Aportaciones desde la minería de datos al proceso de captación de matrícula en Instituciones de Educación Superior particulares.

Autores

DOI:

https://doi.org/10.15359/ree.20-3.11

Palavras-chave:

Gestión educacional, planificación de la educación, administración de la educación, instituto de enseñanza superior, universidad, gestión de la información

Resumo

El presente artículo científico de investigación, tiene por objetivo analizar la forma en que la Minería de Datos (MD) permite optimizar el proceso de captación de matrícula, esto con la intención de diseñar un modelo predictivo de gestión de matrícula para las IES particulares de México. Se analizan la situación actual de las Instituciones de Educación Superior (IES) particulares en relación a su proceso de captación de matrícula y la aplicación de la MD en este. Se utilizó un Conjunto de Datos de prospectos ficticios para crear un árbol de decisión con el software Rapid Miner. Los resultados muestran que es posible construir y probar un modelo predictivo de gestión de matrícula como el ZAM&EST propuesto por los autores, para que las IES particulares puedan mejorar sus procesos de captación.

Biografia do Autor

Rafael Isaac Estrada-Danell, Instituto de Estudios Superiores de Tamaulipas

Licenciatura en Ingeniería Industrial para la Dirección, Maestro en Gestión del Capital Humano, ambos por el IEST – Anáhuac. Candidato a Doctor en Educación Internacional por la Universidad Autónoma de Tamaulipas. Actualmente es coordinador del Repensar de la Universidad en el Instituto de Estudios Superiores de Tamaulipas. Miembro de la Sociedad Mexicana de Educación Comparada. Árbitro de diversas revistas científicas. Sus temas de investigación son: minería de datos, ciencia de datos, ética y deontología de la educación superior. 

Roman Alberto Zamarripa-Franco, Instituto de Estudios Superiores de Tamaulipas

Ingeniero en Sistemas Computacionales por el Instituto Tecnológico de Cd. Madero, Maestro en Educación y Maestro en Calidad por el IEST – Anáhuac, Especialidad en Entornos Virtuales de Aprendizaje por Virtual Educa y la OEI, Doctor en Educación Internacional por la Universidad Autónoma de Tamaulipas. Profesor, investigador, coordinador de Tecnologías para la Educación en el IEST – Anáhuac. Coautor de diversos capítulos de libros, artículos científicos y ensayos. 

Pilar Giselle Zúñiga-Garay, Fundación Teletón México

Licenciada en Psicología por el IEST – Anáhuac, Maestra en Neuropsicología por el Instituto Europeo de Formación y Consultoría (INEFOC) de Madrid, España. Actualmente se desempeña como psicóloga familiar en el Centro de Rehabilitación Infantil Teletón (CRIT), Tamaulipas. Es además, Orientadora en CH & R Consultores. Sus temas de investigación son: educación, discapacidad, minería de datos y rehabilitación neuropsicológica. 


Isaías Martínez-Trejo, Universidad Autónoma de Tamaulipas

Isaías Martínez Trejo: Contador Público auditor, Master en Comercio Exterior egresado de la FCAT de la Universidad Autónoma de Tamaulipas, Dr. En Ciencias de la Educación y actualmente cursando otro doctorado en Gestión Estratégica de Negocios. Maestro de Tiempo Completo en UACJS de la UAT e integrante del Cuerpo Académico Consolidado, Investigaciones Jurídicas y Sociales, participante en los Proyectos: "Impacto de la Comunicación Mediática y de la interpretación y su regulación"; Proyecto: "Rumores y creencias colectivas sobre la salud y la enfermedad en habitantes con distinto perfil". ysayas55@hotmail.com

Referências

Altbach, P. G. (2006). International higher education: Reflections on policy and practice [Educación superior internacional: Reflexiones sobre política y práctica]. Boston: College Center for International Higher Education. Recuperado de https://www.bc.edu/content/dam/files/research_sites/cihe/pubs/Altbach_2006_Intl_HigherEd.pdf

Altbach, P. y Levy, D. C. (2005). Private higher education. A global revolution [Educación superior privada. Una revolución global]. Rotterdam: Sense Publishers. Recuperado de https://www.sensepublishers.com/media/787-private-higher-educationa.pdf

Álvarez, G. (Abril, 2011). El fin de la bonanza. La educación superior privada en México en la primera década del siglo XXI. Reencuentro: Educación superior privada, 60, 10-29. Recuperado de http://148.206.107.15/biblioteca_digital/estadistica.php?id_host=6&tipo=ARTICULO&id=7755&archivo=3-545-7755wke.pdf&titulo=El%20fin%20de%20la%20bonanza:%20La%20educaci%C3%B3n%20superior%20privada%20en%20M%C3%A9xico%20en%20la%20primera%20d%C3%A9cada%20del%20siglo%20XXI

Antons, C. M., y Maltz, E. N. (2006, otoño). Expanding the role of institutional research at small private universities: A case study in enrollment management using data mining [La expansión de la función de la investigación institucional hacia universidades privadas pequeñas: Un caso de estudio de gestión de matrícula utilizando minería de datos]. New Directions for Institutional Research, 131, 69-81. doi: http://dx.doi.org/10.1002/ir.188

Baker, R. y Yacef, K. (2009, otoño). The state of educational data mining in 2009: A review and future visions [El estado de la minería de datos educacional en 2009: Revisión y visiones futuras]. Journal of Educational Data Mining, 1(1). Recuperado de http://www.educationaldatamining.org/JEDM/index.php/JEDM/article/view/8/2

Bjarnason, S., Cheg, K.-M., Fielden, J., Lemaitre, M.-J., Levy, D. y Varghese, N. V. (2009). A new dynamic: Private higher education [Una nueva dinámica: Educación superior privada]. París: Unesco. Recuperado de http://unesdoc.unesco.org/images/0018/001831/183174e.pdf

Chang, L. (2006, otoño). Applying data mining to predict college admissions yield: A case study [La aplicación de la minería de datos para predecir la eficiencia de la admisión a la universidad]. New Directions for Institutional Research, 131, 53-68. doi http://dx.doi.org/10.1002/ir.187

Consejo para la Acreditación de la Educación Superior (COPAES). (2015). Sistema de información de programas acreditados. Recuperado de http://sieduca.com/copaes/

Davenport, T. H. y Patil, D. J. (Octubre, 2012). Data scientist: Tshe sexiest job of the 21st Century [Científico de datos: El trabajo más sexy del siglo XXI]. Harvard Bussines Review. Recuperado de https://hbr.org/2012/10/data-scientist-the-sexiest-job-of-the-21st-century

González, D. E. (Julio-diciembre, 2009). Factores individuales que afectan la demanda de educación superior de ingenierías: Caso de la Pontificia Universidad Javeriana de Cali. Cuadernos de Administración, 22(39), 307-333. Recuperado de http://www.redalyc.org/pdf/205/20511993014.pdf

González, J. M. y DesJardins, S. L. (2002). Artificial neural networks: A new approach to predicting application behavior [Redes neuronales artificiales: Un nuevo enfoque para predecir el comportamiento de solicitudes]. Research in Higher Education, 43(2), 235-258. doi: http://dx.doi.org/10.1023/A:1014423925000

Kotu, V. y Deshpande, B. (2015). Predictive analytics and data mining. Concepts and practice with rapidMiner [Análisis predictivo y minería de datos. Conceptos y práctica con rapidMiner]. Waltham: Morgan Kaufmann.

Kumar, S. y Saurabh, P. (2012). Data mining application in enrollment management: A case study [Aplicación de la minería de datos en la gestión de la matrícula: Un estudio de caso]. International Journal of Computer Applications, 41(5), 1-6. doi: http://dx.doi.org/10.5120/5534-7581

Nandeshwar, A. y Chaudhari, S. (2009). Enrollment prediction models using data mining [Modelos de predicción de matrícula utilizando minería de datos]. Recuperado de http://nandeshwar.info/wp-content/uploads/2008/11/DMWVU_Project.pdf

Organización para la Cooperación Económica y el Desarrollo (OCDE). (2014). Education at a Glance 2014 OECD Indicators [Panorama de la educación. Indicadores de la OCDE 2014]. Recuperado de http://www.oecd.org/edu/Education-at-a-Glance-2014.pdf

Romero, C., y Ventura, S. (2007). Educational data mining: A survey from 1995 to 2005 [Minería de datos educativa: Un estudio de 1995 a 2005]. Expert Systems with Applications 33(1), 135-146. doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2006.04.005

Secretaría de Educación Pública (SEP) y Sistema Interactivo de Consulta de Estadística Educativa. (s. f.). Total de instituciones en periodo 2008-2009. México: Autor. Recuperado de http://www.planeacion.sep.gob.mx/principalescifras/

Sigillo, A. (2013). Predictive modeling in enrollment management: New insights and techniques [El modelo predictivo en gestión de matrícula: Nuevas perspectivas y técnicas]. Recuperado de http://www.uversity.com/downloads/research/EI Whitepaper_R6.pdf

The World Bank (2000). Higher education in developing countries. Peril and Promise. Recuperado de http://siteresources.worldbank.org/EDUCATION/Resources/278200-1099079877269/547664-1099079956815/peril_promise_en.pdf

Van Der Aalst, W. (2012). Process mining: Overview and opportunities [Minería de procesos: Descripción y oportunidades]. ACM Transactions on Management Information Systems, 99(99). doi: http://dx.doi.org/10.1145/2229156.2229157

Publicado

2016-09-01

Como Citar

Aportaciones desde la minería de datos al proceso de captación de matrícula en Instituciones de Educación Superior particulares. (R. I. Estrada-Danell, R. A. Zamarripa-Franco, P. G. Zúñiga-Garay, & I. Martínez-Trejo , Trads.). (2016). Revista Electrónica Educare, 20(3), 1-21. https://doi.org/10.15359/ree.20-3.11

Edição

Seção

Artigos (Seção avaliada por pares)

Como Citar

Aportaciones desde la minería de datos al proceso de captación de matrícula en Instituciones de Educación Superior particulares. (R. I. Estrada-Danell, R. A. Zamarripa-Franco, P. G. Zúñiga-Garay, & I. Martínez-Trejo , Trads.). (2016). Revista Electrónica Educare, 20(3), 1-21. https://doi.org/10.15359/ree.20-3.11

Comentarios (ver términos de uso)