https://doi.org/10.37815/rte.v37n2.1363
ArtÃculos originales
Development and Implementation of a Web and Mobile System to Optimize
Training and Job Placement Processes at the FUNDET Foundation
Bryan
Orlando Vélez San Martin1
Roger
Marcelo Freire Avilés2 =
https://orcid.org/0000-0001-9069-47=
87, VÃctor Hugo Rea Sánchez3 https://orcid.org/0000-0002-9170-94=
07
=
1Uni=
versidad
Agraria del Ecuador, Facultad de Ciencias Agrarias, Carrera IngenierÃa en
Ciencias de la Computación, Guayaquil, Ecuador
2Uni= versidad Estatal de Milagro, Facultad de Ciencias e IngenierÃa, Carrera IngenierÃa= en TecnologÃas de la Información, Milagro, Ecuador, Milagro, Ecuador<= o:p>
3Uni=
versidad
Estatal de Milagro, Facultad de Ciencias e IngenierÃa, Carrera IngenierÃa=
de
Software, Milagro, Ecuador<=
/span>
Enviado:Â Â Â Â=
  2025/11/13
Aceptado:Â Â Â Â Â Â 2025/07/02
Publicado:
    2025/12/15
Resumen
Sumario: Introducción, =
Materiales y Métodos, Resultados, Discusión de los Resultados=
, Conclusiones. Como citar:<=
/span> Vélez, B., Freire, R. & Rea, V. (2025). Desarrollo e
implementación de un sistema web y móvil para optimizar los procesos=
de
formación e inserción laboral en la Fundación FUNDET.
La Funda=
ción
FUNDET enfrenta ineficiencias en procesos manuales, errores en datos de
estudiantes (35 %), pérdida de trazabilidad de egresados (42 %) y demoras =
en
vinculación empresarial (15 dÃas promedio) que elevan la carga administra=
tiva y
reducen el impacto social en poblaciones vulnerables de Guayaquil. Por ello=
, se
desarrolló e implementó una plataforma web y móvil que automatiza la
inscripción, evaluación psicotécnica con reglas expertas (precisión 92 =
%) y
asignación de cursos, al tiempo que habilita la coincidencia laboral
bidireccional en tiempo real y garantiza la usabilidad (ISO 9241-11:
efectividad ≥90 %, eficiencia ≤2 min/tarea, SUS ≥85) y accesibilidad =
(WCAG 2.1
AA: contraste ≥4.5:1, navegación 100 % por teclado). Para lograrlo, se
aplicaron RUP (4 fases iterativas) y Mobile-D (3 Sprint ágiles), usando PH=
P,
MySQL, HTML5, CSS3, Bootstrap, jQuery, XAMPP (web); Java y Android Studio
(móvil), con arquitectura MVC + API RESTful, e=
valuada
en n=3D52 usuarios (confianza 95 %, error 5 %). Como resultado, se alcanzó
eficiencia +67 % (1.8 vs. 5.5 min/tarea), SUS =3D 87.4/100, inserción labo=
ral +28
% (72→92 egresados/mes) y retención +19 %. En conclusión, la solución =
aporta
pruebas psicotécnicas con Inteligencia Artificial (AI), lenguaje predictiv=
o y
panel de información de deserción (95 % fiabilidad), potenciados por
RUP/Mobile-D, replicable en ONGs ≤$5K, con
limitaciones en conectividad rural y futuro en aprendizaje automático, iOS=
/PWA
para el registro de datos de manera segura.
=
Pa=
labras
clave: =
Inserción lab=
oral,
pruebas psicotécnicas IA, RUP-MobileD, usabili=
dad
SUS, accesibilidad WCAG 2.1, FUNDET, automatización.
Abstract
The FUNDET Foundation faces
inefficiencies in manual processes, including student data errors (35%), lo=
ss
of graduate traceability (42%), and delays in job placement (an average of =
15
days), which increase administrative workload and reduce the social impact =
of
its programs for vulnerable populations in Guayaquil. To address these issu=
es,
a web and mobile platform was developed and implemented to automate student
registration and psychotechnical assessment using rule-based expert systems
(92% accuracy), and course assignment, while enabling real-time bidirection=
al
job matching. The system was designed to comply with usability standards (I=
SO
9241-11: effectiveness ≥90%, efficiency ≤2 min/task, SUS ≥85) and acc=
essibility
requirements (WCAG 2.1 AA: contrast ≥4.5:1, full keyboard navigation). The
project applied RUP (web) and Mobile-D (mobile) development methodologies,
implemented using PHP, MySQL, HTML5, CSS3, Bootstrap, jQuery, XAMPP (web
platform), and Java with Android Studio (mobile app), following an MVC arch=
itecture
with RESTful API integration. The platform was evaluated with n=3D52 users =
(95%
confidence level, 5% margin of error). Results show a 67% increase in
efficiency (1.8 vs. 5.5 min/task), a SUS score of 87.4/100, a 28% improveme=
nt
in job placement (from 72 to 92 graduates per month), and a 19% increase in
retention. In conclusion, the solution incorporates AI-enhanced psychotechn=
ical
testing, predictive language features, and a dropout-tracking dashboard (95%
reliability), powered by RUP/Mobile-D, replicable in NGOs ≤$5K, with
limitations in rural connectivity and future in machine learning, iOS/PWA f=
or
secure data recording.
Introducción
En las =
últimas
décadas, el desarrollo tecnológico ha generado una transformación profun=
da en
todos los ámbitos de la vida humana, incluyendo la educación, la gestión
institucional y el mundo del trabajo. Esta evolución ha puesto en evidenci=
a la
necesidad de que las organizaciones, tanto públicas como privadas, adopten
herramientas digitales para mejorar su operatividad, competitividad y capac=
idad
de respuesta ante los desafÃos sociales y económicos contemporáneos. Den=
tro de
este contexto, las fundaciones y organizaciones no gubernamentales (ONGs), dedicadas a la formación técnica y a la incl=
usión
laboral, han identificado oportunidades clave para integrar soluciones
tecnológicas que fortalezcan sus procesos internos y su impacto en la soci=
edad
(González et al., 2021).
La Fund=
ación
FUNDET, organización sin fines de lucro, radicada en la ciudad de Guayaqui=
l,
Ecuador, trabaja desde hace varios años en el desarrollo del capital human=
o a
través de programas de capacitación técnica gratuita, dirigidos a poblac=
iones
en situación de vulnerabilidad. Su modelo de intervención se basa en dete=
ctar
áreas con demanda laboral y ofrecer formación a jóvenes y adultos que, p=
or
diversas razones, no acceden al sistema educativo formal ni a oportunidades
laborales estables. En este escenario, FUNDET se convierte en un actor clave
para la inclusión y movilidad social, en la medida que articula los esfuer=
zos
del sector social con el sector productivo (López et al., 2022).
Â
A pesar=
de su
importante labor, FUNDET enfrentaba una serie de limitaciones estructurales=
y
operativas que condicionaban la eficiencia de sus procesos. Entre los
principales problemas identificados se destacaban: la gestión manual de
información, la ausencia de una base de datos consolidada, la dificultad p=
ara
hacer seguimiento a egresados y la lentitud en el proceso de vinculación c=
on
empresas empleadoras. Estas deficiencias se traducÃan en pérdida de
oportunidades, baja trazabilidad y altos niveles de carga administrativa pa=
ra
el personal de la fundación, particularmente el coordinador académico, qu=
ien
debÃa actuar como nexo entre las áreas de formación y las empresas contr=
atantes
A nivel
internacional, múltiples estudios han demostrado que la transformación di=
gital
en el ámbito educativo y social no solo mejora la eficiencia operativa, si=
no
que también incrementa la transparencia, la rendición de cuentas y la
posibilidad de tomar decisiones basadas en datosÂ
La digi=
talización
de procesos permite generar plataformas donde estudiantes, docentes,
psicólogos, coordinadores y empresas pueden interactuar en un entorno inte=
grado
y funcional. Esta interacción, al estar mediada por herramientas tecnológ=
icas,
optimiza el tiempo, reduce los errores humanos y facilita el acceso a
información actualizada en tiempo real (Lagla<=
span
style=3D'mso-spacerun:yes'>Â et al., 2022).
En resp=
uesta a
estas necesidades y oportunidades, se propuso el desarrollo de una solución
tecnológica integral basada en un sistema web y una aplicación mó=
vil que
permitiera automatizar los procesos de inscripción, formación, evaluació=
n,
certificación y vinculación laboral gestionados por FUNDET. Este sistema
introduce tres innovaciones cientÃficas únicas en ON=
G’s
ecuatorianas: (1) pruebas psicotécnicas automatizadas con reglas expertas
(precisión 92 %), (2) coincidencia laboral bidireccional en tiempo real y,=
(3)
panel reporte predictivo de deserción (fiabilidad 95 %), superando sistemas
genéricos PHP/MySQL mediante algoritmos especÃficos de inserción laboral;
además, debÃa ser accesible, intuitivo, seguro, escalable y adaptable a l=
as
condiciones de trabajo de la fundación, contemplando los distintos perfile=
s de
usuarios: estudiantes, psicólogos, docentes, coordinadores y empresas
colaboradoras
  Tabla 1(Foucart, 2021).
La prop=
uesta
tecnológica se construyó utilizando herramientas de código abierto, lo q=
ue
permitió reducir costos de desarrollo y garantizar una mayor flexibilidad =
en la
adaptación futura del sistema. El sistema web fue desarrollado con
tecnologÃas como PHP, MySQL, HTML5, CSS3, Bootstrap y jQuery, implementand=
o el
patrón de arquitectura MVC (Modelo-Vista-Controlador) para asegurar una
separación clara entre la lógica de negocio, la presentación de datos y =
el
acceso a la base de datos. La aplicación móvil, por su parte, fue desarro=
llada
en Android Studio utilizando el lenguaje Java, y diseñada para ser utiliza=
da
principalmente por el coordinador académico y representantes de las empres=
as
contratantes
Uno de =
los
aportes más relevantes del sistema implementado es su módulo de evaluaciÃ=
³n
psicotécnica inicial, el cual permite, a los aspirantes a cursos, realizar=
una
prueba vocacional en lÃnea antes de su inscripción definitiva. Esta prueb=
a es
evaluada por el psicólogo institucional, quien puede categorizar a los
aspirantes, según su perfil, y orientar su formación hacia áreas más
compatibles con sus intereses y habilidades. Resultado: reducción de la ta=
sa de
deserción en un 38 % y aumento en la efectividad del proceso formativo
Asimism=
o, el
sistema contempla una funcionalidad para el seguimiento de egresados,
registrando información sobre su estado laboral posterior a la formación.=
Esta
información, organizada en reportes estadÃsticos, permite a la fundación
conocer el impacto de sus programas, identificar áreas de mejora y respond=
er de
manera más estratégica a la demanda del mercado. El sistema también faci=
lita la
interacción con empresas mediante un módulo especÃfico, en el que pueden
consultar perfiles técnicos disponibles, realizar filtros por competencias=
o
ubicación, y contactar directamente a los candidatos. Resultado: inserción
laboral +28 % (72→92 egresados/mes)
La educ=
ación
técnica y la formación profesional constituyen pilares fundamentales para=
la
inclusión laboral en economÃas emergentes como la ecuatoriana. En particu=
lar,
las fundaciones y entidades no lucrativas juegan un rol determinante en la
compensación de las deficiencias estructurales del sistema educativo
tradicional, ofreciendo formación práctica a poblaciones históricamente
excluidas del mercado formal; sin embargo, estos actores, al operar muchas
veces con presupuestos limitados y estructuras organizativas pequeñas,
enfrentan enormes dificultades para implementar mecanismos de gestión mode=
rna
que les permitan escalar su impacto
La Fund=
ación
FUNDET, en su misión por contribuir al desarrollo del capital humano media=
nte
procesos formativos pertinentes, ha enfrentado históricamente restriccione=
s en
la sistematización de sus procesos internos. Antes de la implementación d=
el
sistema, el proceso de inscripción de estudiantes se realizaba de manera
manual: los postulantes debÃan llenar formularios impresos, entregarlos
fÃsicamente en las oficinas de la fundación y esperar a ser contactados. =
Estos
formularios eran almacenados en carpetas fÃsicas, lo que dificultaba la
búsqueda posterior de información, el control de asistencia, la emisión =
de
certificados o la trazabilidad de datos personales
En el Ã=
¡mbito de
la gestión docente, los registros de asistencia y calificaciones también =
se
realizaban manualmente, lo que generaba errores frecuentes, retrasos en la
entrega de resultados y dificultades en la generación de reportes confiabl=
es.
Esta situación no solo ralentizaba los procesos operativos de la fundació=
n,
sino que además generaba una percepción de informalidad que limitaba el i=
nterés
de algunas empresas en vincularse con los egresados de sus programas
De mane=
ra
similar, la relación con las empresas contratantes era limitada, ya que
requerÃa contacto directo del coordinador académico, quien debÃa entregar
fÃsicamente hojas de vida, recopilar retroalimentación y organizar reunio=
nes
presenciales. Este proceso era ineficiente, propenso a errores, y dependÃa
fuertemente de la disponibilidad del personal.
La pand=
emia
debido al COVID-19, ocurrida entre 2020 y 2022, vino a acentuar la necesidad
urgente de transformación digital en organizaciones educativas de todo tip=
o.
Muchas instituciones, obligadas a interrumpir sus procesos presenciales, se
vieron forzadas a adoptar soluciones digitales improvisadas que, en muchos
casos, no se ajustaban a sus realidades o no lograban ser sostenibles a lar=
go
plazo
En este=
contexto,
FUNDET identificó la necesidad de ir más allá de la simple digitalizaciÃ=
³n de
documentos, para avanzar hacia una automatización completa de procesos med=
iante
un sistema de gestión integral diseñado a medida de sus necesidades espec=
Ãficas.
A nivel
metodológico, uno de los principales desafÃos fue definir un enfoque que
permitiera compatibilizar, el rigor del desarrollo de software con la
flexibilidad necesaria para adaptarse a un entorno cambiante. La elección =
del
modelo RUP para el sistema web respondió a la necesidad de establecer un m=
arco
estructurado, con fases claramente definidas y roles asignados, que permiti=
era
identificar los requisitos del sistema, modelar los procesos actuales, dise=
ñar
una arquitectura robusta y realizar pruebas iterativas para validar los ava=
nces
(Chapal et
al., 2019).
En el c=
aso de la
aplicación móvil, la adopción de la metodologÃa Mobile-D respondió a la
necesidad de agilidad, entregas rápidas y prototipos funcionales, dado que=
el
uso principal de esta herramienta serÃa por parte de usuarios con necesida=
des
especÃficas (coordinador académico y empresas aliadas)
Durante=
la fase
de análisis, se llevaron a cabo entrevistas estructuradas con los actores =
clave
de la fundación, incluyendo el coordinador académico, psicólogos, docent=
es y
representantes de empresas. Estas entrevistas permitieron mapear los proces=
os
existentes, identificar puntos crÃticos y definir los requerimientos
funcionales y no funcionales del sistema; además, se aplicaron técnicas de
observación directa para documentar los flujos de trabajo reales y las
herramientas utilizadas en el dÃa a dÃa. Esta aproximación permitió obt=
ener una
visión integral de los procesos, detectar ineficiencias y definir oportuni=
dades
de mejora
Con bas=
e en esta
información, se diseñó un sistema dividido en módulos que responden a f=
unciones
especÃficas: inscripción de estudiantes, administración de cursos, gesti=
ón de
docentes, evaluación psicotécnica, visualización de calificaciones, gene=
ración de
reportes, interacción con empresas, pruebas empresariales y control de
egresados. Cada módulo fue desarrollado respetando los principios del dise=
ño
centrado en el usuario, facilidad de navegación, accesibilidad y seguridad=
de
datos. En particular, se efectuaron buenas prácticas de desarrollo seguro,
encriptación de datos sensibles y autenticación diferenciada por rol de u=
suario
(Varela et al., 2025).
La apli=
cación
móvil complementa la funcionalidad del sistema web, brindando acceso
simplificado y en tiempo real a información clave, especialmente para quie=
nes
realizan labores de coordinación o búsqueda de candidatos. Desde un dispo=
sitivo
móvil es posible filtrar técnicos disponibles, acceder a perfiles d et
De forma
complementaria, el sistema permite generar reportes estadÃsticos automáti=
cos,
que pueden segmentarse por curso, docente, tasa de egresados empleados,
evaluaciones psicotécnicas aprobadas, entre otros indicadores. Esta
funcionalidad no solo aporta transparencia y trazabilidad, sino que permite=
a
la fundación establecer una cultura de evaluación continua basada en dato=
s, lo
que incrementa su capacidad para presentar informes a cooperantes, diseñar
nuevos programas y tomar decisiones estratégicas con base en evidencia.
Resultado: reportes generados en <10 segundos, con fiabilidad del 95 % <=
w:Sdt
Citation=3D"t" ID=3D"1345980428">(Latin=
oamericana
Pearson, s.f.).
Materiales y Mét=
odos
El pres=
ente
proyecto se enmarca en un enfoque aplicado, dado que busca ofrecer una solu=
ción
tecnológica concreta a una necesidad detectada en una institución educati=
va sin
fines de lucro: la automatización de sus procesos académicos y de inserci=
ón
laboral. No se trató de un experimento en laboratorio, sino de una interve=
nción
directa en un contexto real, por lo cual el diseño de investigación fue no
experimental, descriptivo y transversal.
Este en=
foque
permitió observar el funcionamiento del sistema institucional en su estado
original, identificar fallos en los procesos manuales y proponer un sistema
tecnológico ajustado a las condiciones operativas reales de la Fundación =
FUNDET.
Tabla 23124
Comparación de procesos de matriculación antes vs. después del sistema =
|
PROCESO |
ESTADO ACTUAL (MANUAL) |
ESTADO CON EL SISTEMA (AUTOMATIZADO) |
MEJORA CUANTITATIVA |
MÉTRICA DE IMPACTO |
|
Inscripción de estudiantes |
Formularios impresos, entrega fÃsica, almacenamiento en carpetas,
espera manual de contacto |
Inscripción 100 % en lÃnea con validación automática de docume=
ntos y
notificación instantánea |
Tiempo: 15 dÃas → 5 min |
Eficiencia ↑99 % |
|
Evaluación psicotécnica |
Prueba vocacional manual, evaluación por psicólogo en papel,
categorización subjetiva |
Pruebas automatizadas con reglas expertas IA (92 % precisión),
categorización instantánea y asignación de cursos |
Deserción: 31 % → 19 % |
Retención ↑38 % |
|
Asignación de cursos |
Asignación manual por coordinador, sin datos de compatibilidad
vocacional |
Asignación predictiva basada en resultados de las pruebas IA y
disponibilidad docente |
Errores: 25 % → 2 % |
Efectividad ↑92 % |
El estudio realizado permitió evidenciar qu=
e las
actividades relacionadas con la inscripción, orientación y asignación de=
cursos
a los estudiantes se gestionan de forma manual y tradicional. El registro de
datos personales se efectúa en formularios impresos, lo que implica un uso
excesivo de papel, mayor tiempo en la recolección de información y posibi=
lidad
de cometer errores en el proceso. De igual manera, la evaluación de orient=
ación
se lleva a cabo presencialmente y sin apoyo tecnológico, lo que limita la
eficiencia y dificulta su estandarización. Por otro lado, la asignación a=
los
cursos y el control de matrÃcula se realizan mediante archivos de Excel, s=
in el
respaldo de una plataforma centralizada, lo que puede generar dificultades =
en
la organización y seguimiento. Estos elementos reflejan la urgencia de
implementar soluciones digitales que optimicen la gestión académica.
Proceso que se va a observar: control de
asistencias y calificaciones.
Tabla
5
Comparación de procesos de control de asistencias y calificac= iones antes vs. después del sistema
|
PROCESO |
ESTADO ACTUAL (MANUAL) |
ESTADO CON EL SISTEMA (AUTOMATIZADO) |
MEJORA CUANTI-TATIVA |
MÉTRICA DE IMPACTO |
|
Gestión Docente (Asistencia / calificaci=
ones) |
Registros manuales, errores frecuentes, reportes retrasados |
Registro en tiempo real vÃa web/móvil, alertas automátic=
as de
inasistencia |
Tiempo de reporte: 3 dÃas → <10 s |
Eficiencia ↑99.9 % |
Se constató que tanto el seguimie=
nto de la
asistencia como el registro de calificaciones de los estudiantes son
gestionados de forma manual por parte del docente. En cuanto al control de
asistencia, este se lleva a cabo anotando de forma tradicional la presencia=
o
ausencia de los estudiantes en cada sesión del curso; por otro lado, el
registro de calificaciones también se realiza de manera manual, asignando
puntajes a distintas categorÃas como talleres, comportamiento, lecciones y
exámenes. Posteriormente, el docente debe calcular un promedio general, si=
endo
necesario alcanzar al menos siete puntos para aprobar. Este método implica=
una
carga operativa significativa, propensa a errores, y carece de un sistema
automatizado que facilite el seguimiento académico en tiempo real.
Proceso que se va a observar: entr=
ega de
hojas de vidas de los capacitados a las empresas.
Tabla
6
Comparación de procesos de control de entregas de hojas de vi= das antes vs. después del sistema
|
PROCESO |
ESTADO ACTUAL (MANUAL) |
ESTADO CON EL SISTEMA (AUTOMATIZADO) |
MEJORA CUANTITATIVA |
MÉTRICA DE IMPACTO |
|
Vinculación con empresas |
Entrega fÃsica de hojas de vida, reuniones presenciales, seguimie=
nto
telefónico |
Coincidencia bidireccional en tiempo real, filtros por competencia=
s,
contacto directo |
Demora: 15 dÃas → <2 h |
Inserción laboral ↑28 % (72→92 egresados/mes) |
|
Seguimiento de egresados |
Sin base consolidada, pérdida de trazabilidad (42 %) |
Panel reporte predictivo de deserción (fiabilidad 95 %), reportes
automáticos |
Trazabilidad: 58 % → 100 % |
Impacto social medible |
|
Generación de reportes<= o:p> |
Manual, propenso a errores, segmentación imposible |
Reportes automáticos segmentados (curso, docente, empleo) en <=
10 s |
Tiempo: 2 h → <10 s |
Transparencia ↑100 % |
|
Accesibilidad general |
Limitada a horarios presenciales |
WCAG 2.1 AA: contraste 4.8:1, navegación 100 % por teclado,
compatibilidad ≥95 % con lectores de pantalla |
Inclusión: +45 % usuarios con discapacidad |
AuditorÃa WAVE: 0 errores |
Se identificó que el proceso de
intermediación laboral, entre los capacitados y las empresas, se realiza de
manera manual y personalizada por parte del coordinador. Para iniciar este
proceso, el responsable se traslada directamente a las empresas a entregar
fÃsicamente los currÃculos de los participantes capacitados. Posteriormen=
te,
establece contacto telefónico con las entidades aliadas para ofrecer los
perfiles disponibles en busca de posibles vacantes. Una vez obtenidas las
oportunidades laborales, el coordinador revisa manualmente su base de datos
para identificar a los técnicos que cumplen con los requisitos solicitados=
por
la empresa. Finalmente, se comunica de forma directa con el candidato
seleccionado para notificarle sobre su postulación y agendar una entrevist=
a.
Esta metodologÃa, aunque funcional, resulta poco eficiente y limitada al no
contar con herramientas digitales que optimicen la gestión de la inserción
laboral.
Identificación de los procesos clave para la obtención de información y requerimientos d= el sistema
Durante la fase inicial del presente proyect=
o de
titulación, se desarrolló una estrategia metodológica centrada en la
recolección precisa de información relevante para el diseño e implementa=
ción de
un sistema web y móvil orientado a la optimización de los procesos
institucionales de la Fundación Fundet. Esta
estrategia se basó principalmente en la aplicación de técnicas cualitati=
vas
como la entrevista semiestructurada y la observación directa, herramientas=
que
resultaron fundamentales para captar la dinámica interna de la organizaciÃ=
³n,
asà como sus necesidades reales en términos de gestión de procesos de fo=
rmación
e inserción laboral. (González =
et al.,
2021)
La entrevista se dirigió tanto a personal
administrativo como a usuarios beneficiarios de los programas de formación,
permitiendo identificar de manera directa las debilidades del sistema manual
que actualmente rige las actividades de la fundación. Una de las deficienc=
ias
más destacadas fue la dispersión y pérdida frecuente de información rel=
evante,
producto de la falta de digitalización y almacenamiento centralizado.
Asimismo, se detectaron demoras considerable=
s en
la ejecución de tareas como la inscripción de participantes, el registro =
de
asistencias, la gestión de calificaciones y el proceso de vinculación lab=
oral
con empresas colaboradoras. (Tamayo et
al., 2024)
Por otro lado, la observación permitió val=
idar en
tiempo real cómo se desarrollan los procesos operativos, identificando cue=
llos
de botella, actividades repetitivas y carencia de trazabilidad en la gestiÃ=
³n
documental. Estas evidencias, analizadas en conjunto, permitieron consolidar
una matriz de requerimientos funcionales y no funcionales que sirvió como =
base
para el diseño del sistema propuesto.
Dentro de los requerimientos funcionales se
priorizaron aspectos como: el registro en lÃnea de estudiantes, docentes y
empresas; la automatización del control de asistencia; el ingreso y cálcu=
lo de
calificaciones por parte del docente; la generación de reportes personaliz=
ados;
y la conexión entre los técnicos capacitados y las oportunidades laborales
disponibles. En cuanto a los requerimientos no funcionales, se establecieron
criterios como seguridad en el acceso, disponibilidad permanente, facilidad=
de
uso, escalabilidad del sistema y compatibilidad con dispositivos móviles. =
La recopilación sistemática de esta inform=
ación
proporcionó una visión integral de las áreas crÃticas que debÃan ser
intervenidas mediante la implementación de una solución digital. Esta fase
resultó esencial para garantizar que el sistema por desarrollar respondier=
a de
manera eficaz a las necesidades reales de la fundación, evitando la
improvisación y fomentando una planificación estructurada desde el punto =
de
vista tecnológico y organizacional.
Diseño de la solución web y móvil basada en los requerimientos identificados
Una vez definidos los requerimientos a parti=
r del
análisis previo, se procedió con el diseño de la arquitectura del sistem=
a, el
cual debÃa satisfacer los aspectos funcionales y operativos detectados en =
la
etapa de diagnóstico. Para ello, se optó por utilizar el patrón de diseÃ=
±o MVC
(Modelo-Vista-Controlador), ampliamente reconocido en el desarrollo de
aplicaciones web y móviles por su capacidad de separar las capas de
presentación, lógica de negocio y acceso a datos. (EnrÃquez et al., 2023). Esta separación facili=
ta el
mantenimiento del código, la escalabilidad de la solución y la incorporac=
ión de
nuevas funcionalidades a futuro.
El diseño de la base de datos se estructurÃ=
³ en
MySQL, siguiendo principios de normalización y asegurando la integridad
referencial. Las tablas creadas abarcaron las entidades clave del sistema,
incluyendo usuarios (administradores, docentes, técnicos y empresas), prog=
ramas
de formación, módulos, asistencias, calificaciones, postulaciones laboral=
es y
reportes. Cada entidad fue relacionada de manera coherente para permitir un
flujo de información eficiente entre los diferentes módulos del sistema.<=
/span>
Desde el punto de vista del diseño de inter=
faz, se
utilizaron tecnologÃas como Bootstrap y CSS3 para garantizar una experienc=
ia de
usuario moderna, intuitiva y adaptable a distintos tamaños de pantalla. Pa=
ra la
interacción del usuario con el sistema se empleó JavaScript, complementad=
o con
la librerÃa jQuery, permitiendo una navegación fluida, efectos visuales
dinámicos y validaciones en tiempo real. (Bastidas et al., 2020). En el backend,
PHP fue el lenguaje escogido para programar la lógica del servidor y gesti=
onar
las conexiones con la base de datos.
El sistema contempla la generación automát=
ica de
reportes en formato PDF y Excel, asà como notificaciones a los usuarios
mediante correo electrónico para confirmar procesos como inscripciones,
asignación de entrevistas laborales, y cambios en el estado de sus
postulaciones. Estos elementos agregan valor al sistema al mejorar la
comunicación interna y ofrecer trazabilidad sobre cada acción realizada. =
En lo que respecta a la aplicación móvil, =
se
desarrolló utilizando Android Studio, integrándola con el sistema web med=
iante
servicios web REST. Esta conexión permite a los usuarios consultar sus
registros, acceder a calificaciones, ver notificaciones y mantenerse inform=
ados
de las vacantes laborales en tiempo real, desde cualquier dispositivo móvi=
l con
acceso a Internet.
Este proceso de diseño garantizó que tanto=
la
versión web como la móvil del sistema respondan con precisión a los
requerimientos definidos en la etapa previa, integrando funcionalidad,
seguridad, usabilidad y conectividad en una plataforma robusta y adaptable a
los desafÃos institucionales de la Fundación Fundet<=
/span>.
Implementación y validación de los módulos funcionales del sistema web y móvil
La fase de implementación aplicó RUP (4 fa=
ses
iterativas) y Mobile-D (3 ciclos ágiles) para transformar el diseño en un
sistema operativo, con desarrollo modular, pruebas unitarias continuas e
integración progresiva vÃa API RESTful. Innov=
ación
cientÃfica: no en módulos estándar, sino en tres algoritmos propietarios
integrados (pruebas IA psicotécnico, aprendizaje predictivo, registros de
deserción), superando sistemas genéricos PHP/MySQL en precisión, velocid=
ad y
usabilidad.
Tabla
7
Módulos implementados con factores diferenciadores (Validada con n=3D52 usuarios)
|
MÓDULO |
FUNCIONALIDAD GENÉRICA |
INNOVACIÓN CIENTÃFICA (FUNDET) |
MEJORA CUANTITATIVA |
MÉTRICA DE IMPACTO |
|
Gestión de Usuarios |
Registro/edición básica |
Autenticación por rol + encriptación AES-256 + auditorÃa de acc=
esos |
Intentos no autorizados: 100 % , 0 % |
Seguridad OWASP: 0 vulnerabilidades |
|
Inscripción en Programas |
Formulario digital |
Validación automática + prueba IA vocacional (92 % precisión) |
Tiempo: 15 dÃas, min |
Eficiencia ↑99 %; Deserción 38 % |
|
Asistencia |
Registro QR básico |
Escaneo QR + alertas predictivas de deserción (95 % fiabilidad) |
Errores: 35 %, 0 % |
Trazabilidad 100 % |
|
Calificaciones |
Ingreso manual |
Cálculo automático + Panel reporte docente en tiempo real |
Reporte: 3 dÃas, <10 s |
Eficiencia ↑99.9 % |
|
Vinculación laboral |
Postulación simple |
Coincidencia bidireccional IA + filtros predictivos (competencias,
ubicación) |
Demora: 15 dÃas, <2 h |
Inserción 28 % (72- 92 egresados/mes) |
|
Reportes |
Informes PDF/Excel |
Panel
reporte predictivo segmentado (fiabilidad 95 %) |
Generación: 2 h , <10 s |
Transparencia 100 % |
Pruebas rigurosas y validación del sistema<= o:p>
Las pruebas rigurosas constituyen un protoco=
lo
estandarizado y cuantificable aplicado al sistema FUNDET, ejecutado con n=
=3D52
usuarios reales (población N=3D245; confianza 95 %, error 5 %), siguiendo
estándares internacionales (ISO 9241-11, WCAG 2.1 AA, OWASP Top 10). Este
enfoque no se limita a una funcionalidad básica, sino que, valida innovaci=
ón
cientÃfica mediante métricas objetivas de usabilidad, accesibilidad, dese=
mpeño
y seguridad, garantizando replicabilidad y evidencia empÃrica del impacto =
en
procesos formativos y laborales.
Usabilidad (ISO 9241-11): La usabilidad se m=
idió
bajo tres dimensiones clave:
·
Efectividad
(94 %): Porcentaje de tareas completadas correctamente en primera tentativa
(ej. inscripción en <5 min).
·
Eficiencia
(≤1.8 min/tarea): Tiempo promedio vs. 5.5 min en procesos manuales, logra=
ndo
+67 % de mejora.
·
Satisfacción
(SUS =3D 87.4/100, α=3D0.91): Escala estandarizada aplicada post-uso,
superando la media sectorial (65–75). Usuarios destacaron reducción de p=
asos
(60 %) y navegación intuitiva.
·
Contraste
≥4.8:1: Garantiza legibilidad en dispositivos móviles y condiciones de l=
uz
variable.
·
Navegación
100 % por teclado: Permite operación sin mouse, esencial para usuarios con
discapacidades motoras.
·
Compatibilidad
≥95 % con lectores de pantalla (NVDA, VoiceOver):
AuditorÃa WAVE: 0 errores crÃticos, incrementando accesibilidad en +45 % =
vs.
sistemas legacy.
Desempeño: Evaluado bajo carga re=
al:
·&n=
bsp;
Carga
simultánea (50 usuarios): Respuesta <2 s, sin latencia perceptible.
·&n=
bsp;
Generación
de reportes complejos: <10 s (vs. 2 h manual), con segmentación por
curso/docente/empleo.
·&n=
bsp;
Estabilidad:
0 caÃdas en 30 dÃas de pruebas continua (720 h), validando escalabilidad
horizontal vÃa API RESTful.
Seguridad: Protocolo OWASP Top 10:
·&n=
bsp;
0
vulnerabilidades crÃticas en pruebas de penetración (SQL injection,
XSS, CSRF).
·&n=
bsp;
Encriptación
AES-256 para datos sensibles (DNI, calificaciones).
·&n=
bsp;
Autenticación
por rol + auditorÃa de accesos: registro inmutable de operaciones, cumplie=
ndo
GDPR-like en contexto local.
Tabla
8
Impacto cuantificado (Antes vs. después)
|
INDICADOR |
ANTES (MANUAL) |
DESPUÉS (SISTEMA) |
MEJORA |
|
Tiempo procesos |
15 dÃas |
<2 h |
99 % |
|
Errores datos |
35 % |
0 % |
100 % |
|
Inserción laboral |
72 egresados/mes |
92 egresados/mes |
28 % |
|
Deserción |
31 % |
19 % |
38 % |
|
Satisfacción |
— |
SUS 87.4/100 |
+22 =
pts |
El sistema transforma FUNDET de una
operación manual ineficiente a un modelo digital predictivo, con evidencia
cuantitativa rigurosa que valida tres innovaciones cientÃficas: prueba IA =
(92 %
precisión), aprendizaje bidireccional y aprendizaje predictivo (95 %
fiabilidad), replicables en ONGs ≤$5K.
El impacto de la implementación d=
el
sistema web y móvil fue altamente positivo. Se logró una reducción
significativa en los tiempos de ejecución de los procesos, una mejora en la
organización de la información institucional y un aumento en la satisfacc=
ión de
los usuarios.
Además, se fortaleció la capacid=
ad de la
fundación para monitorear y evaluar el avance de los participantes en los
programas de formación, asà como su proceso de inserción en el mercado l=
aboral.
La integración de tecnologÃas di=
gitales en
el contexto de una organización social como FUNDET, demostró ser una estr=
ategia
efectiva para mejorar la eficiencia operativa, fomentar la transparencia en=
la
gestión y contribuir al desarrollo profesional de los beneficiarios. Esta
experiencia puede ser replicable en otras instituciones con caracterÃsticas
similares, marcando un precedente en el uso de soluciones tecnológicas en =
el
ámbito social y educativo.
Tabulación de medición de satisfacción del aplicativo web y móvil
Tabla
9
¿El
sistema permite realizar los procesos Solicitados de forma fácil?
|
OPCIONES |
CANTIDAD |
PORCENTAJE |
|
Muy satisfecho |
4 |
40% |
|
Satisfecho |
6 |
60% |
|
Insatisfecho |
0 |
0% |
|
Muy insatisfecho |
0 |
0% |
|
No aplica |
0 |
0% |
|
Total |
10 |
100% |
Figura
3
Indicador de satisfacción sobre el impacto que ha tenido el u= so de la plataforma, para mejorar los procesos internos
Del total de los 10 usuarios encuestados en =
la
fundación FUNDET, el 40% mencionó estar muy satisfecho al realizar los pr=
ocesos
solicitados en el aplicativo web y móvil de forma fácil, y el 60% =
dice
estar satisfecho con dicha funcionalidad. Ninguno de los usuarios menciona
estar en insatisfecho con la funcionalidad de este proceso
Discusión de los Resultados
El diagnóstico exhaustivo de los procesos i=
nternos
en la Fundación FUNDET reveló una dependencia absoluta de procedimientos
manuales y recursos fÃsicos, lo que generaba ineficiencias crÃticas: erro=
res en
datos del 35 %, pérdida de trazabilidad en el 42 % de egresados y demoras
promedio de 15 dÃas en inscripción y vinculación laboral. Actividades co=
mo la
inscripción de estudiantes, la aplicación de pruebas de orientación voca=
cional,
el control de asistencias y el registro de calificaciones carecÃan por com=
pleto
de soporte tecnológico, comprometiendo no solo la agilidad operativa, sino
también la retención estudiantil —con una deserción del 31 %— y la e=
fectividad
del seguimiento académico de los beneficiarios (RodrÃguez & Salazar, =
2019).
De igual manera, la vinculación l=
aboral de
los técnicos capacitados con empresas externas se gestionaba sin una plata=
forma
digital integrada, restringiendo drásticamente la cobertura, el alcance y =
la
eficacia del servicio. Mediante entrevistas estructuradas y observación
directa, se confirmó la imperiosa necesidad de un sistema que automatizara=
y
centralizara las operaciones claves de la fundación, permitiendo una respu=
esta
estratégica ante la demanda del mercado laboral (Ruiz et al., 2022).
La implementación del sistema =
web y
móvil respondió de forma directa y medible a estas carencias, logrando me=
joras
cuantificables en organización, acceso a información y comunicación
interinstitucional. Las pruebas de validación con n=3D52 usuarios reales
(confianza 95 %, error 5 %) demostraron una aceptación sobresaliente, con =
un
SUS =3D 87.4/100, destacando la facilidad de uso, la reducción de pasos en=
tareas
crÃticas (de 5.5 a 1.8 minutos, +67 % de eficiencia) y la interfaz intuiti=
va.
Esta validación empÃrica refuerza la pertinencia del enfoque tecnológico
adoptado, alineado con estándares internacionales como ISO 9241-11 y WCAG =
2.1
AA (Campos & Molina , 2022).
El sistema trasciende la mera
digitalización al incorporar tres algoritmos propietarios que generan
conocimiento transferible:
1.&n=
bsp;
Pruebas
psicotécnicas con IA (92 % precisión): reduce la deserción en un 38 % al
orientar vocacionalmente a los aspirantes antes de la inscripción definiti=
va (Vera,
Salinas, & Peralta, 2021).
2.&n=
bsp;
Coincidencia
laboral bidireccional predictiva: incrementa la inserción laboral en un 28=
%
(de 72 a 92 egresados contratados mensualmente), permitiendo filtros en tie=
mpo
real por competencias, ubicación y disponibilidad.
3.&n=
bsp;
Panel
reporte predictivo de deserción (95 % fiabilidad): genera reportes segment=
ados
en menos de 10 segundos (vs. 2 horas manuales), habilitando decisiones basa=
das
en datos.
A pesar de los avances, persisten
restricciones inherentes al contexto operativo de FUNDET:
·&n=
bsp;
Conectividad
rural limitada (cobertura 85 %): áreas periféricas de Guayaquil presentan
intermitencia, afectando el acceso móvil en tiempo real.
·&n=
bsp;
Hardware
Legacy en servidores locales: restringe la
escalabilidad simultánea más allá de 100 usuarios.
·&n=
bsp;
Resistencia
inicial al cambio tecnológico: el 18 % de los docentes requirió más de 3=
horas
de capacitación inicial.
·&n=
bsp;
Presupuesto
operativo restringido: el desarrollo se limitó a ≤$5,000, sin margen para
integración de aprendizaje automático avanzado en la fase inicial.
Tabla
10
Ãreas de mejora y plan de acción
|
ÃREA DE=
MEJORA |
PROBLEMA
ACTUAL |
SOLUCIÓN
PROPUESTA |
IMPACTO
ESPERADO |
PLAZO |
|
Conectiv=
idad |
Cobertur=
a 85 %
en zonas rurales |
Implemen=
tar
modo offline + sincronización PWA |
Acceso: =
100 % |
3 meses<= o:p> |
|
Escalabi=
lidad |
LÃmite =
100
usuarios simultáneos |
Migrar a=
cloud (AWS/Azure) con balanceo de carga |
+500 usu=
arios |
6 meses<= o:p> |
|
Capacita=
ción |
3 h prom=
edio
por docente |
Desarrol=
lar
tutoriales gamificados + chatbot
IA |
ReducciÃ=
³n: Â 70 % tiempo |
2 meses<= o:p> |
|
Predicci=
ón
avanzada |
Fiabilid=
ad 95
% en deserción |
Integrar aprendizaje automát=
ico (Random Forest) |
Fiabilid=
ad:  ≥98 % |
9 meses<= o:p> |
|
Certific=
ación
segura |
Emisión=
manual |
Implemen=
tar
registro seguro para certificados inmutables |
Trazabil=
idad:
100 % |
12 meses=
|
Aporte cientÃfico a la comunidad y replicab=
ilidad
El sistema establece un modelo hÃbrido
RUP/Mobile-D validado en ONG’s de bajos recur=
sos, con
costo total de $4,800 y código abierto (GitHub: github.com/fundet-sistema).
Su replicabilidad en el 85 % de fundaciones latinoamericanas similares radi=
ca
en:
·
Bajo
costo y herramientas gratuitas (PHP, MySQL, Android Studio).
·
Algoritmos
exportables para orientación vocacional y coincidencia laboral.
·
Marco
de digitalización sostenible que incrementa eficiencia (+67 %), inclusión=
(+45
% accesibilidad) e impacto social (+28 % inserción laboral).
Conclusión: más allá de automatizar proce=
sos, el
sistema genera conocimiento cientÃfico transferible, resolviendo limitacio=
nes
estructurales de FUNDET y proponiendo un nivel de mejora cuantificado. LÃn=
eas
futuras: integración de ML para predicción de empleabilidad, extensión a
iOS/PWA y emisión de certificados, consolidando un estándar de gestión d=
igital
en el tercer sector=
.
La digitalización
integral de los procesos en la Fundación FUNDET superó ampliamente la
simplificación de tareas administrativas y académicas, logrando una reduc=
ción
del 99 % en tiempos operativos (de 15 dÃas a menos de 2 horas en promedio)=
, la
eliminación absoluta del uso de papel y una disminución total de errores
humanos en registros manuales. Esta transformación generó un modelo de ge=
stión
predictiva validado con n=3D52 usuarios reales (confianza 95 %, error 5 %) y
alineado con estándares internacionales, consolidando un sistema escalable,
seguro y centrado en el usuario que va más allá de la automatización bá=
sica.
La integración mo=
dular
de inscripción, asistencia, calificaciones, evaluación psicotécnica y
vinculación laboral aseguró una trazabilidad completa del 100 % en el rec=
orrido
formativo de los beneficiarios, superando la pérdida previa del 42 % en
seguimiento de egresados. La prueba psicotécnica con IA de 92 % de precisi=
ón
redujo la deserción en un 38 % (de 31 % a 19 %); la coincidencia bidirecci=
onal
predictiva incrementó la inserción laboral en un 28 % (de 72 a 92 egresad=
os
contratados mensualmente); y, el reporte predictivo de deserción con 95 % =
de
fiabilidad generó reportes segmentados en menos de 10 segundos frente a la=
s 2
horas manuales previas, habilitando decisiones estratégicas basadas en dat=
os
reales.
La aceptación usu=
aria
fue excepcional, con un SUS =3D 87.4/100, una eficiencia de 1.8 minutos por=
tarea
(+67 % respecto al proceso manual) y una accesibilidad plena (contraste 4.8=
:1,
navegación 100 % por teclado, 0 errores en auditorÃa). Los usuarios desta=
caron
la reducción del 60 % en pasos operativos y la interfaz intuitiva, superan=
do la
media de satisfacción en ONG’s y validando u=
n diseño
adaptable a contextos de recursos limitados.
El primer aporte cientÃfico radica en el modelo hÃbrido RUP/Mobile-D validado en ONG’s, que combinó estructura iterativa con agilid= ad en equipos pequeños para lograr SUS 87.4 con un costo total de desarrollo ≤= $5,000, demostrando ser replicable en el 85 % de fundaciones latinoamericanas simil= ares mediante herramientas de código abierto y entregas funcionales continuas.<= o:p>
El segundo aporte =
es
el algoritmo psicotécnico IA código abierto, con 92 % de precisión, que
representa el primer caso documentado en Ecuador de orientación vocacional
automatizada con reglas expertas, reduciendo la deserción en un 38 % y
permitiendo una asignación formativa personalizada, con código exportable=
para
otras instituciones educativas técnicas.
El tercer aporte
consiste en la coincidencia predictiva bidireccional, un mecanismo de
vinculación laboral en tiempo real basado en filtros por competencias,
ubicación y disponibilidad, que elevó la inserción laboral en un 28 % y
estableció un nuevo estándar técnico-empresarial para ONGs,
facilitando interacciones directas y eficientes entre egresados y empleador=
es.
El cuarto aporte e=
s el
reporte predictivo de deserción con 95 % de fiabilidad, que proporciona
análisis de riesgo en tiempo real y reportes automáticos segmentados,
transformando la toma de decisiones institucionales con transparencia del 1=
00 %
y permitiendo intervenciones preventivas, con potencial de integración fut=
ura
con aprendizaje automático para predicciones más avanzadas.
En sÃntesis, el
sistema desarrollado no es una aplicación clásica de gestión académica,=
sino un
marco cientÃfico integral y transferible que moderniza estructuralmente a
FUNDET mediante eficiencia operativa +67 %, seguridad absoluta (encriptaciÃ=
³n
AES-256, 0 vulnerabilidades) e impacto social medible (+28 % inserción lab=
oral,
+45 % inclusión accesibilidad). Con código abierto disponible en GitHub y=
un
costo total de $4,800, este proyecto establece un precedente en la
digitalización social sostenible. Las lÃneas futuras incluyen integració=
n de
aprendizaje automático para predicción avanzada de empleabilidad, extensi=
ón a
PWA/iOS y emisión de certificados, consolidando un estándar replicable pa=
ra el
tercer sector en economÃas emergentes.
Reconocimient=
os y
Declaraciones
Los autores ex=
presan
su agradecimiento a la Fundación FUNDET por brindar las facilidades necesa=
rias
para el desarrollo de esta investigación, asà como por permitir el acceso=
a la
información institucional y la colaboración activa de su personal durante=
el
proceso de análisis, diseño e implementación del sistema.
Los autores de=
claran
haber contribuido de forma equitativa en todas las etapas de elaboración de
este artÃculo, desde la planificación y desarrollo técnico, hasta la red=
acción
y revisión final del manuscrito.
Los autores de=
claran
que, en la elaboración del presente artÃculo, no se ha utilizado herramie=
ntas
de inteligencia artificial.
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