Ortiz González, Sandro IvánÁlvarez Castillo, Luis Miguel2026-07-282026-07-282026Álvarez Castillo, L. (2026). Desarrollo de un aplicativo para automatizar el cálculo de aranceles de carreras universitarias. [Proyecto de titulación]. Universidad Católica de Cuenca.7B-2026-SW-12https://dspace.ucacue.edu.ec/handle/ucacue/22561Este trabajo de titulación desarrolla un aplicativo digital que automatiza el cálculo de aranceles para nuevas carreras universitarias, a partir de la lógica académica y financiera de la matriz institucional de referencia. Hoy ese cálculo depende de una hoja de Excel con decenas de variables interconectadas: proyección de estudiantes, tasas de retención y graduación, horas docentes, inversión inicial, costos operativos, ingresos y flujo de fondos, del cual se derivan el Valor Actual Neto, la Tasa Interna de Retorno y el punto de equilibrio. Su manejo manual concentra el proceso en pocos usuarios con dominio técnico de la matriz, expone las fórmulas a errores de referencia y no deja rastro de quién modificó qué. El aplicativo propuesto responde a esos tres problemas: se construye con Clean Architecture, que separa la lógica de negocio de la infraestructura y la presentación; incorpora control de acceso por roles y almacenamiento centralizado; y genera reportes técnicos para cinco direcciones institucionales, entre ellas la Financiera y la de Gestión Docente. El desarrollo se organiza con Kanban, de modo que los módulos académicos, financieros y de reportes avancen de forma incremental. La validación se plantea comparando los resultados del sistema con la matriz Excel institucional mediante error relativo, tiempo de cálculo, número de inconsistencias, trazabilidad y reproducibilidad. Esa comparación permitirá establecer si la automatización reduce los errores operativos y acorta el tiempo de procesamiento frente al método actual.This thesis develops a digital application that automates the calculation of tuition for new university degree programs, based on the academic and financial logic of the institutional reference matrix. Currently, this calculation relies on an Excel spreadsheet with dozens of interconnected variables—including student projections, retention and graduation rates, teaching hours, initial investment, operating costs, revenue, and cash flow—from which the Net Present Value, Internal Rate of Return, and break-even point are derived. Manual handling concentrates the process in the hands of a few users with technical expertise in the matrix, exposes the formulas to reference errors, and leaves no record of who modified what. The proposed application addresses these three issues: it is built using Clean Architecture, which separates business logic from infrastructure and presentation; it incorporates role-based access control and centralized storage; and it generates technical reports for five institutional departments, including the Finance Department and the Academic Management Department. Development is organized using Kanban, so that the academic, financial, and reporting modules progress incrementally. Validation is based on comparing the system’s results with the institutional Excel matrix using relative error, calculation time, number of inconsistencies, traceability, and reproducibility as evaluation metrics. This comparison will determine whether automation reduces operational errors and shortens processing time compared to the current method.application/pdf206 páginasspainfo:eu-repo/semantics/openAccessAtribución 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.esAUTOMATIZACIÓNARANCELES UNIVERSITARIOSCLEAN ARCHITECTUREMATRIZ FINANCIERATRAZABILIDADinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis