| Revista: | Reincisol |
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| Número de sistema: | 000573893 |
| ISSN: | 2953-6421 |
| Autores: | Cedillo Arce, Josselyn Maoly1 Beltrán Abreo, Holguer Miguel2 Saltos Arce, Marjorie Irene3 Soriano Barzola, Fernando Renato4 |
| Instituciones: | 1Universidad Estatal de Milagro, 2Master en Matemáticas Mención Modelación Matemática, 3Magister en Matemática mención Modelación Matemática, 4Master en Didáctica de las Matemáticas para Secundaria y Bachillerato, |
| Año: | 2024 |
| Volumen: | 3 |
| Número: | 5 |
| Paginación: | 1368-1385 |
| País: | Ecuador |
| Idioma: | Español |
| Resumen en inglés | The present study addresses the theme of data mining in higher education management, specifically focusing on the challenges and opportunities in the digital age. It involves analyzing large educational datasets to discover patterns, trends, and insights that can be used to enhance decision-making and academic performance in institutions of higher education. The study aims to demonstrate the importance of data mining in higher education management for decision-making and actions by academic stakeholders. The methodology includes a comprehensive literature review by collecting and analyzing relevant information from scientific articles and academic studies available in databases such as Google Scholar. It is concluded that effective higher education management requires informed decisions, with data mining playing a key role. This technique analyzes academic data to improve educational processes and practices, identifying patterns in performance, student behavior, and attrition for problem-solving. Integrating data mining in management predicts and addresses issues like teaching performance and curriculum design, contributing to the development of competent, ethical professionals and enhancing overall educational quality and societal impact. |
| Resumen en español | El presente estudio aborda la temática de la minería de datos en la gestión educativa superior, específicamente en los desafíos y oportunidades en la era digital, teniendo en cuenta que, se refiere al proceso de analizar grandes conjuntos de datos educativos para descubrir patrones, tendencias y conocimientos que puedan utilizarse para mejorar la toma de decisiones y el rendimiento académico en instituciones de educación superior. El objetivo del estudio se centra en demostrar la importancia de la minería de datos en la gestión educativa superior, para la toma de decisiones y acciones por parte de los actores académicos. Dentro de la metodología se llevará a cabo una revisión bibliográfica exhaustiva a través de la recopilación y análisis de información relevante, de artículos científicos y estudios académicos presentes en bases de datos, así como Google Académico. Se concluye que, la gestión educativa superior requiere decisiones acertadas, donde la minería de datos es clave. Esta técnica analiza datos académicos para mejorar procesos y prácticas educativas. Además, permite identificar patrones en el rendimiento, comportamiento estudiantil y deserciones, facilitando la resolución de problemas. Integrar la minería de datos en la gestión educativa predice y aborda asuntos como el desempeño docente y el diseño curricular. Finalmente, contribuye al desarrollo de profesionales competentes y éticos, mejorando la calidad educativa y la sociedad en general. |
| Palabras clave: | Minería de datos, gestión educativa superior, era digital. |
| Keyword: | Data mining, higher education management, digital age. |
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