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Segmentación de Docentes Según su Perfil Innovador. Aplicación de Técnicas de Minería de Datos en la Gestión de Docentes
Lucia Rosario Malbernat, María Patricia Clemens y Analía Elena Varela.
Primeras Jornadas Argentinas de Creatividad e Innovación Tecnológica. Universidad CAECE, Mar del Plata, 2015.
  ARK: https://n2t.net/ark:/13683/pqdf/0Mq
Resumen
El presente trabajo reporta el estado de la Investigación ?Aplicación de técnicas de Data Mining en gestión de docentes de educación superior? radicado en el Departamento de Sistemas de la Universidad CAECE, República Argentina.Se han tomado de estudios previos un algoritmo de segmentación y un modelo matemático, diseñados ad hoc para calcular indicadores, y están en etapa de exploración distintas técnicas de segmentación y herramientas informáticas para Data Mining. En dichos estudios se concluyó que, ?en relación a la Preparación y la Actitud para incorporar TIC, los docentes pueden clasificarse como Innovadores, Indiferentes y Refractarios?. Surge en esta nueva instancia de investigación que es más pertinente identificar 4 e incluso 5 segmentos, cuyas descripciones se comparten en este trabajo.De este modo, se está evaluando 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 provienen de distintas unidades académicas de universidades de gestión pública y privada.
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