INTRODUCCIÓN. Los rankings de universidades han alcanzado un enorme protagonismo mediático en los últimos años. La información que publican acerca de la calidad de las actividades docentes, de investigación y de innovación y desarrollo tecnológico de las universidades tiene una gran repercusión social y condiciona la reputación y el prestigio de las mismas, influyendo en la atracción de estudiantes. El presente trabajo estudia la validez predictiva del U-Ranking en egresados de Medicina, Farmacia, Enfermería y Psicología en España. MÉTODO. En este trabajo se analiza en qué medida las puntuaciones que obtienen las diferentes universidades españolas de titularidad pública y privada presentes en esta clasificación, permiten predecir el nivel de rendimiento alcanzado por sus egresados en las pruebas selectivas nacionales de formación sanitaria especializada (utilizando datos procedentes de cuatro convocatorias 2012/13, 2013/14, 2014/15 y 2015/16). RESULTADOS. Los resultados ponen de manifiesto la ausencia de relación entre las puntuaciones que obtienen las universidades en el U-Ranking y el porcentaje de éxito que alcanzan los estudiantes de dichas instituciones en las pruebas de selección para los aspirantes a las plazas de formación sanitaria especializada en las titulaciones mencionadas. DISCUSIÓN. La tendencia marcada en estos resultados evidencia un problema de validez inherente al U-Ranking, asociado al error sistemático en la predicción de un criterio. Asimismo, se destaca la necesidad de replantear el modo en que se construyen los rankings de universidades, partiendo de una definición precisa del constructo a evaluar, a fin de mejorar la calidad de la medida asegurando su idoneidad.
This paper forecasts learning technologies that are predicted to impact the practice of engineering education according to the perceptions of engineering education researchers and practitioners. These forecasts were derived from three worldwide surveys carried out in 2013, 2014 and 2015. The responses were analyzed to know the technologies that will have an impact in the short, medium and long term. In turn, differences in forecasts according to area of specialization and geographical region were studied. Moreover, this paper applies social analysis (Google Trends) and bibliometric analysis (Google Scholar, Scopus and Web of Science) to these predictions in order to discover which technologies were successful and really impacted in engineering education, and which ones failed to have the predicted impact and why. INDEX TERMS Engineering education, higher education, worldwide survey, technology-enhanced learning, technology meta-trends.
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