Tema- LINEA BASE DE LA INVESTIGACIÓN.

LINEA BASE DE LA INVESTIGACIÓN.

Hablar de Big Data en términos generales se refiere al procesamiento de grandes volúmenes de datos almacenados es decir un procesamiento que supera la zeta bytes es decir un billón de giga Bytes.

Si no remontamos a la década de los 90 como lo hace (Fundación Innovación Bankinter, 2015) en su estudio afirma que la información de los negocios en donde los profesionales de la información empezaban a jerarquizar según su utilidad, es decir a partir de los datos se genera información y a través de ella conocimiento lo que implica que los datos son la materia prima para todo el desarrollo de las organizaciones.

Este cambio que surge de la manipulación de grandes cantidades datos ha permitido pasar a las organizaciones de los indicadores de rendimiento y cuadros de mando integral al análisis del rendimiento y a la ingeniería de datos, todo esto con la predicción que el Big data permite realizar con todos y cada una de sus herramientas.

Este nuevo paradigma de tratamiento de los datos no solo ha revolucionado los negocios en la forma de trabajar sus datos, sino que a extrapolado su trabajo a la medicina, el comportamiento de las personas, inclusive la educación.

Para (Salazar Argonza Javier, 2016) la tecnología Big Bata en la educación está brindando muchos beneficios sobre todo en la gestión académica, esto quiere decir que gracias al procesamiento de grandes cantidades de datos se ha podido analizar, visualizar, y entender de mejor manera a la educación.

Uno de los ejemplos que se puede observar sobre los resultados que ha dado la utilización de Big Data en la educación son los que ofrece la Arizona State University, gracias al estudio masivo de la información ha logrado combinar clase presenciales con clases online incorporando videos de acuerdo al tipo de apoyo que necesitan sus estudiantes de manera personalizada.

Todo esto gracias a la recopilación masiva de los datos y al procesamiento de los mismos mediante la utilización de herramientas de Big Data para el análisis como son la Academic Analytic y learning Analityc.

JUSTIFICACIÓN.

Problemática a Resolver

La investigación que se va a realizar abordará construcción de un modelo de Big Data aplicado en la Educación para determinar patrones de comportamientos sobre niveles de deserción y su influencia en la transformación educativa específicamente en el aprendizaje de los estudiantes de las instituciones de educación superior.

Justificación.

Una de las preocupaciones de las instituciones de educación superior es el alto índice de deserción de los estudiantes y de los bajos rendimientos, mucho de los cuales terminan en la reprobación de una o varias asignaturas, este fenómeno se dan tanto en instituciones públicas como privadas, los organismos de control con el fin de mejor la calidad académica de las instituciones de educación superior has realizados reajustes tanto en la estructura curricular como en las reglamentaciones para un correcto funcionamiento de las instituciones, pero no se ha pronunciado sobre los niveles de deserción y los problemas de aprendizaje que presentan los estudiantes en su formación.

Esta es uno de los objetivos principales de esta investigación al incorporar una tendencia tecnológica que hoy en día se está dando para los negocios se traslade a la educación para de esta manera determinar los patrones de comportamiento que origina que un estudiante tome la decisión de abandonar o desertar de sus estudios.

En argentina la universidad Abierta Interamericana de Buenos Aires al Igual que en México está desarrollando investigaciones sobre el desarrollo de Big Data y con esto determinar información que sus estudiantes plasman en las redes aun en su primera fase de implantación, en México según lo especiales de Desire2Learn e el año 2013 a través de una serie de algoritmos han logrado establecer y determinar que alumnos están en riegos de reprobar las asignaturas en donde se mide mediante cálculos el nivel y la constancia del estudiante (Feria de Ciencia,  la Rioja, 2014).

Si bien Big Data no está aún conceptualizada en su totalidad y aplicado a la realidad educativa no se tiene datos que permitan medir fehacientemente sus resultados como en el mundo de los negocios, varias universidades del mundo se encuentran ya aplicando los conceptos.

METODOLOGÍA

La metodología con la que se llevará a cabo esta investigación está dividida en tres fases:

Primera Fase: ARQUITECTURA DE BIG DATA

Esta fase permitirá establecer los elementos estructurales que componen un Big Data, analizando las características de volumen, velocidad, veracidad, variabilidad y variedad, estará caracterizado por ser un análisis de tipo cuantitativo, no experimental.

Se analizará si es conveniente para la investigación el desarrollar el Big Data o utilizar arquitecturas como las de IBM y ORACLE para trabajar.

Como resultado de esta fase se obtendrá la infraestructura estabilizada, probada y lista para proceder con el ingreso de la información.

Segunda Fase:

La investigación en esta fase es de carácter explicativa, no experimental pues no va a existir la manipulación de las variables, se diseñará y desarrollará algoritmos que permita realizar el análisis de la deserción y la identificación de los patrones de comportamiento de los estudiantes utilizando técnicas predictivas estadísticas para establecer los índices de deserción y poder tomar decisiones.

Tercera Fase: estará dedicada al análisis del aprendizaje de los estudiantes y a la identificación de patrones de comportamientos de los

AmbitoOnLine (2014). “GLASER: Necesitamos una internet menos dependiente de EEUU” Diario Ámbito Financiero, versión on line, Buenos Aires. Abril 2014.

Disponible: http://www.ambito.com/diario/noticia.asp?id=735458

 Armah, N. A. (2013). “Big Data Analysis: The Next Frontier”. Bank of Canada Review, 2013 (Summer), p. 32-39.

Disponible: http://www.bankofcanada.ca/wp-content/uploads/2013/08/boc-review-summer13-armah.pdf

 Barletta, Pereira, Robert y Yoguel (2013), “Argentina: Dinámica reciente del sector de software y servicios informáticos”, Revista CEPAL N° 110. Agosto 2013.

Disponible: http://www.cepal.cl/publicaciones/xml/2/49262/BandaAnchaenAL.pdf.pdf

 Barrantes, Roxana, Valeria Jordán, and Fernando Rojas. "La evolución del paradigma digital en América Latina." Banda ancha en América Latina: más allá de la conectividad (2013).

 Biem, et. al. (2010) “Real-Time Traffic Information Management using Stream Computing” IBM TJ Watson Research Center, NY, USA. 2010

...