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Aplicación de técnicas de Data Mining en Gestión de Docentes de Educación Superior. Impacto en el Desarrollo de la Profesión Académica
Lucia Rosario Malbernat, María Patricia Clemens, Analía Elena Varela y Ezequiel Matias Urrizaga.
IV Congreso Internacional Nuevas Tendencias en la Formación Permanente del Profesorado. Universidad Nacional de Tres de Febrero, la Universidad Pedagógica, la Universidad de Barcelona (España) y el Instituto Nacional de Formación Docente del Ministerio de Educación, Buenos Aires, 2014.
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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 toman los modelos y datos recabados en dichos estudios y se exploran distintas técnicas de segmentación, variando sus métodos y parámetros para valorar su aplicación a través de distintas herramientas informáticas para Datamining. De este modo, está en etapa de evaluación el impacto que tienen las técnicas, métodos, parámetros y herramientas en los resultados y en el propio procesamiento de los datos de modo de desarrollar un modelo de segmentación de docentes según su preparación y actitud para incorporar tecnología en educación superior que se base en la comparación de resultados. Los datos ya recogidos, que están siendo revisados, depurados, ampliados para abarcar innovación basada en el uso de TIC y actualizados, provienen de distintas unidades académicas de universidades de gestión pública y privada.
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