La investigación que se reporta ,aprobada por RR 549/13 para el período 2014-2015, continúa estudios previos que dieron lugar a la Tesis de Maestría en Gestión Universitaria ?Innovación en educación universitaria: Factibilidad de incorporar actividades virtuales según las competencias docentes? (UNMDP, 2012). En dicho estudio se aplicó minería de datos para obtener información utilizado una técnica de segmentación de docentes entendida como ?mejor? a partir del análisis bibliográfico y del contexto situacional y surgió la pregunta de qué manera la clasificación de los docentes podía variar según la técnica, método de segmentación y herramientas utilizadas. Así, dado el modelo de segmentación que fue utilizado en el estudio precedente, se propone indagar variaciones en la técnica aplicada, método elegido y herramienta informática utilizada para el procesamiento de los datos, de modo de poder comparar resultados y medir precisión y eficiencia de diversos algoritmos y herramientas de tipo open source especializadas en procesamiento de datos a través de técnicas de datamining. Problema de investigación: ¿La clasificación de los docentes puede variar según la técnica, el método de segmentación que se implemente y las herramientas que se utilicen? Hipótesis de investigación: La técnica, el método de segmentación y la herramienta informática elegida influyen en la conformación de los clústeres (en relación a la Preparación y la Actitud para la modalidad virtual), pudiéndose modificar, si se alteran, el clúster destino de cada uno de los docentes. Es objetivo de esta investigación, explorar distintas técnicas de segmentación, elegir distintos métodos variando sus parámetros y valorar su aplicación a través de distintas herramientas informáticas para datamining, a fin de poder evaluar el impacto que tienen en los resultados y en propio procesamiento de los datos. La siguiente tabla da cuenta de los resultados obtenidos en cada segmento, mediante la aplicación del algoritmo de segmentación, para datos recabados en dos Unidades Académicas (FCEyS de la UNMDP y Subsede Mar del Plata de Universidad CAECE), los cuales serán tomado como base del nuevo análisis propuesto. Segmentación de docentes según su actitud innovadora UCAECE: Segmento Frecuencia absoluta Frecuencia relativa Refractarios 40 28,99% Indiferentes 74 53,62% Innovadores 24 17,39% UNMDP Segmento Frecuencia absoluta Frecuencia relativa Refractarios 25 21,93% Indiferentes 66 57,89% Innovadores 23 20,18% Los segmentos definidos (Refractarios, Indiferentes e Innovadores) se basan en el puntaje obtenido por cada docente en dos variables de entrada calculadas a partir de un modelo diseñado ad hoc . Dichas Variables son Preparación y Actitud. Este proyecto se relaciona con otros dos, radicados respectivamente en el Centro de Investigación en Procesos Básicos, Metodología y Educación (CIMEPB) de la Facultad de Psicología y en la Facultad de Ciencias Económicas y Sociales de la UNMDP.