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Aplicación de Técnicas de Data Mining en Gestión de Docentes de Educación Superior
Lucia Rosario Malbernat, María Patricia Clemens, Analía Elena Varela y Ezequiel Matias Urrizaga.
WICC 2015. Universidad Nacional de Salta, Salta, 2015.
  ARK: https://n2t.net/ark:/13683/pqdf/tq2
Resumen
En estudios previos se analizó la factibilidad de incorporar actividades Virtuales según las competencias docentes aplicando técnicas de Data Mining y se concluyó que, ?en relación con la Preparación y la Actitud para la modalidad virtual, los docentes pueden clasificarse como Innovadores, Indiferentes y Refractarios?, de acuerdo con lo propuesto por la hipótesis de investigación. En la línea de investigación que se reporta en este trabajo se han tomado los modelos y datos recabados en dichos estudios, se recabaron nuevos datos y están en etapa de exploración distintas técnicas de segmentación, variando sus métodos y parámetros para valorar su aplicación a través de distintas herramientas informáticas para Data Mining. De este modo, se evaluará el impacto que tienen las técnicas, métodos, parámetros y herramientas en los resultados y en el propio procesamiento de los datos, para desarrollar un modelo de segmentación de docentes según su preparación y actitud para incorporar tecnología en educación superior basado en la comparación de resultados que permita desarrollar una herramienta informática para la aplicación del modelo. Los datos recogidos, que han sido revisados, depurados, ampliados y actualizados, provienen de distintas unidades académicas de universidades de gestión pública y privada.
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