| Revista: | Revista iberoamericana de educación superior |
| Base de datos: | CLASE |
| Número de sistema: | 000497323 |
| ISSN: | 2007-2872 |
| Autores: | Amaya Amaya, Arturo1 Huerta Castro, Franklin1 Flores Rodríguez, Carlos O2 |
| Instituciones: | 1Universidad Autónoma de Tamaulipas, Ciudad Victoria, Tamaulipas. México 2Exchange Hub LLC, Atlanta, Georgia. Estados Unidos de América |
| Año: | 2020 |
| Periodo: | Jun |
| Volumen: | 11 |
| Número: | 31 |
| País: | México |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, descriptivo |
| Resumen en español | La diversificación de modalidades educativas como e-Learning y b-learning ha permitido aumentar los índices de cobertura de la educación superior. Pero en la medida en que más estudiantes ingresan a las universidades, son más los estudiantes que no logran finalizar sus estudios de pregrado, detonando con ello los índices de deserción escolar, problema que no sólo tiene altos costos económicos y sociales a nivel nacional e internacional, sino que también genera condiciones de exclusión y de pobreza. El siguiente trabajo analiza los efectos negativos emanados de la deserción escolar universitaria, así como las características del Big Data, siendo éste una solución tecnológica viable y pertinente para brindar respuestas a esta problemática. Por otra parte, también se presentan las caracteríticas de la implementación del Modelo Analítico de Big Data de la Universidad Autónoma de Tamaulipas (UAT), así como sus resultados que permitieron identificar causas y factores que inciden en la deserción de los estudiantes universitarios |
| Resumen en inglés | The diversification of educational modalities such as e-learning and b- learning has made it possible to increase coverage rates in higher education. However, as more students enter universities, more of them fail to complete their undergraduate studies, thus detonating dropout rates, a problem that not only has high economic and social costs at the national and international level, but also generates conditions of exclusion and poverty. The following article analyzes the negative effects of academic dropout, as well as the characteristics of Big Data, which is a viable and pertinent technological solution to provide answers to this problem. On the other hand, the authors also present the main characteristics of the implementation of the Big Data Analytical Model of the Universidad Autónoma de Tamaulipas (UAT), as well as its results, which allowed to identify causes and factors that influence university students’ desertion |
| Resumen en portugués | A diversificação de modalidades educativas como e-learning e b-learning têm permitido aumentar os índices de cobertura da educação superior. Mas na medida em que mais estudantes entram nas universidades, são mais os que não conseguem finalizar seus estudos de graduação, detonando com isso os índices de abandono escolar, problema que não só tem altos custos económicos e sociais a nível nacional e internacional, mas que também gera condiciones de exclusão e de pobreza. O seguinte trabalho analisa os efeitos negativos emanados do abandono escolar universitário, assim como as características do Big Data, sendo este uma solução tecnológica viável e pertinente para brindar respostas a esta problemática. Por outro lado, também se apresentam as características da implementação do Modelo Analítico de Big Data da Universidade Autónoma de Tamaulipas (UAT), assim como seus resultados, que permitiram identificar causas e fatores que incidem no abandono dos estudantes universitários |
| Disciplinas: | Educación |
| Palabras clave: | Investigación educativa, Big Data, Modelos analíticos, Deserción escolar, México |
| Keyword: | Education, Educational research, Big Data, Analytical models, Dropout, Mexico |
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