Evaluaciones docentes, anónimas.

El problema

El sistema de evaluación anterior de la universidad era una plataforma heredada con un problema de confianza de fondo: quienes respondían no podían estar seguros de que sus respuestas fueran anónimas, y eso afectaba la participación y la honestidad. El sistema nuevo tenía que garantizar el anonimato por construcción, soportar el tráfico real de fin de periodo y producir reportes que la administración pudiera auditar.

Qué construí

Una plataforma full-stack con dos lados separados: una consola de administración para catálogos, asignaciones docentes, instrumentos de encuesta, credenciales y analítica, y un flujo para quien responde que funciona con una sola credencial opaca y no deja rastro identificable.

• Sistema de credenciales opacas: quien responde canjea un token emitido por el servidor por una sesión anónima. Sin nombre, sin cuenta, sin forma de vincular una respuesta con una persona.
• Respuestas inmutables: una vez enviada, una evaluación no se puede editar ni borrar. El conjunto de datos sobre el que reporta la institución es el mismo que se recolectó.
• Motor de encuestas: instrumentos configurables con preguntas matriciales, escalas Likert, texto abierto y preguntas de clasificación teórica/práctica. Cada instrumento sigue un ciclo de vida estricto: borrador → publicado → cerrado, con eliminación lógica en lugar de un borrado definitivo.
• Analítica y reportes: reportes por profesor y por unidad para la toma de decisiones institucionales.

Estándares de ingeniería

El proyecto tiene revisiones en cada etapa de desarrollo y de publicación:

• 1,750+ pruebas de backend y 830+ pruebas de frontend, que corren en CI con cada cambio.
• Presupuestos estrictos de bundle: cada chunk de JavaScript se mide y se limita para dispositivos más lentos y para el Wi-Fi del campus.
• Revisión de seguridad continua: los límites de autenticación, las sesiones y el almacenamiento de datos se revisan durante todo el desarrollo. A los hallazgos se les da seguimiento hasta resolverlos.
• Observabilidad desde el inicio: health checks, trazas de solicitudes y métricas conectadas al monitoreo desde el primer día.
• Despliegue reproducible: imágenes Docker construidas en CI, promovidas entre ambientes y publicadas en AWS con un pipeline auditado.

Recoger evaluaciones no era el requisito. El requisito era demostrarle a miles de estudiantes que su voz está a salvo.

Resultado

La institución puede usar la plataforma en cada periodo de evaluación. El flujo de quien responde no recolecta la identidad de una persona, las evaluaciones enviadas no se pueden cambiar y las pruebas automatizadas protegen los flujos principales. La documentación de arquitectura le da a un ingeniero nuevo un punto de partida, sin depender de una entrega oral.

El despliegue actual está en98.95.232.141.sslip.io/. El acceso de administración y de evaluación requiere credenciales institucionales.