Innovación Pedagógica en la Educación Superior mediante Aprendizaje Basado en la Investigación para la Evaluación de Trabajos de Fin de Carrera

El presente artículo propone un modelo innovador para evaluar los trabajos de fin de carrera (TFC) en educación superior a partir de una metodología activa como es el aprendizaje basado en investigación (ABI). La propuesta se plantea como una opción para hacer frente a la proliferación de prácticas deshonestas en la elaboración de TFC y la desconexión entre estos trabajos y las demandas del entorno profesional; por lo tanto, se plantea un enfoque que prioriza la autoría estudiantil, la pertinencia social y la innovación. A partir de una rúbrica estructurada y una simulación computacional implementada en MATLAB, se cuantifican indicadores clave como calidad académica, alineación con el perfil de egreso, impacto social, motivación, habilidades prácticas e innovación. Los resultados evidencian que el modelo ABI mejorará significativamente la calidad del TFC cuando aumenta el esfuerzo del estudiante, superando las limitaciones del enfoque tradicional. La evaluación no solo se torna más objetiva y 11equitativa, sino que también fomenta competencias críticas para la vida profesional. El artículo concluye que el rediseño de los sistemas de evaluación, junto con el uso de herramientas tecnológicas, puede contribuir a la formación de profesionales capaces de generar soluciones transformadoras desde la universidad fortaleciendo una verdadera cultura de investigación en contextos complejos y actualmente mediados por inteligencia artificial. This article proposes an innovative model for evaluating final-year projects (FYPs) in higher education based on an active methodology known as research-based learning (RBL). The proposal is presented as an option to address the proliferation of dishonest practices in the preparation of final projects and the disconnect between these projects and the demands of the professional environment; therefore, an approach is proposed that prioritizes student authorship, social relevance, and innovation. Using a structured rubric and a computational simulation implemented in MATLAB, key indicators such as academic quality, alignment with the graduate profile, social impact, motivation, practical skills, and innovation are quantified. The results show that the RBL model will significantly improve the quality of the final thesis when student effort increases, overcoming the limitations of the traditional approach. The evaluation not only becomes more objective and equitable but also fosters critical competencies for professional life. The article concludes that the redesign of evaluation systems, together with the use of technological tools, can contribute to the training of professionals capable of generating transformative solutions from the university, thereby strengthening a true culture of research in complex contexts currently mediated by artificial intelligence.