Doctorado Ingeniería de Procesos - Presencial · 2026
Modelo de gestión lean aplicado en los procesos académicos de las IES públicas del Ecuador
Propósito – Analizar cómo las prácticas Lean inciden en los procesos académicos (Docencia, Investigación y Vinculación) en IES públicas de la región Costa del Ecuador y aportar un modelo explicativo‐predictivo. Diseño/metodología/enfoque – En dos etapas: (1) modelo preliminar para depurar el instrumento mediante AFC/PLS y lecciones aprendidas, en este piloto: 245 respuestas completas (89,42%); (2) evaluación final con muestra amplia y protocolo PLS-SEM (modelo de medida, estructural, f², R², Q², PLS-Predict e IPMA; además, análisis multigrupo con invarianza MICOM). La etapa final encuestó 3.098 estudiantes; 2.633 completos (84,99%). Hallazgos – En el modelo final, la Mejora Continua es el predictor más fuerte y mediador central; las rutas Liderazgo → Eliminación de Desperdicios no resulta significativa; R² moderado/alto y Q²>0; el IPMA prioriza Eliminación de Desperdicios y Valor al Estudiante. Implicaciones prácticas – Dirigir recursos a reducir desperdicios y elevar el valor al estudiante, sosteniendo la Mejora Continua; el modelo apoya diagnóstico, priorización y predicción de iniciativas Lean. Implicaciones sociales – Refuerza la cultura de mejora y el aseguramiento de la calidad en IES públicas. Originalidad/valor – Evidencia empírica a gran escala en Ecuador, instrumento validado y modelo con capacidad predictiva e insumos IPMA para gestión.
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Contenido
- Capítulo 1p. 18
- Introducciónp. 18
- Justificación / Motivaciónp. 18
- Planteamiento del Problemap. 20
- Objetivo Generalp. 22
- Objetivos Específicosp. 22
- Preguntas de la investigaciónp. 23
- Estructura de la Tesisp. 23
- Principales Contribucionesp. 24
- Alcance y Limitacionesp. 24
- Conclusiones del Capítulo 1p. 25
- Capítulo 2p. 26
- Marco Teórico y Conceptualp. 26
- Revisión Conceptualp. 26
- Principios Fundamentales de Leanp. 26
- Pensamiento Lean en la Industriap. 32
- Pensamiento Lean en Serviciosp. 35
- Técnicas y/o herramientasp. 36
- Caracterización de las IES en el Ecuadorp. 41
- Sistema en la docencia, investigación y vinculaciónp. 46
- Análisis Bibliométricop. 51
- Evolución anual de las publicacionesp. 54
- Estadísticas de datos inicialesp. 54
- Relevancia de autoresp. 57
- Acoplamiento bibliográficop. 59
- Análisis de palabras clavep. 61
- Afiliaciones más relevantesp. 64
- Países más relevantesp. 67
- Mapa de colaboraciónp. 68
- Caracterización de Lean en la Educación Superiorp. 69
- Lean en la Educaciónp. 69
- Lean y las Instituciones de Educación Superiorp. 71
- Técnicas de Análisis Multivariantesp. 83
- Las técnicas de Análisis multivariantesp. 83
- Variables latentes y observablesp. 84
- Variables independientes y variables dependientesp. 84
- Técnicas multivariantesp. 85
- Selección de la Técnica de Análisis multivariantep. 85
- Modelos de Ecuaciones Estructuralesp. 149
- Indicadores Reflexivos y Formativosp. 87
- Enfoques de Ecuaciones Estructuralesp. 87
- Modelos de medida y estructuralp. 88
- Criterios para selección del Enfoque de Ecuaciones estructuralesp. 88
- estructuradas PLS-SEMp. 89
- Validación del modelop. 95
- Programas Informáticos para ecuaciones estructuralesp. 96
- IES públicas del Ecuadorp. 97
- Conclusiones Capítulo 2p. 99
- Capítulo 3p. 100
- Modelo e Hipótesisp. 100
- Etapas del Modelo Teóricop. 100
- Diseño Conceptual del Modelop. 101
- Introducción al modelo teórico preliminarp. 102
- Factores para evaluar las prácticas Leanp. 102
- Liderazgop. 72
- Pensamiento a largo plazop. 98
- Eliminación de desperdiciosp. 98
- Mejora continuap. 98
- Valor al estudiantep. 98
- Visión Sistemáticap. 103
- Empoderamiento y Colaboraciónp. 103
- Enfoque en Clientes Internosp. 98
- Hipótesis planteadas para el modelo teórico preliminarp. 106
- Validación del modelo e instrumentop. 110
- Diseño del instrumento de recolección de datosp. 110
- Selección de expertosp. 110
- Registro de las opiniones de expertosp. 111
- Procesamiento y análisis de los resultadosp. 127
- Modelo teórico final e hipótesis de investigaciónp. 140
- Constructosp. 140
- Ítems de los cuestionariosp. 141
- Hipótesis del Modelo de Investigaciónp. 145
- Conclusiones Capítulo 3p. 146
- Capítulo 4p. 147
- Metodologíap. 147
- Tipo de Investigaciónp. 147
- Fases de la Investigaciónp. 148
- Fase 1- Exploración el Estado del Artep. 149
- Fase 2 – Diseño del Modelo teóricop. 150
- Fase 3 – Evaluación del Modelop. 151
- Valoración global del modelop. 149
- en este proceso se considera los siguientes criterios:p. 154
- Evaluación del modelo estructuralp. 156
- Evaluaciones complementariasp. 158
- Fase 4 – Análisis Multigrupo del modelop. 160
- Captura de Datos de la Investigaciónp. 164
- Diseño del tamaño de la muestra y participantesp. 165
- Recolección de los datosp. 167
- Conclusiones Capitulo 4p. 168
- Capítulo 5p. 170
- Resultados de la Investigaciónp. 170
- Evaluación preliminar del modelop. 170
- Datos demográficos del modelo preliminarp. 170
- Valoración global del modelop. 149
- Evaluación del Modelo de medidap. 160
- Fiabilidad del constructop. 174
- Validez Convergentep. 154
- Validez Discriminantep. 155
- Evaluación del Modelo estructuralp. 156
- Colinealidad entre constructos (FIV)p. 156
- Evaluación de Coeficientes de ruta (Path)p. 179
- Valoración del Coeficiente de Determinación (R²)p. 180
- Relevancia predictiva (Q²)p. 181
- Lecciones aprendidas y ajustes al modelo preliminarp. 183
- Evaluación final del modelop. 184
- Datos demográficos del modelop. 184
- Valoración Global del Modelop. 149
- Evaluación del Modelo medidap. 186
- Fiabilidad individual de los indicadoresp. 186
- Fiabilidad del constructop. 187
- Validez Convergentep. 154
- Validez Discriminantep. 155
- Evaluación del Modelo estructuralp. 156
- Colinealidad entre Constructos (FIV)p. 156
- Evaluación de Coeficientes de Ruta (Path)p. 192
- Valoración del Coeficiente de Determinación (R²)p. 193
- Valoración del tamaño del efecto (f²)p. 157
- Relevancia predictiva (Q² )p. 194
- Evaluaciones complementariasp. 158
- Evaluación Predictiva (PLS Predict)p. 197
- Análisis de Importancia – Desempeño (IPMA)p. 199
- Análisis multigrupo por regiónp. 149
- Evaluación del Modelo de medidap. 160
- Evaluación de la Invarianza de medida (MICOM)p. 202
- Evaluación del Modelo Estructural y Bootstrappingp. 162
- Análisis Multigrupo de coeficientes (MGA)p. 205
- Relevancia predictiva Multigrupo (Q²-MGA)p. 207
- Análisis complementariosp. 207
- Evaluación Predictiva Multigrupo (PLS Predict - MGA)p. 207
- Análisis de Importancia – Desempeño (IPMA)p. 209
- Conclusiones Capítulo 5p. 211
- Capítulo 6p. 214
- Conclusiones, Contribuciones y Trabajos Futurosp. 214
- Conclusionesp. 214
- Contribucionesp. 221
- Contribución prácticap. 221
- Contribución teóricap. 222
- Contribución metodológicap. 222
- Trabajos futurosp. 223
- Limitacionesp. 223
- Nuevas Investigacionesp. 224
- Conclusiones finalesp. 225
- Bibliografíap. 227
- Anexosp. 258