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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.provenanceUniversidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Económicas y Sociales-
dc.creatorMalbernat, Lucía Rosario-
dc.creatorClemens, María Patricia-
dc.creatorVarela, Analia Elena-
dc.creatorUrrizaga, Ezequiel Matías-
dc.date2015-04-
dc.date.accessioned2019-06-19T14:05:07Z-
dc.date.available2019-06-19T14:05:07Z-
dc.date.issued2015-04-
dc.identifierhttp://nulan.mdp.edu.ar/2714/1/malbernat-etal-2015.pdf-
dc.identifier.urihttp://rodna.bn.gov.ar/jspui/handle/bnmm/321745-
dc.descriptionEn 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 han tomado los modelos y datos recabados en dichos estudios, se recabaron nuevos datos y están en etapa de exploración distintas técnicas de segmentación, variando sus métodos y parámetros para valorar su aplicación a través de distintas herramientas informáticas para Data Mining. De este modo, se evaluará 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, que han sido revisados, depurados, ampliados y actualizados, provienen de distintas unidades académicas de universidades de gestión pública y privada.-
dc.descriptionFil: Malbernat, Lucía Rosario. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Económicas y Sociales; Argentina.-
dc.descriptionFil: Clemens, María Patricia. Universidad CAECE; Argentina.-
dc.descriptionFil: Varela, Analia Elena. Universidad CAECE; Argentina.-
dc.descriptionFil: Urrizaga, Ezequiel Matías. Universidad CAECE; Argentina.-
dc.formatapplication/pdf-
dc.languagespa-
dc.relationhttp://nulan.mdp.edu.ar/2714/-
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess-
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar-
dc.sourceXVII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación, Salta [ARG], 16-17 abril 2015. ISBN 978-987-633-134-0.-
dc.sourcereponame:Nülan (UNMDP-FCEyS)-
dc.sourceinstname:Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Económicas y Sociales-
dc.sourceinstacron:UNMDP-FCEyS-
dc.source.urihttp://nulan.mdp.edu.ar/2714/1/malbernat-etal-2015.pdf-
dc.subjectMinería de Datos-
dc.subjectEducación Superior-
dc.subjectGestión Universitaria-
dc.titleAplicación de técnicas de data mining en gestión de docentes de educación superior-
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObject-
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion-
dc.typeinfo:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia-
Aparece en las colecciones: Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Económicas y Sociales

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