfil de Sistemas de Informação.
AVALIAÇÃO DO CONJUNTO DE DISCIPLINAS OBRIGATÓRIAS (SEM
CONSIDERAR AS DISCIPLINAS ELETIVAS)
A tabela que segue detalha os valores obtidos para a Cobertura de Competências e Intensidade de
Cobertura para as categorias de competência definidas no documento “Orientações para Mapear um
65
Curso de Computação nas Categorias Definidas”.
Categoria Intensidade de Cobertura Cobertura de Competência
Competências comuns 20% 92,00%
Competências de Ciência
da Computação
17% 91,67%
Competências de Sistemas
de Informação
7% 100%
Competências de
Engenharia de Software
16% 100%
Competências de
Engenharia da
Computação
4% 100%
Competências de
Tecnologia da Informação
6% 85.71%
Como pode ser visto na tabela, a avaliação detectou que o currículo de graduação cobre mais de 85% das
competências de cada categoria. As categorias com maior intensidade são as Competências Comuns,
seguidas pelas de Ciência da Computação e de Engenharia de Software. Esta ordem é consistente com
os objetivos de projeto do currículo.
AVALIAÇÃO DO CONJUNTO DE DISCIPLINAS OBRIGATÓRIAS
(CONSIDERANDO AS DISCIPLINAS ELETIVAS)
A avaliação de Intensidade de Cobertura também contempla as disciplinas eletivas correspondentes ao
perfil de Sistemas de Informação. Este perfil inclui quatro disciplinas eletivas particulares desta área de
conhecimento e, quando se considera estes cursos, a quantidade de conteúdos avaliados neste currículo
de graduação sobe de 37 para 41.
A tabela que segue mostra que, quando se incluem estes conteúdos, a Intensidade de Cobertura da
categoria de competência “Sistemas de Informação” aumenta, e o impacto na intensidade das categorias
remanescente é leve.
Categoria Intensidade de Cobertura
Competências comuns 21%
Competências de Ciência da Computação 17%
Competências de Sistemas de Informação 11%
Competências de Engenharia de Software 18%
Competências de Engenharia da
Computação
4%
Competências de Tecnologia da
Informação
12%
66
PROCESSO DE AUTO AVALIAÇÃO
O processo de auto avaliação consiste das seguintes etapas:
1. Criação da equipe de trabalho: a auto avaliação foi coordenada por dois professores indicados
como líderes de projeto que, juntos com os instrutores e professores encarregados de ministrar os
conteúdos do currículo, coletaram as informações.
2. Preparação da matriz competências-disciplinas: de maneira a padronizar e facilitar a coleta de
informações sobre o desenvolvimento das competências de cada conteúdo, uma matriz foi formulada
com os seguintes campos (veja o exemplo):
Nome do conteúdo
Lista de competências agrupadas por categoria
Os campos estabelecidos para cada competência indicam:
O tipo de teste conduzido para avaliar a competência
Exemplos ou justificativas para avaliação da competência
Nível de adequação ao critério estabelecido (PD, D)
Justificativa para o valor do critério selecionado
Evidencias de avaliação da
competência –
Verifique as formas de avaliação da
competência
Critérios de desenvolvimento
Par
cial
Obri
gat
óri
o
Apre
senta
ções
Est
udo
de
caso
Outr
as d
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Just
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Nív
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des
envolv
imen
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(0,1
,2)
Comum
C1
...
Cn
Ciência da
Computação
CS1
...
CSn
67
3. Para cada conteúdo do currículo, os coordenadores completaram a matriz correspondente junto com
os professores encarregados de lecionar a disciplina. Esta forma de trabalho minimiza quaisquer
problemas de interpretação das competências e garante a correta aplicação dos critérios de avaliação
estabelecidos. Preencher os dados para um conteúdo leva 50 minutos em média.
A matriz de dados foi preenchida como segue:
Na coluna Evidência da avaliação da competência, os coordenadores solicitaram a verificação das
competências avaliadas naquele conteúdo e para qual evidência existia.
Na coluna Justificativa, os professores foram solicitados a descrever brevemente a razão pela qual eles
achavam que a competência estava sendo avaliada.
A coluna Nível de desenvolvimento foi usada para indicar o valor correspondente de acordo com os
critério de avaliação:
0 – (ND, não desenvolvido). A competência não é avaliada ou desenvolvida.
1 – (PD, parcialmente desenvolvido). Desenvolve ou contribui no desenvolvimento da competência, mas
não avalia a mesma. Alternativamente a competência é avaliada mas não desenvolvida.
2 – (D, desenvolvido). Desenvolve ou contribui para o desenvolvimento da competência, avalia e
evidencia a avaliação de maneira que esta pode ser usada por terceiros para verificação.
4. Integração dos dados: uma vez que o processo de coleta dos dados estava pronto, os dados são
integrados na Matriz de Competências e Disciplinas.
A matriz de Competências e Disciplinas é uma tabela de dupla entrada na qual as linhas representam as
competências de cada categoria, as colunas os conteúdos do currículo e as células os valores de avaliação
pra as competências de cada conteúdo. Os valores nas colunas correspondem aos valores incluídos no
modelo de coleta de dados (veja a figura 1).
Dis
cipli
na
1
Dis
cipli
na
2
Dis
cipli
na…
...
Dis
cipli
na
N
Competências Comuns
Compreensão intelectual e habilidade de aplicar
fundamentos matemáticos e teoria da computação
C1 2 2 2 2
Habilidade de ter uma perspectiva crítica e
criativa na identificação e resolução de problemas
usando pensamento computacional
C2 2 2 2 2
...
C5 2 2 2 0 2
...
...
Cn
Figura 1 – Matriz de Competências e Disciplinas
68
5. Cálculo das métricas: o Percentual de Cobertura e a Intensidade de Cobertura para cada
categoria foram calculados baseado na informação inserida na tabela de Competências e Disciplinas.
Cálculo da Cobertura de Competência
1. Para cada competência de uma categoria, na intersecção da coluna “PD” (Col. 1) um (1) é
atribuído se pelo menos um conteúdo é avaliado como PD para esta competência. Na intersecção
da coluna “D” (Col. 2) um 1 é inserido se pelo menos um conteúdo é avaliado como “D” para
esta competência.
Col.1 Col.2 Col.
3
Col.
4
Col
.5
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a1
Dis
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a 2
...
...
Dis
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Co
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pet
ênci
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Linha 0 Competencias
comuns 2 23 25 92%
C1 2 2 2 2 2 0 1
C2 2 2 2 2 2 1 1
...
C5 2 2 2 0 2 1 0
...
...
Cn 1 1
2. A quantidade de uns (1) existentes na coluna (col. 1) é calculada na célula (Linha 0, Coluna 1),
indicando a quantidade de competências para as categorias avaliadas como PD.
A quantidade de uns (1) existentes na coluna (Col. 2) é calculada na célula (Linha 0, Coluna 1) indicando
a quantidade de competências para as categorias avaliadas como D. Neste exemplo os valores são 2 e 23,
respectivamente para a categoria Competências Comuns.
69
Col.1 Col.2 Col.3 Col.4 Col.5
Dis
cip
lin
a 1
Dis
cip
lin
a 2
...
...
Dis
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Linha 0 Competencias
comuns 2 23 25 92%
C1 2 2 2 2 2 0 1
C2 2 2 2 2 2 1 1
...
C5 2 2 2 0 2 1 0
...
...
Cn 1 1
3. A quantidade de competências na categoria é inserida na coluna (Col. 3). Neste exemplo o valor
é 25. 4. A Cobertura de Competência baseada nos valores anteriores é calculada na coluna (Col. 4).
Neste caso, a cobertura de 92% corresponde a (23/25*100).
Col.1 Col.2 Col.3 Col.4 Col.5
Dis
cip
lin
a 1
Dis
cip
lin
a 2
...
...
Dis
cip
lin
a n
PD
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comuns 2 23 25 92%
C1 2 2 2 2 2 0 1
C2 2 2 2 2 2 1 1
...
C5 2 2 2 0 2 1 0
...
...
Cn 1 1
70
Calculo da Intensidade de Cobertura
1. Para cada competência da categoria na intersecção com a coluna (Col. 5), a quantidade de
conteúdos que avaliam a competência como D é definida. Neste caso, para a competência C1,
existem 19 conteúdos que são avaliados como D.
Col. 1 ... Col 4 Col. 5 Col. 6 Col.7
Dis
cip
lin
a1
Dis
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lin
a 2
...
Dis
cip
lin
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Linha 0 Competencia
s comuns
183 925 20%
C1 2 2 2 19
C2 2 2 2 25
...
...
...
...
C2
5
2
2. A célula (linha 0, Coluna 6) calcula o produto entre a quantidade de conteúdos no currículo e a
quantidade de competências na categorias (quantidade total de células em relação a quantidade
total de competências da categoria e a quantidade de conteúdos no currículo). Neste exemplo,
existem 925 células (25 competências * 37 conteúdos).
Col. 1 ... Col 4 Col. 5 Col. 6 Col.7
Dis
cip
lin
a1
Dis
cip
lin
a 2
...
Dis
cip
lin
a n
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go
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Linha 0 Competencias
comuns
183 925 20%
C1 2 2 2 19
C2 2 2 2 25
...
...
...
...
C25 2
3. A célula (Linha 0, Coluna 5) calcula a soma dos valores obtidos no passo 1. Neste exemplo,
existem 183 células de 925 com um valor de (D).
71
Col. 1 ... Col 4 Col. 5 Col. 6 Col.7
Dis
cip
lin
a1
Dis
cip
lin
a 2
...
Dis
cip
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a n
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comuns
183 925 20%
C1 2 2 2 19
C2 2 2 2 25
...
...
...
...
C25 2
4. Finalmente, a intensidade de cobertura é calculada (coluna 7) tendo por base os dois valores
prévios. Neste caso, 20% (183/925*100).
Col. 1 ... Col 4 Col. 5 Col. 6 Col.7
Dis
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a1
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a 2
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Linha 0 Competencias
comuns
183 925 20%
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C2 2 2 2 25
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...
...
...
C25 2
72
OBJETIVOS DO CURRÍCULO
O objetivo geral é preparar engenheiros de sistemas que reconheçam a necessidade de educação
continuada e que sejam compromissados com as responsabilidades éticas e profissionais, com
habilidades efetivas de comunicação e trabalho em grupo multidisciplinar. Sua educação integral irá
permitir que proponha soluções tecnológicas consistentes com seu ambiente e sociedade.
Os objetivos deste curso de graduação incluem:
A. Treinar profissionais capazes de detectar as necessidades de seus clientes e de desenvolver
soluções que atendam estas necessidades.
B. Permitir o desenvolvimento de diversos perfis técnicos e gerenciais.
C. Prover uma educação sólida para garantir que o graduado tenha a capacidade de se auto educar e
se adaptar as modificações tecnológicas e o conhecimento necessário para seguir em uma pós
graduação acadêmica ou profissional.
D. Desenvolver habilidades que acrescentem valor a prática profissional dos graduados: rigor no
trabalho em equipe, liderança, comunicação, confiança, trabalho e comprometimento.
E. Treinar profissionais com as habilidades e conhecimentos necessários para encontrar um emprego
rapidamente.
O currículo atual mantém as características do anterior, focando em especial em:
Manter e detalhar os diferentes perfis do currículo acadêmico no qual a engenharia de software é
o conceito unificador.
1. Fornecendo conhecimentos dos domínios de aplicação de software mais comuns.
2. Permitindo que os estudantes desenvolvam suas preferências pessoais.
3. Desenvolvendo uma sólida preparação teórico-prática que balanceia as aplicações práticas do
conhecimento, teoria e o uso da tecnologia.
73
EQUIPE DE TRABALHO
As pessoas listadas a seguir colaboraram neste relatório.
Coordenador Geral
Julio Fernandez Diretor de Desenvolvimento Acadêmico
Coordenadores do projeto
Gastón Mousqués Professor de Engenharia de Software
Alejandro Adorjan Assistente da Coordenação Acadêmica de Engenharia de Sistemas
Equipe de trabalho
Nora Szasz Coordenador Acadêmico do Bacharelado em Engenharia de Sistemas
Alvaro Tasistro Professor de Teoria da Computação
Carlos Luna Professor Associado de Teoria da Computação
Luis Silva Professor de Administração e Negócios
Agustin Napoleone Professor de Negócios
Cecilia Belleti Professora Associada de Banco de Dados
Inés Kereki Professor de Programação
Alvaro Sanchez Professor de Redes
Andrés Ferragut Professor Associado de Redes de Dados
Angel Caffa Professor de Arquitetura de Sistemas
Gustavo Duarte Professor de Programação em Rede
Henrique Topolanski Professor de Sistemas de Informação
Freddy Rabin Professor de Matemática
Efrain Buskman Professor de física
Graciela Balparda Professor de Comunicação Instrumental
Martín Solari Professor Associado de Engenharia de Software
Alvaro Ortas Professor Associado de Engenharia de Software
Rafael Betancur Professor Associado de Engenharia de Software
Daniel Pereyra Coordenador da Escola de Engenharia
BIBLIOGRAFIA
[1] Hilburn Thomas B., et. Al. A Software Engineering Body of Knowledge Version 1.0. Software
Engineering Institute, 1999.
[2] The Joint Task Force on Computing Curricula. Computing Curricula 2001 – Computer Science.
IEEE – Computer Society, Association for Computing Machinary, 2001.
[3] The Joint Task Force on Computing Curricula – Software Engineering Volume (Public Draft 1).
IEEE – Computer Society, Association for Computing Machinary, 2003.
74
75
76
77
IEEE Common Nomenclature for
Computing Related Programs in Latin America
Edited by
Teófilo J. Ramos
Osvaldo M. Micheloud
Richard Painter
Moshe Kam
78
79
TABLE OF CONTENTS
EXECUTIVE SUMMARY .............................................................................................................................80
CONTRIBUTORS .........................................................................................................................................82 Organizing Committee and Editors ............................................................................................................... 82 Working Group Participants ............................................................................................................................ 82 Universities Participating in the Pilot Test of the Mapping Guidelines ............................................ 83
I. INTRODUCTION ......................................................................................................................................85
II. INTENDED USERS .................................................................................................................................85
III. CURRENT LANDSCAPE ......................................................................................................................86
IV. WORKING METHODOLOGY ..............................................................................................................86
V. CATEGORIES DEFINED BY THE WORKGROUP .............................................................................86
VI. COMPETENCIES ...................................................................................................................................87 VI.1. Common Competencies for all Categories ......................................................................................... 87 VI.2. Computer Science Competencies .......................................................................................................... 88 VI.3. Information Systems Competencies .................................................................................................... 89 VI.4. Software Engineering Competencies .................................................................................................. 90 VI.5. Computer Engineering Competencies ................................................................................................ 91 VI.6 Information Technology Competencies .............................................................................................. 92
VII: CONCLUSIONS .....................................................................................................................................93
REFERENCES ...............................................................................................................................................93
APPENDIX I ..................................................................................................................................................94
Guidelines for Mapping a Computing-Related Degree Program to the Defined Categories ....................................................................................................................................................95
APPENDIX II Self-Assessment of the Systems Engineering Undergraduate Program Summary of the Experience of Ort Uruguay ....................................................................................97
80
81
EXECUTIVE SUMMARY
Academic degree programs in computing-related fields have developed under different traditions and
philosophies in Latin America and around the world. While the terms and phrases used to describe these
programs within nations are generally understood by local practitioners and academic officials, these
descriptive titles often mask significant differences in content when applied across regions. It is common
to find programs with the same name but with different content and programs with different names and
similar content. As a result, employers hesitate to hire graduates from academic programs with which
they are not familiar, and the professional mobility of both new and existing graduates is unnecessarily
limited.
In 2010, a small group of volunteers, herein called Organizing Committee, led by Dr. Moshe Kam, IEEE
Past President, and Dr. Teófilo J. Ramos, IEEE, Educational Activities Board (EAB) Past Chair, decided
to conduct a study of the computing engineering undergraduate programs in Latin America, Spain, USA
and UK. The objective was to identify graduate competencies and main categories in computing in Latin
American countries with a large number of students in these fields. The concept was to develop a tool to
help each program interested in becoming internationally recognizable, to easily identify an
internationally recognized name for international job searches and student exchange. The goal of this
document is to enhance the consistency of program naming in order to increase professional mobility. It
does not intend to be a new accreditation system.
The starting point of this task was to identify a few well-known specialists in the field from the countries
with the largest number of computing-related engineering programs, and invite them to participate in the
“working group.” They were then asked to produce a document called the “country summary”, which
described the situation in their respective countries. All of this information was then shared among the
working group for further review and discussion.
After one year of hard work, the working group” participated in a two-day meeting held in Lima, Peru,
in April 2011. The purpose of the session was to formulate a document that defined the internationally
recognized categories of computing-related university programs adapted to the Latin America context.
This document is intended to serve as a first measure of approximation to which a given program
conforms to one or various categories of computing-related programs defined by the working group.
The guidelines developed in Lima were then tested by several programs as part of a pilot phase. The
feedback and suggestions received during this pilot phase are included in this document, and applied in
two programs, one of them included as an example in this document.
This document is made available to government and accreditation agencies, professional associations in
Latin America and to the international community through IEEE. It is intended to help these
organizations in determining the category of their program that is recognized by the largest international
organizations according to the categories specified in this document.
82
CONTRIBUTORS
Organizing Committee and Editors
Moshe Kam, IEEE Past President
Teófilo J. Ramos, IEEE EAB Past Vice President and Program Chair
Osvaldo Micheloud, Energy Research Chair Professor, Tecnológico de Monterrey, México
Richard Painter, IEEE, EAB Accreditation Policy Council (APC) Past Chair
Working Group Participants
Argentina
Daniel Morano, Asesor Secretaría de Políticas Universitarias, Ministerio de Educación
Guillermo Ricardo Simari, Universidad Nacional del Sur
Brazil
Daltro Nunes, Universidade Federal do Rio Grande do Sul
Jorge Luis Nicolas Audy, Pró-Reitor de Pesquisa e Pós-Graduação da PUCRS
Chile
Luis Salinas, Informatics Department, Universidad Federico Santa María
Hector Kaschel, Dean of Graduate Studies, Universidad de Santiago de Chile
Colombia
Germán A. Chavarro F. Universidad Javeriana Bogotá
José Ismael Peña Reyes, Academic Director of Systems and Industrial Engineering Programs, Univ.
Nacional de Colombia
Costa Rica
Ignacio Trejos Zelaya, Centro de Formacion en Tecnologias de Informacion
Lilliana Sancho Chavarria Instituto Tecnologico de Costa Rica
Mexico
Rodolfo Castello Zetina, Director of the Division of Mechatronics and Information Technologies,
Tecnologico de Monterrey
Guillermo Rodriguez Abitia, Director of Research, Development and Innovation, General Direction of
Computing, Information Technologies and Communication, UNAM
Peru
Ernesto Cuadros-Vargas, Sociedad Peruana de Computación and Universidad Catolica San Pablo
César Luza Montero, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Lima
Carlos Javier Solano Salinas Universidad Nacional de Ingeniería, Lima
83
Spain
Javier Segovia, Dean of the School of Informatics, Universidad Politécnica de Madrid
United Kindom
Leslie Smith, Chair, Department of Computing Science and Mathematics, University of Stirling
United States
Stephen Seidman, Dean College of Science, Texas State University-San Marcos
Uruguay
Julio Fernández, Dean of Academic Development, Universidad ORT Uruguay
Ariel Sabiguero Yawelak Facultad de Ingeniería, Universidad de la República
Universities Participating in the Pilot Test of the Mapping Guidelines
Universidad ORT, Uruguay
Universidad Javeriana Bogotá, Colombia
Tecnológico de Monterrey, México
Universidad Católica San Pablo, Perú
Universidad Politécnica de Madrid, Spain
Universidad de la República, Uruguay
84
85
IEEE Common Nomenclature for Computing Related Programs in Latin
America
I. INTRODUCTION
The IEEE held a two-day workshop in April 2011 involving leading academic administrators and faculty
from across Latin America to examine the variation of computing program names versus program
contents and develop responses. Because of this variation, a need exists, without mandating unified
names, for an agreed set of competencies that embody the main categories in computing. The event
identified specific content differences in undergraduate computing programs in Argentina, Brazil, Chile,
Colombia, Costa Rica, Mexico, Peru, Uruguay, Spain, UK and the USA. Workshop participants were
asked to collaborate in developing a roadmap, with specific steps aimed at the issues of: 1) establishing
consensus on the knowledge and skill sets that should be common to graduates of computing-related
baccalaureate programs located across these regions; and 2) developing a shared nomenclature to
describe relevant academic programs that can be used with confidence by employers, graduate
admissions personnel, prospective students and other constituents. Solving this problem will improve the
employability of graduates across borders without the need to emigrate. The ACM/AIS/IEEE Computing
Curricula 2005 [1], Spain’s Ministry of Education Bulletin No 187 [2] and other related works were
guiding references for this report.
II. INTENDED USERS
Employers and personnel recruiters:
Describing needs for technical personnel
Defining background for positions wanted
Creating job descriptions for technical functions
Universities and governmental educational agencies:
Creating new study programs in the field
Classifying of existing programs
Helping students to select elective content in order to conform to a given orientation
Accreditation agencies:
Defining program specialties for accreditation review
Reviewing contents /competencies associated with program profiles
Integrating evaluation teams to match the profile of reviewed programs
Professional associations in the field:
Supporting work on definition of professional competencies
Organizing internal activities according to the different disciplines
86
III. CURRENT LANDSCAPE
Technology and the computing field are changing rapidly. New knowledge areas are emerging faster than
program names can be changed. Varying names are given to programs for historical reasons or in
response to market pressures to attract students. Some countries have unified program names but in others
it is difficult to change existing titles. The Working Group participants were to varying degrees in
agreement with The ACM/AIS/IEEE Computing Curricula 2005, Spain’s Ministry of Education Bulletin
No 187 and other related works. All of which were guiding references for this report. There are many
accrediting bodies with different standards for computing programs which influence variation in program
names and content. It is not realistic to believe that already established programs would be willing to
change their name.
IV. WORKING METHODOLOGY
The IEEE charged the working group to explore solutions to addressing the challenge. Each produced,
following a guideline, a summary of the computing education and employment situation in their
respective countries. These summaries were made available prior to the workshop for all participants to
review. Presentations were made and discussed the first morning of the workshop. The first afternoon
was devoted to a panel discussion and additional presentations to outline how to proceed.
It was concluded that it would be unreasonable to expect everyone to use a common set of program
names. However, it is possible, without coercing unified names for undergraduate programs, to use a
common set of categories for computing that express a common set of competencies or professional
capabilities. The group formulated the approach embodied here and worked to develop sets of
competencies for the computing areas.
In an attempt to address, this working group began by reviewing the ACM/AIS/IEEE Computing
Curricula 2005 and updating the professional capabilities here to account for regional needs and
contemporary changes in the field. They analyzed the competencies of each area listed in the
ACM/AIS/IEEE Computing Curricula 2005, modified and agreed on a set of revised competencies
contained herein. In the context of this document “competencies” means “professional capabilities”.
V. CATEGORIES DEFINED BY THE WORKING GROUP
After much debate and careful consideration of each country’s/region’s need, it was consensually decided
to select the following categories defined by the ACM/AIS/IEEE Computing Curricula 2005 in addition
to common requirements:
computer science
information systems
software engineering
computer engineering
information technology
emerging disciplines and new hybrid programs
87
VI. COMPETENCIES
This section contains common and category-specific competencies for the identified categories to
facilitate program leaders and others to assess the degree of conformance of their programs.
This document does not define any category-specific competencies for emerging disciplines and new
hybrid programs.
VI.1. Common Competencies for all Categories
This section is based on the ACM/AIS/IEEE Computing Curricula 2005.
Each of the major computing disciplines has its own character. Each one is somewhat different from its
siblings in the emphasis, goals, and capabilities of its graduates. Yet they have much in common. Any
reputable computing degree program should include each of the following elements.
C1. An intellectual understanding and the ability to apply mathematical foundations and computer
science theory
C2. Ability to have a critical and creative perspective in identifying and solving problems using
computational thinking.
C3. An intellectual understanding of, and an appreciation for, the central role of algorithms and data
structures.
C4. An understanding of computer hardware from a software perspective, for example, use of the
processor, memory, disk drives, display, etc.
C5. Ability to implement algorithms and data structures in software.
C6. Ability to design and implement larger structural units that utilize algorithms and data structures
and the interfaces through which these units communicate.
C7. Being able to apply the software engineering principles and technologies to ensure that software
implementations are robust, reliable, and appropriate for their intended audience.
C8. Understanding of what current technologies can and cannot accomplish.
C9. Understanding of computing’s limitations, including the difference between what computing is
inherently incapable of doing vs. what may be accomplished via future science and technology.
C10. Understanding of the impact on individuals, organizations, and society of deploying technological
solutions and interventions.
C11. Understanding of the concept of the lifecycle, including the significance of its phases (planning,
development, deployment, and evolution).
C12. Understanding the lifecycle implications for the development of all aspects of computer-related
systems (including software, hardware, and human computer interface).
C13. Understanding the relationship between quality and lifecycle management.
C14. Understanding of the essential concept of process as it relates to computing especially program
execution and system operation.
C15. Understanding of the essential concept of process as it relates to professional activity, especially
the relationship between product quality and the deployment of appropriate human processes
during product development.
C16. Ability to identify advanced computing topics and understanding the frontiers of the discipline.
88
C17. Ability to properly express in oral and written media as expected from a university graduate.
C18. Ability to participate actively and as a member of a team.
C19. Ability to effectively identify the goals and priorities of their project, stating the action, the time
and resources required.
C20. Ability to connect theory and skills learned in academia to real-world occurrences explaining
their relevance and utility.
C21. Understanding the professional, legal, security, political, humanistic, environmental, cultural and
ethical issues.
C22. Ability to demonstrate attitudes and priorities that honor, protect, and enhance the profession’s
ethical stature and standing.
C23. Ability to undertake, complete, and present a capstone project.
C24. Understanding the need for lifelong learning and improving skills and abilities.
C25. Ability to communicate in a second language.
VI.2. Computer Science Competencies
This section is based on the ACM/IEEE Computer Science Curriculum 2008: An Interim Revision of CS
2001 [3].
Computer science spans a wide range, from its theoretical and algorithmic foundations, to cutting-edge
developments in robotics, computer vision, intelligent systems, bioinformatics, and other exciting areas.
The work of computer scientists falls into three categories:
Design and implement software. Computer scientists take on challenging programming jobs.
They also supervise other programmers, keeping them aware of new approaches.
Devise new ways to use computers. Progress in the CS areas of networking, database, and human-
computer-interface, enabled the development of the World Wide Web. Now CS researchers are
working with scientists from other fields to make robots become practical and intelligent aides,
to use databases to create new knowledge, and to use computers to help decipher the secrets of
our DNA.
Develop effective ways to solve computing problems. For example, computer scientists develop
the best possible ways to store information in databases, send data over networks, and display
complex images. Their theoretical background allows them to determine the best performance
possible, and their study of algorithms helps them to develop new approaches that provide better
performance.
Computer science spans the range from theory through programming. While other disciplines may
produce graduates with more immediately relevant job-related skills, computer science offers a
comprehensive foundation that permits graduates to adapt to new technologies and new ideas.
Competencies and skills relating to computer science are abilities to:
CS1. Model and design computer-based systems in a way that demonstrates comprehension of the
tradeoff involved in design choices.
89
CS2. Identify and analyze criteria and specifications appropriate to specific problems, and plan
strategies for their solution.
CS3. Analyze the extent to which a computer-based system meets the criteria defined for its current
use and future development.
CS4. Deploy appropriate theory, practices, and tools for the specification, design, implementation, and
maintenance as well as the evaluation of computer-based systems.
CS5. Specify, design, and implement computer-based systems.
CS6. Evaluate systems in terms of general quality attributes and possible tradeoffs presented within the
given problem.
CS7. Apply the principles of effective information management, information organization, and
information-retrieval skills to information of various kinds, including text, images, sound, and
video. This must include managing any security issues.
CS8. Apply the principles of human-computer interaction to the evaluation and construction of a wide
range of materials including user interfaces, web pages, multimedia systems and mobile systems.
CS9. Identify any risks (and this includes any safety or security aspects) that may be involved in the
operation of computing equipment within a given context.
CS10. Deploy effectively the tools used for the construction and documentation of software, with
particular emphasis on understanding the whole process involved in using computers to solve
practical problems. This should include tools for software control including version control and
configuration management.
CS11. Be aware of the existence of publicly available software and understanding the potential of open-
source projects.
CS12. Operate computing equipment and software systems effectively.
VI.3. Information Systems Competencies
This section is based on the ACM/AIS IS 2010 Curriculum Guidelines for Undergraduate Degree
Programs in Information Systems [4].
Information systems specialists focus on integrating information technology solutions and business
processes to meet the information needs of businesses and other enterprises, enabling them to achieve
their objectives in an effective, efficient way. This discipline’s perspective on information technology
emphasizes information, and views technology as an instrument for generating, processing, and
distributing information. Professionals in the discipline are primarily concerned with the information that
computer systems can provide to aid an enterprise in defining and achieving its goals, and the processes
that an enterprise can implement or improve using information technology. They must understand both
technical and organizational factors. They must be able to help an organization determine how
information and technology-enabled business processes can provide a competitive advantage.
The information systems specialist plays a key role in determining the requirements for an organization’s
information systems and is active in their specification, design, and implementation. As a result, such
professionals require a sound understanding of organizational principles and practices so that they can
serve as an effective bridge between the technical and management communities within an organization,
enabling them to work in harmony to ensure that the organization has the information and the systems it
needs to support its operations. Information systems professionals are also involved in designing
90
technology-based organizational communication and collaboration systems.
Information systems specialists should be able to analyze information requirements and business
processes and be able to specify and design systems that are aligned with organizational goals.
Competencies and skills relating to information systems include the abilities to:
IS1. Identify, understand and document information systems requirements.
IS2. Account for human-computer interfaces and intercultural differences, in order to deliver a quality
user experience.
IS3. Design, implement, integrate and manage IT systems, enterprise, data and application
architectures.
IS4. Manage information systems projects, including risk analysis, financial studies, budgeting,
procurement and development, and to appreciate the challenges of information systems
maintenance.
IS5. Identify, analyze and communicate problems, options and solution alternatives, including
feasibility studies.
IS6. Identify and understand opportunities created by technological innovations.
IS7. Appreciate the relationships between business strategy and information systems, architecture and
infrastructure.
IS8. Understand business processes and the application of IT to them, including change management,
control and risk issues.
IS9. Understand and implement secure systems, infrastructures and architectures.
IS10. Understand performance and scalability issues.
IS11. Manage existing information systems including resources, maintenance, procurement and
business continuity issues.
VI.4. Software Engineering Competencies
This section is based on the IEEE/ACM Software Engineering 2004 Curriculum Guidelines for
Undergraduate Degree Programs in Software Engineering [5] and Integrated Software & Systems
Engineering Curriculum (iSSEc) Project’s Graduate Software Engineering 2009 (GSWE2009)
Curriculum Guidelines for Graduate Degree Programs in Software Engineering [6].
Software engineering has evolved in response to factors such as the growing impact of large and
expensive software systems in a wide range of situations and the increased importance of software in
safety-critical applications. Software engineering is different in character from other engineering
disciplines due to both the intangible nature of software and the discontinuous nature of software
operation. It seeks to integrate the principles of mathematics and computer science with the engineering
practices developed for tangible, physical artifacts.
Mastery of the software engineering knowledge and skills, and professional issues necessary to begin
practice as a software engineer include the abilities to:
SE1. Develop, maintain and evaluate software systems and services to meet all user requirements and
behave reliably and efficiently, are affordable to develop and maintain and meet quality standards,
applying the theories, principles, methods and best practices of Software Engineering.
SE2. Assess customer needs and specify the software requirements to meet those needs, reconciling
91
conflicting goals by finding acceptable compromises within the constraints arising from the cost,
time, the existence of systems already developed and the organizations themselves.
SE3. Solve integration problems in terms of strategies, standards and technologies available.
SE4. Work as an individual and as part of a team to develop and deliver quality software artifacts.
Understand diverse processes (activities, standards and lifecycle configurations, formality as
distinguished from agility) and roles. Perform measurements and analysis (basic) in projects,
processes and product dimensions.
SE5. Reconcile conflicting project objectives, finding acceptable compromises within limitations of
cost, time, knowledge, existing systems, organizations, engineering economics, finance and the
fundamentals of risk analysis and management in a software context.
SE6. Design appropriate solutions in one or more application domains using software engineering
approaches that integrate ethical, social, legal, and economic concerns.
SE7. Demonstrate an understanding of, and apply current theories to, models, and techniques that
provide a basis for problem identification and analysis, software design, development,
construction and implementation, verification and validation, documentation and quantitative
analysis of design elements and software architectures.
SE8. Demonstrate an understanding of software reuse and adaptation, perform maintenance,
integration, migration of software products and components, prepare software elements for
potential reuse and create technical interfaces to components and services.
SE9. Demonstrate an understanding of systems of software and their environment (business models,
regulations).
VI.5. Computer Engineering Competencies
This section is based on the IEEE/ACM Computer Engineering 2004 Curriculum Guidelines for
Undergraduate Degree Programs in Computer Engineering [7]-
Computer engineering is concerned with the design and construction of computers and computer-based
systems. It involves the study of hardware, software, communications, and the interaction among them.
Its curriculum focuses on the theories, principles, and practices of traditional electrical engineering and
mathematics and applies them to the problems of designing computers and computer-based devices.
Computer engineering students study the design of digital hardware systems including communications
systems, computers, and devices that contain computers. They study software development, focusing on
software for digital devices and their interfaces with users and other devices. CE study may emphasize
hardware more than software or there may be a balanced emphasis. CE has a strong engineering flavor.
Currently, a dominant area within computing engineering is embedded systems, the development of
devices that have software and hardware embedded in them. For example, devices such as cell phones,
digital audio players, digital video recorders, alarm systems, x-ray machines, and laser surgical tools all
require integration of hardware and embedded software and are all the result of computer engineering.
Competencies of Computer Engineering Graduates include the abilities to:
CE1. Specify, design, build, test, verify and validate digital systems, including computers,
microprocessor-based systems and communications systems.
CE2. Develop specific processors, embedded systems, software development, and optimization of such
92
systems.
CE3. Analyze and evaluate computer architectures, including parallel and distributed platforms, as well
as developing and optimizing software for them.
CE4. Design and implement software for communications system.
CE5. Analyze, evaluate and select hardware and software platforms suitable for application support
and real-time embedded systems.
CE6. Understand, implement and manage the security and safety systems.
CE7. Analyze, evaluate, select and configure hardware platforms for the development and
implementation of software applications and services.
CE8. Design, deploy, administer and manage computer networks.
VI.6 Information Technology Competencies
This section is based on the ACM/IEEE Information Technology 2008 Curriculum Guidelines for
Undergraduate Degree Programs in Information Technology [8].
IT professionals are in charge of assuring that IT systems work properly, are available, secure, safe,
upgraded, maintained, and replaced as appropriate. They are more concerned with the technology itself
than on the information it conveys. The IT professional should have the abilities to:
IT1. Design, implement, and evaluate a computer-based system, process, component, or program to
meet desired needs within an organizational and societal context.
IT2. Identify and analyze user needs and incorporate them in the selection, creation, evaluation and
administration of computer-based systems.
IT3. Integrate effectively IT based solutions, including the user environment.
IT4. Function as a user advocate. Explain and apply appropriate information technologies and employ
best practices standards and appropriate methodologies to help an individual or organization
achieve its goals and objectives.
IT5. Assist in the creation of an effective project plan.
IT6. Manage the information technology resources of an individual or organization.
IT7. Anticipate the changing direction of information technology and evaluate and communicate the
likely utility of new technologies to an individual or organization.
93
VII: CONCLUSIONS
This document is made available to government and accreditation agencies, professional associations in
Latin America and to the international community. This document defines the categories to classify
computational undergraduate programs in Latin America on the basis of the competencies that graduates
must have, in accordance with the recommendations of the key professional associations in the field. The
Working Group revised and adapted the selected competencies to the Latin American context.
Appendix I describes a methodology for an institution or agency to conduct an assessment of the
competencies for programs in computer related areas. Based on the results, a determination can be made
on which of the defined categories corresponds to its program, independent of the name of the program.
With the increasing need for program accreditation, institutions using this document will have the ability
to define the IEEE category for the program and employ a common naming convention that corresponds
to the professional competencies of graduation.
REFERENCES
[1] ACM/AIS/IEEE Computing Curricula 2005 the Overview Report, 30 September 2005, ISBN: 1-59593-359-X
[2] Spain’s Ministry of Education in the Official State Bulletin No 187 August 4, 2009, http://www.boe.es/boe/dias/2009/08/04/pdfs/BOE-A-2009-12977.pdf
[3] ACM/IEEE Computer Science Curriculum 2008: An Interim Revision of CS 2001, December 2008.
[4] ACM/AIS IS 2010 Curriculum Guidelines for Undergraduate Degree Programs in Information Systems.
[5] IEEE/ACM Software Engineering 2004 Curriculum Guidelines for Undergraduate Degree Programs in Software Engineering, 23 August 2004.
[6] Integrated Software & Systems Engineering Curriculum (iSSEc) Project’s Graduate Software Engineering 2009(GSwE2009) Curriculum Guidelines for Graduate Degree Programs in Software Engineering, 30 September 2009.
[7] IEEE/ACM Computer Engineering 2004 Curriculum Guidelines for Undergraduate Degree Programs in Computer Engineering, 12 December 2004.
[8] ACM/IEEE Information Technology 2008 Curriculum Guidelines for Undergraduate Degree Programs in Information Technology, November 2008.
94
95
APPENDIX I
Guidelines for Mapping a Computing-Related Degree Program to the Defined
Categories
These guidelines describe a self-assessment process for the exploratory mapping of degree programs to
the previously defined categories. The objective of the process is to determine the degree to which a
given program conforms to a selected category of computing programs.
The university team should prepare a table, a competencies-course matrix, in which a row is dedicated
to each competency specified in the category definition, and a column is assigned to each course of the
program.
The courses included are the ones that are listed in the
official study plan. They are regular courses, but also
courses consisting of seminars, projects, industry
apprenticeships, or any other activity described in the
general study plan including the elective courses which
must be chosen to complete the program.
A. Each course in the program is then analyzed and
compared systematically to the competencies listed
in the rows of Competencies, assessing specific contributions of the course to each competency.
B. Based on the degree of contribution to the development of the competency, the table cells in the
competencies-course matrix, are filled out using the following metrics:
A number 2 – (D, Developed) is inserted in the cell if the competency is fully or partially
developed, assessed in the course and evidence is available.
A number 1 – (PD, Partially Developed) is inserted in the cell if the course contributes in
some way to the development of the competency, but the competency is not assessed.
A number 0/blank – (ND, Not Developed) is inserted in the cell if the course does not have
any contribution to the development of the competency.
From the numeric evaluation assigned by the evaluator in the competency-course matrix, the “Coverage
of Competency” and the “Intensity of Coverage” for each competency and for each category can be
calculated, using the procedure described in this document.
The Intensity of Coverage indicates the percentage of courses in which the competencies from each
category are developed and evaluated, wholly or partly and is expressed as a percentage of the maximum
possible. The categories with the highest values of Intensity of Coverage indicate the core professional
competencies or strengths of the program that define the IEEE category of the same. This indicator also
provides information about the intensity of coverage of each competency within a category.
96
The Coverage of Competency is an indicator of the percentage of competencies that are assessed
(partially or fully) within a category.
Appendix 2 describes a detailed example of the application of the methodology to determine the IEEE
category for computing-related academic programs based on the assessment of the professional
competencies acquired by graduates. This example corresponds to the Systems Engineering
undergraduate program at the University ORT Uruguay.
The self-assessment results are displayed in a Table 1 (below). Values obtained for the Intensity of
Coverage and the Coverage Competency for the competency categories defined in the document IEEE
Common Nomenclature for Computing-Related Programs in Latin America for the program being
assessed.
TABLE 1
RESULTS OF THE INTENSITY OF COVERAGE AND COMPETENCY COVERAGE FOR THE SYSTEMS
ENGINEERING PROGRAM AT UNIVERSITY ORT URUGUAY.
Category Intensity of
Coverage
Coverage of
Competency
Common Competencies 20% 92.00%
Computer Science Competencies 17% 91.67%
Information Systems Competencies 7% 100%
Software Engineering Competencies 16% 100%
Computer Engineering Competencies 4% 100%
Information Technology Competencies 6% 85.71%
The assessment detected that the program covers more than 85% of the competencies in each category.
The categories with the greatest intensity correspond to the Common Competencies, followed by the
Computer Science and Software Engineering competencies. Therefore, this program corresponds to the
Computer Science and Software Engineering categories, matching the design objectives of the program
known as Systems Engineering.
CONCLUSIONS
This methodology allows an educational institution to determine the alignment of its program with one
or several of the categories/names defined by IEEE for computing-related programs and their associated
professional competencies. Employers and other organizations will recognize that graduates have
demonstrated their professional competencies, independent from the name of their academic program, in
a format documented and approved by IEEE.
97
APPENDIX II
Self-Assessment of the Systems Engineering Undergraduate Program
Summary of the Experience of Ort Uruguay
TABLE OF CONTENTS
INTRODUCTION .........................................................................................................................................98
DESCRIPTION OF THE SYSTEMS ENGINEERING PROGRAM ........................................................98
SELF-ASSESSMENT RESULTS..................................................................................................................98
ASSESSMENT OF THE SET OF COMPULSORY COURSES (WITHOUT THE ELECTIVE COURSES) .....................................................................................................................................................99
ASSESSMENT OF THE SET OF COMPULSORY COURSES (WITH THE ELECTIVE COURSES) .................................................................................................................................................. 100
SELF-ASSESSMENT PROCESS .............................................................................................................. 100
Curriculum Objectives .......................................................................................................................... 107
CONTRIBUTORS TO APPENDIX II ..................................................................................................... 107
REFERENCES ............................................................................................................................................ 108
98
INTRODUCTION
The aim of this report is to illustrate the process and the results of the self-assessment of the Systems
Engineering program at ORT University in Uruguay within the context of the IEEE Common
Nomenclature for Computing-Related Programs in Latin America project.
After complying with the self-assessment criteria defined in the document “Guidelines for Mapping a
Computing-Related Degree Program to the Defined Categories”, the result obtained matches the
intent originally defined for the program. The evaluation of the Systems Engineering program, in relation
to the degree and Intensity of Coverage of the competency categories, reveals that the program’s strengths
lie in the Common Competencies, followed by Computer Science and Software Engineering
Competencies.
In order to contextualize the analysis of the results obtained, the following section describes the
objectives and characteristics of the program, the recommendations used to design the curriculum, and
also compares the self-assessment results. Finally, the process used to assess the degree program is
specified.
DESCRIPTION OF THE SYSTEMS ENGINEERING PROGRAM
This section provides contextual information on the assessed program to facilitate the interpretation of
the results obtained from the self-evaluation exercise.
The general objectives of the program’s curriculum indicate that one of its main characteristics is
emphasis on the area of software engineering, accompanied by a solid theoretical/practical preparation
that offers graduates, among other skills, the capacity for: self-education, detecting needs, problem
solving and applying the knowledge acquired. It is also important to note that the curriculum designers
seriously considered the IEEE/ACM curricular recommendations for Computer Science [2] preliminary
versions of the recommendation for Software Engineering [3] and the body of knowledge for Software
Engineering– SWEBOK [1].
The program has a core of thirty six compulsory courses, seven elective courses and a one year-long
capstone project. The aim of the elective courses is to provide a set of in-depth profiles in diverse
application domains, such as: Information Systems, Systems Architecture and Development,
Management and Business, etc. Students choose a profile and select four courses from the corresponding
set of electives, and the remaining three are free-choice electives.
SELF-ASSESSMENT RESULTS
The results of the self-assessment of the Systems Engineering program are described in this section. The
assessment of the program’s set of compulsory subjects is presented first. It is then followed, as an
example, by the elective courses corresponding to the Information Systems profile.
99
ASSESSMENT OF THE SET OF COMPULSORY COURSES (WITHOUT THE
ELECTIVE COURSES)
The following table details the values obtained for the Competency Coverage and Intensity of Coverage
for the competency categories defined in the document “Guidelines For Mapping a Computing-
Related Degree Program to the Defined Categories”.
Category Intensity of
Coverage
Competency
Coverage
Common Competencies 20% 92.00%
Computer Science Competencies 17% 91.67%
Information Systems Competencies 7% 100%
Software Engineering Competencies 16% 100%
Computer Engineering Competencies 4% 100%
Information Technology Competencies 6% 85.71%
As can be seen in the table, the assessment detected that the degree program covers over 85% of the
competencies from each category. The categories with the greatest intensity are the Common
Competencies, followed by the Computer Science and Software Engineering competencies. This order
is consistent with the curriculum’s design objectives.
100
ASSESSMENT OF THE SET OF COMPULSORY COURSES (WITH THE
ELECTIVE COURSES)
The assessment of the Intensity of Coverage also contemplates the elective courses corresponding to
the Information Systems profile. This profile includes four elective courses particular to this area of
knowledge and, when considering these courses, the total number of subjects evaluated in the degree
program increases from thirty seven to forty one.
The following table shows that, when including these subjects, the Intensity of Coverage for the
“Information Systems” competency category increases and the impact on the intensity of the remaining
categories is slight.
Category Intensity of Coverage
Common Competencies 21%
Computer Science Competencies 17%
Information Systems Competencies 11%
Software Engineering Competencies 18%
Computer Engineering Competencies 4%
Information Technology Competencies 12%
SELF-ASSESSMENT PROCESS
The self-assessment process consisted of the following stages:
1. Creation of the work team. The self-assessment was coordinated by two professors appointed as
project leaders. They worked together with the lecturers and professors responsible for teaching the
program’s subjects to collect the information.
2. Preparation of the competency-course matrix. In order to standardize and facilitate the collection
of information on the development of the competencies for each subject, a matrix was formulated
with the following fields (see example):
Subject name
List of competencies grouped by category
The fields established for each competency indicate:
- The type of test conducted to assess the competency.
- Examples or justifications for the competency assessment.
- Level of compliance with the established criteria (PD, D).
- Justification for the value of the criterion selected.
101
Evidence of the competency
assessment –
Check the forms of competency
assessment.
Development criterion
Part
ial
Com
pu
lsory
Pre
sen
tati
on
s
Case
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(0, 1, 2)
Common
C1
.
Cn
Computer
Science
CS1
.
CSn
3. For each of the program’s subjects, the coordinators completed the corresponding matrix together
with the professors responsible for teaching the course. This way of working minimized any
competency interpretation issues and ensured the correct application of the established evaluation
criteria. Filling in the data for one subject took approximately 50 minutes on average.
The matrix data was completed as follows:
In the columns for Evidence of the competency assessment, the coordinators were asked to check the
box of the evaluated competencies for which evidence exists.
In the column Justification, the professors were asked to describe briefly the reason they thought the
competency was being assessed.
The column Level of development was used to indicate the corresponding value according to the
assessment criterion:
0 - (ND, Not developed). The competency is not assessed or developed.
1 - (PD, Partially Developed). Develops or contributes to the development of the competency, but does
not assess it. Alternatively, the competency is assessed but not developed.
2 - (D, Developed). Develops or contributes to the development of the competency, evaluates it and
102
evidence exists that can be used by third parties for verification.
4. Data integration. Once the data-collection process was completed, the data was integrated into the
Course and Competency Matrix.
The Competency-course matrix is a double-entry table in which the rows represent the competencies for
each category, the columns represent the subjects in the curriculum and the cells represent the assessment
values for the competencies of each subject. The values in the columns correspond to the values included
in the data-collection template (see Figure – 1).
Figure 2- Competency – Course Matrix
5. Calculation of metrics. The Percentage of Coverage and Intensity of Coverage for each category
were calculated based on the information entered in the Competencies-courses sheet.
Calculation of Coverage of Competency
1. For each competency in a category, in the intersection of the column “PD” (Col. 1) a (1) is entered
if at least one subject is assessed as PD for this competency. In the intersection of the column “D”
(Col. 2) a (1) is entered if at least one subject is assessed as D for this competency.
103
2. The number of ones (1) existing in the column (Col. 1) are calculated in the cell (Row 0, Col. 1),
indicating the number of competencies for the categories assessed as PD.
The number of ones (1) existing in the column (Col. 2) are calculated in the cell (Row 0, Col. 2),
indicating the number of competencies for the categories assessed as D.
In this example, the values are 2 and 23 respectively for the category Common Competencies.
3. The number of competencies in the category is entered into the column (Col. 3). In this example,
the value is 25.
4. The Competency coverage based on the previous values is calculated in the column (Col. 4). In
this case, coverage is 92% corresponding to (23/25*100).
104
Calculation of the Intensity of Coverage
1. For each competency of the category in the intersection with the column (Col. 5), the number of
subjects that assess the competency as D is entered. In this case, for competency C1, there are 19
subjects that are assessed as D.
2. The cell (Row 0, Col.6) calculates the product between the number of subjects in the program
and the number of competencies within the category (total number of cells in relation to the
number of competencies of the category and the number of subjects in the program). In this
example, there are 925 cells (25 competencies * 37 subjects).
105
3. The cell (Row 0, Col.5) calculates the sum of the values obtained in step 1. In this example, there
are 183 cells of the 925 possible cells with a value of (D).
4. Finally, the intensity of coverage is calculated on the basis of two previous values in column
(Col. 7). In this case, 20% (183/925*100).
106
107
Curriculum Objectives
The general objective is to prepare systems engineers who recognize the need for ongoing education and
are committed to ethical and professional responsibilities, with effective communication and
multidisciplinary teamwork skills. Their comprehensive education will allow them to propose
technological solutions that are consistent with their environment and society.
The objectives of this degree program include:
A. Training professionals who are capable of detecting their clients’ needs and of developing
solutions that meet these needs.
B. Permitting the development of diverse technical and managerial professional profiles.
C. Providing a solid education to ensure that the graduate will have the capacity for self-education
and adaptation to technological change, and the necessary knowledge to study a professional or
academic postgraduate degree.
D. Developing skills that add value to graduates’ professional practice: rigor, teamwork, leadership,
communication, trust, service and commitment.
E. Training professionals with the skills and knowledge needed to find a job rapidly.
The current curriculum maintains the characteristics of the former curriculum, focusing in particular on:
Maintaining and detailing the distinctive profile of the academic program in which software
engineering is the unifying concept.
1. Providing knowledge of the most common software application dominions.
2. Allowing students to develop their personal preferences.
3. Developing a solid theoretical-practical preparation that balances the practical application of
knowledge, theory and the use of technology.
CONTRIBUTORS TO APPENDIX II
The following people collaborated on this report.
General Coordinator
Julio Fernández Dean of Academic Development
Project Coordinators
Gastón Mousqués Software Engineering Professor
Alejandro Adorjan Systems Engineering Academic Coordination Assistant
Working Team
Nora Szasz Academic Coordinator of the BSc in Systems Engineering
Alvaro Tasistro Theory of Computation Professor
Carlos Luna Theory of Computation Associate Professor
Luis Silva Business Administration Professor
108
Agustín Napoleone Business Professor
Cecilia Belletti Databases Associate Professor
Inés Kereki Programming Professor
Alvaro Sánchez Data Networks Professor
Andrés Ferragut Data Networks Associate Professor
Angel Caffa Systems Architecture Professor
Gustavo Duarte Network Programming Professor
Enrique Topolansky Information Systems Professor
Freddy Rabin Mathematics Professor
Efrain Buskman Physics Professor
Graciela Balparda Professional Communication Professor
Martín Solari Software Engineering Associate Professor
Alvaro Ortas Software Engineering Associate Professor
Rafael Bentancur Software Engineering Associate Professor
Daniel Pereyra Coordinator of the School of Engineering
REFERENCES
[1] Hilburn Thomas B., et. Al. A Software Engineering Body of Knowledge Version 1.0. Software
Engineering Institute, 1999.
[2] The Joint Task Force on Computing Curricula. Computing Curricula 2001 – Computer Science.
IEEE – Computer Society, Association for Computing Machinary, 2001.
[3] The Joint Task Force on Computing Curricula – Software Engineering Volume (Public Draft 1).
IEEE – Computer Society, Association for Computing Machinary, 2003.
