Quality Assurance System of Degree
Competencies of the Quality Control Committee
b) Functions:
Adaptation to the specific context of the Degree of the systems and procedures that allow the evaluation, monitoring, control, and continuous improvement of the diversity of processes of the Degree, adequately combining simplicity with rigor, so that they are effective and efficient for the intended purpose.
Evaluation and improvement of teaching quality. Monitoring of the learning process of doctoral students. Monitoring of the application of evaluation instruments in each activity.
Improvement of the quality of the teaching staff.
Analysis of the information collected regarding the labor market insertion of graduates, satisfaction with the training of doctoral students and graduates, satisfaction of other groups involved such as employers, and in general of the information obtained through indirect evaluation instruments.
Systematic collection of information on all the aspects proposed in the Academic Activities Plan Report submitted for verification:
- Collect and analyze the results of the indicators regarding the academic performance of the degree analyze their values and evolution, and propose, if deemed necessary, actions for improvement.
- Analyze the data on the satisfaction of the different groups with the degree of each of the variables that make up the survey and, if deemed necessary, propose actions for improvement.
- Analyze complaints, suggestions, and incidents received and propose, if deemed necessary, actions for improvement.
- Collect and analyze the results (overall average values by University, Center, and Areas) of the annual surveys of doctoral students on the teaching activity of the faculty, and propose, if deemed necessary, actions for improvement.
- Collect and analyze the results of the evaluation surveys of the academic and research competencies of the different groups, and propose, if deemed necessary, actions for improvement.
- Collect and analyze the necessary data concerning planning and development of the teaching of the degree, Administration and Services Staff, physical resources, and research and technology transfer of the professors involved in the degree, and propose, if deemed necessary, actions for improvement.
- Analyze the content and development of the degree dissemination plan and, if necessary, define proposals for improvement.
- Collect from the Employability and Entrepreneurship Service (SEE) the results of the employability study, and from Loyola Doctorados, the results on the satisfaction of the graduates with the training received. Perform an analysis of these results and, where appropriate, a list of possible proposals for improvement.
- To follow up on the recommended improvement actions.
- Ensure that the procedure established in the case of termination of the degree is correctly applied and urge the Loyola Doctorates and/or the Central Services of the University to proceed according to their competencies, if anomalies or deficiencies are observed in its application. Propose, if deemed necessary, improvement actions.
- Collect from Loyola Doctorados data on the number of doctoral students who choose to adapt to the new Plan of Studies (in the event of termination of the Degree), those who have continued with the studies to be terminated, and those who have dropped out, as well as any incidents that may have occurred during the process.
- Prepare an Annual Report and submit it to the Loyola Doctorados Management.
Involvement with the academic authorities in the continuous improvement of the degree, guaranteeing maximum objectivity and independence in all its actions.
Monitoring and follow-up of all processes related to quality control. Improve the methods of acquiring external and internal information, ensuring the periodicity of information renewal, and establishing selective access for authorized users. It will also ensure the participation of all interested parties in the information-gathering processes.
Ensure compliance with the actions included in the quality system.
Contribute to ex-post accreditation (ACREDITA program).
Member of Quality Assurance System of Degree
- Carlos Ortiz
- Maurizio Zurita
- Eduardo Roque
- Francisco Rivas
- Mercedes Benjumea
MOVILIDAD ERAMUS+ ESCUELA DE DOCTORADO
De acuerdo con el nuevo marco del Programa Erasmus + 2021-2027 y con el objetivo de enfrentar de la mejor forma posible las necesidades de aprendizaje y formación de los doctorandos.
Desde la Oficia de Relaciones Internacionales, ofrece la la diferentes posibilidades de realizar estancia de investigacion para la Mención Internacional. Pone a disposición de los alumnos distibntas convocotaris, para conocer los criterios y las fechas de estas a través del siguiente enlace se accede a la infromación
El Doctorado en Ciencia de los Datos es un doctorado multidisciplinar, en el que caben tesis de cualquier disciplina en la que se puedan obtener resultados relevantes a través del análisis de datos. Las tesis se enmarcarían en una de estas tres líneas:
Línea de investigación en Análisis, segmentación y previsión a corto y a medio plazo, de series temporales
| Descripción de la línea |
Para el estudio de sistemas complejos en la vida real tan variados como pueden ser el cambio climático o el desarrollo económico de un país, es imprescindible conocer la evolución temporal de una serie de indicadores clave, así como predecir futuros comportamientos de los mismos, para lo cual existe existen distintas metodologías clásicas de estudio y predicción de series temporales. Sin embargo, dichas técnicas no siempre resultan suficientemente eficientes, por ello se trata de analizar y aplicar técnicas de computación que permitan superar a las técnicas clásicas. En concreto se trata de técnicas que introducen el uso de algoritmos evolutivos como herramienta para la segmentación de series temporales, con el objetivo de obtener las características estadísticas de los segmentos fragmentados y proceder a la caracterización de los mismos. |
| Objetivo general |
Desarrollo de algoritmos de segmentación de series temporales basados en algoritmos estadísticos y bio-inspirados y predicción a medio-plazo. |
| Objetivos específicos |
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| Equipo de Investigación |
Responsable:
Equipo de investigación de la Universidad Loyola:
Equipo de investigación externos:
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Producción de la línea actualizada
Línea de investigación en modelos estadísticos y econométricos
| Descripción de la línea |
Esta línea trata sobre el desarrollo y aplicación de modelos que sean capaces de predecir el comportamiento futuro de la variable/variables económicas objeto de estudio (endógena/s), en función de otras variables predeterminadas (cualitativas/cuantitativas) que expliquen su comportamiento a través de modelos de regresión uniecuacionales/ multiecuacionales, u otras técnicas basadas en el comportamiento pasado de la serie (modelos de Box Jenkins, funciones de transferencia o modelos X11). |
| Objetivo general |
Desarrollo y aplicación de técnicas estadísticas y econométricas para definir modelos que expliquen la relación entre variables de naturaleza económica (a nivel macro y/o micro), poder realizar estimaciones, así como simulaciones y evaluaciones de políticas. |
| Objetivos específicos |
Crear, aplicar y validar modelos que expresen la relación entre magnitudes del campo económico para aportar mayor conocimiento de la realidad. Se incluye el análisis de:
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| Equipo de Investigación |
Responsable:
Equipo de investigación de la Universidad Loyola:
Equipo de investigación externos:
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Producción científica actualizada
Línea de investigación en inteligencia computacional
| Descripción de la línea |
Las técnicas clásicas de estadística requieren del cumplimiento de una serie de requisitos que normalmente, y especialmente, en problemas complejos como lo son los relacionados con el entorno socio-económico, no se cumplen. Por ello es cada vez más frecuente el uso de técnicas alternativas, más flexibles, que, aprovechando el potencial de las computadoras, son capaces de imitar el proceso humano de aprendizaje para afrontar y resolver estos problemas. El desarrollo, mejora continua y aplicación de dichas técnicas de inteligencia computacional y artificial es el fin último de esta línea de investigación. |
| Objetivo general |
Desarrollo y aplicación de metodologías novedosas ligadas al campo de la computación inteligente y la inteligencia artificial para la resolución de problemas reales en el campo de las ciencias sociales y la economía. |
| Objetivos específicos |
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| Equipo de Investigación |
Responsable:
Equipo de investigación de la Universidad Loyola:
Equipo de investigación externos:
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Documentación informativa relacionada con el carácter oficial del título: Enlace al Registro de Universidades, Centros y Títulos (RUCT).
Real Decreto 1619/2011, de 14 de noviembre, por el que se establece el nuevo régimen de equivalencias de los estudios y titulaciones de Ciencias Eclesiásticas de nivel universitario respecto de los títulos universitarios oficiales españoles, en cumplimiento de lo dispuesto en el Acuerdo entre el Estado español y la Santa Sede de 3 de enero de 1979 sobre Enseñanza y Asuntos Culturales. (boe.es)