El desarrollo de las tecnologías de información y comunicación han facilitado el uso de herramientas tecnológicas en numerosos ámbitos. Esto ha propiciado la generación de información en volúmenes significativos, que dificulta la posibilidad de extraer decisiones basadas en situaciones detectadas como no deseables. Es por eso que las organizaciones necesitan la integración de herramientas tecnológicas adecuadas para poder adaptarse a las exigencias del medio y detectar de manera más ágil las posibilidades de mejora. Por lo tanto este proyecto pretende el desarrollo de una metodología para el diseño de un sistema de soporte decisión que será aplicado en un contexto educativo.Eje: Tecnología Informática Aplicada en Educación.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Colaccioppo, Nicolás

Constable, Leticia

Corso, Cynthia Lorena

Cragnolini, Agustina

Mallo Britos, Anabel

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Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

Integración de recursos del Paradigma Analítico y de la Inteligencia de Negocios como estrategia para el fortalecimiento del proceso de toma de decisiones en un contexto educativo. Ing. Corso Cynthia, Ing. Constable Leticia, Ing. Colaccioppo Nicolás, Ing. Agustina Cragnolini, Mallo Britos Anabel.   Centro de Investigación, Desarrollo y Transferencia de Sistemas de Información Departamento Ingeniería en Sistemas de Información Facultad Regional Córdoba. Universidad Tecnológica Nacional Maestro M. López esq. Cruz Roja-Ciudad Universitaria-Córdoba cynthia@bbs.frc.utn.edu.ar/leticiaconstable@gmail.con/nicolas_colacioppo@hotmail.com/agustinacragnolini@gmail.com/anabelmbritos@gmail.com  RESUMEN El desarrollo de las tecnologías de información y comunicación han facilitado el uso de herramientas tecnológicas en numerosos ámbitos. Esto ha propiciado la generación de información en volúmenes significativos, que dificulta la posibilidad de extraer decisiones basadas en situaciones detectadas como no deseables. Es por eso que las organizaciones necesitan la integración de herramientas tecnológicas adecuadas para poder adaptarse a las exigencias del medio y detectar de manera más ágil las posibilidades de mejora. Por lo tanto este proyecto pretende el desarrollo de una metodología para el diseño de un sistema de soporte decisión que será aplicado en un contexto educativo.  .  Palabras claves: inteligencia de negocios, paradigma analítico, sistema de soporte de decisión, educación. CONTEXTO Este trabajo hace referencia al proyecto “Integración de recursos del Paradigma Analítico y de la Inteligencia de Negocios como estrategia para el fortalecimiento en el proceso de toma de decisiones” PID- SIUTNCO0005101, que ha sido homologado por la Secretaría de Ciencia, Tecnología y Posgrado de la Universidad Tecnológica Nacional. El contexto de desarrollo de la presente investigación es el Centro de Investigación, Desarrollo y Transferencia de Sistemas de Información (GIDTSI) radicado en la U.T.N Facultad Regional Córdoba. 1. INTRODUCCIÓN Actualmente las instituciones educativas enfrentan  un contexto con mayores demandas y exigencias, por lo que resulta importante tener la posibilidad de tomar decisiones inteligentes, colaborativas y basadas en hechos para conseguir resultados óptimos.   Existen diversos estudios que han considerado el uso de analíticas como un recurso válido para fortalecer el proceso de toma de decisiones de manera exitosa en diferentes ámbitos [1][2][3][4]. La capacidad analítica consiste en la utilización de herramientas y tecnologías que convierten los datos en utilizables, intuitivos y predictivos. Este concepto puede llegar a potenciarse por medio del uso de herramientas pertenecientes al área de la inteligencia de negocios, como una alternativa para el fortalecimiento en el proceso de toma de decisiones.  La Inteligencia de Negocios (BI- Business Intelligence) comprende un conjunto de estrategias y componentes que permiten transformar los datos operacionales en información consolidada y ésta en conocimiento útil para la toma de decisiones acertadas; es decir, facilita el monitoreo del cumplimento de los objetivos organizacionales y admite el análisis de la información histórica, contribuyendo la creación de estrategias que generan ventajas competitivas en el mercado [5].   Los campos de aplicación de BI más comunes son: educación, el sector empresarial e industrial, la banca, salud, turismo, moda y otros, en donde se pueda analizar las tendencias e identificar la demanda de los consumidores [6][7][8].   Existen diversas herramientas de BI que facilitan el análisis descriptivo y predictivo de los datos. Este tipo de herramientas se clasifican en dos: los sistemas de soporte de decisiones y los sistemas de información para ejecutivos [9][10][11][12].   Los sistemas de soporte de decisiones (SSD) se caracterizan por modelar la información usada por los altos mandos como apoyo para la toma de decisiones [13]. Estos facilitan el análisis de datos debido a que disponen de información histórica accesible rápidamente y presentada en informes dinámicos, flexibles e interactivos. Mientras que los sistemas de información ejecutiva (EIS) tienen la función de analizar el estado actual de los KPI's de cada área de la organización, manejando información estratégica para la empresa.  Este trabajo se enfoca en el estudio relacionado con el diseño e implementación de herramientas de inteligencia de negocio, cuyos resultados serán transferidos a un contexto educativo de nivel superior. La fundamentación de transferencia de los resultados a este ámbito, radica en la importancia de poder encontrar nuevos recursos alternativos que faciliten el mejoramiento en materia de calidad educativa basado en la toma de decisiones inteligentes.   La unidad bajo estudio es la cátedra de Paradigmas de Programación perteneciente al segundo nivel de la carrera de Ingeniería en Sistemas de Información de la UTN Facultad Regional Córdoba. Desde la cátedra se promueve la incorporación de herramientas tecnológicas que permitan contribuir a una educación de calidad a través del asesoramiento y acompañamiento de las actividades académicas desarrolladas. Una de las herramientas que se encuentran a disposición de los docentes son los entornos virtuales de enseñanza y aprendizaje (EVEA), cuyas posibilidades de utilización son muchas y muy variadas [14]. La UTN Facultad Regional Córdoba ofrece la posibilidad de acceder a la plataforma virtual Moodle, que representa un espacio de trabajo para los profesores y alumnos facilitando la comunicación, interacción y acceso a recursos de interés.  La cátedra bajo estudio ha manifestado la necesidad de disponer información consolidada e integrada relacionada con el progreso y resultado de las actividades académicas desarrolladas de manera presencial y on-line que surgen de la interacción con la plataforma virtual Moodle. Por lo expuesto anteriormente se infiere que el tomar decisiones en este contexto, en el que el volumen de datos es significativo se torna en una actividad sumamente compleja para los profesores. Dando origen así a la necesidad de desarrollar sistemas de apoyo para la toma de decisiones que se proponen como objetivo del presente proyecto.  2. LINEAS DE INVESTIGACIÓN y DESARROLLO  De este proyecto se desprenden al menos cuatro líneas de investigación y desarrollo. A continuación se presenta una descripción sintética de las mismas:   Inteligencia de Negocios: se pretende el estudio y análisis de herramientas de BI haciendo foco en los sistemas de soporte de decisión, su arquitectura y la revisión metodologías para su diseño e implementación.  Ingeniería de Requerimientos: se investigarán diversas técnicas de requerimientos con el propósito de formalizar y registrar las demandas del dominio bajo estudio.  Datawarehouse: se estudiarán distintos enfoques para el diseño del almacén de datos, como así también la evaluación de estrategias para la integración de los datos que provienen de diferentes fuentes.  Paradigma Analítico: en este proyecto se considerará el estudio de las analíticas de aprendizaje cuya finalidad es el seguimiento del uso de los entornos virtuales. El estudio de este aspecto permitirá complementar los resultados de esta investigación en el contexto bajo estudio.    Entornos virtuales de enseñanza y aprendizaje: se investigarán y analizarán herramientas de seguimiento para la recolección de los datos que surgen de las interacciones de los alumnos a las actividades y con los profesores. 3. RESULTADOS OBTENIDOS/ESPERADOS Este proyecto se ha planificado en tres años de ejecución (2019-2021) para el desarrollo de los siguientes objetivos:  Objetivo General Desarrollar una metodología para el  diseño e implementación de un sistema de información que agilice el proceso de toma de decisiones, considerando la analítica digital e indicadores de interés para el dominio bajo estudio.  Objetivos Particulares   Relevar la situación actual  del dominio bajo estudio e identificar los aspectos de los que se pretende realizar un seguimiento para su control y optimización.   Definir objetivos y métricas analíticas alineadas con los requerimientos detectados.   Elaborar un esquema que permita implementar un almacén con el fin de consolidar los datos de interés que provienen de diferentes fuentes.  Diseñar y desarrollar una interfaz que permita la integración de los datos almacenados para la detección de desviaciones de los objetivos propuestos en el dominio de análisis.  Resultados esperados  Como este proyecto está al inicio de su primer año de ejecución los resultados que se han logrado hasta el momento están vinculados con el estado del arte de las herramientas tecnológicas que pertenecen al campo de la inteligencia de negocios.  A continuación se detallan las actividades planificadas para el desarrollo del proyecto:   Relevamiento a los profesores de la cátedra bajo estudio con el fin de establecer la misión, visión y estrategia en este contexto.  Diseño del mapa estratégico atendiendo las necesidades de la cátedra alineado con la misión de la misma.   Identificación de los indicadores para cada objetivo identificado.  Relevamiento de herramientas tecnológicas para la automatización del sistema de soporte de decisión.  Implementación del sistema de soporte de decisión.  Validación de funcionalidad con los usuarios finales.  Capacitación dirigida a los usuarios.  Realización de revisiones estratégicas periódicas, con el fin de obtener un feedback para aprender sobre la estrategia y mejorarla. 4. FORMACIÓN DE RECURSOS HUMANOS Este proyecto está conformado por docentes-investigadores pertenecientes a la carrera de grado de Ingeniería en Sistemas de Información. Todos los integrantes docentes del PID han participado del proceso de categorizaciones en investigación dentro del Programa de Incentivos del MECyT; así como en la categorización interna que posee la U.T.N.  La mayoría de los docentes investigadores que integran el PID, comparten su actividad académica en la cátedra Paradigmas de Programación lo que constituye un aporte significativo para el avance y ejecución del proyecto. Además se prevé la participación de  alumnos avanzados en la carrera que realizan su práctica supervisada como requisito para el otorgamiento del título de grado de Ingeniero.  En este proyecto participan dos becarios, un alumno y otro graduado con el objetivo de complementar su formación académica con un acercamiento al ámbito de la investigación científica.  5. REFERENCIAS [1] Siemens, G. Learning analytics: envisioning a research discipline and a domain of practice. En Proceedings of the 2nd International Conference on Learning Analytics and Knowledge, ACM, pp. 4-8, 2012. [2] Clow, Doug. The learning analytics cycle: closing the loop effectively.  National Conference on Learning Analytics & Knowledge, Vancouver, pp. 134-137, 2012.  [3] Baker, R.; Siemens, G. Educational data mining and learning analytics, Sawyer, K. (ed.), Cambridge Handbook of the Learning Sciences, 2013.  [4] Marín Díaz, V.; Sampedro Requena, B. Web 2.0 for the invigoration and participation of families and communities, Journal of New Approaches in Educational Research, vol.5, pp. 38-43, 2016.   [5] Marinheiro, A., & Bernardino, J.  Analysis of open source Business Intelligence suites. Information Systems and Technologies (CISTI), 2013 8th Iberian Conference on, pp. 1-7, 2013. [6] Parr, O. Data Mining Cookbook Modeling Data for Marketing, Risk, and Customer Relationship Management, Editorial Wiley, 2000.  [7] Silberschatz A., Korth H., Sudarshan S. Fundamentos de Base de Datos, McGraw-Hill, Madrid, España, 2006. [8] Abebe, A. J. and Price, R. K. Decision support system for flood warning in urban areas. Proceedings of the XXIX IAHR Congress, Beijing, China, Sept 16-21, 2001. [9] Ghosh, R. An Integrated Approach to Deploy Data Warehouse in Business Intelligence Environment, Third International Conference on Computer, Communication, Control and Information Technology (C3IT 2015), ISBN: 978-1-4799-4445-3, 2015. [10] M. S. Gounder, V. V. Iyer and A. A. Mazyad, A survey on business intelligence tools for university dashboard development, 2016 3rd MEC International Conference on Big Data and Smart City (ICBDSC), Muscat, pp. 1-7, 2016. [11] Marinheiro, Antonio & Bernardino, Jorge. Experimental Evaluation of Open Source Business Intelligence Suites using OpenBRR. Latin America Transactions, IEEE (Revista IEEE America Latina). 13. 810-817, 2015. [12] M. Vassell, O. Apperson, P. Calyam, J. Gillis and S. Ahmad, "Intelligent Dashboard for augmented reality based incident command response co-ordination," 2016 13th IEEE Annual Consumer Communications & Networking Conference (CCNC), Las Vegas, NV, pp. 976-979, 2016. [13] Castro, C., Uribe, D., & Castro, J. Marco de Referencia para el Desarrollo de un Sistema de Apoyo para la Toma de Decisiones para la Gestión de Inventarios, 10(1), pp. 32–44, 2014.  [14] Nóbile Cecilia Inés., Luna Álvaro Enrique. Los entornos virtuales de Enseñanza y Aprendizaje en la Universidad Nacional de La Plata. Una aproximación a los usos y opiniones de los estudiantes. INNOEDUCA, Editorial: Universidad de Málaga,Vol. 1, pp. 3-9, 2015. [15] Dawson, S., Heathcote, L. & Poole, G. Harnessing ICT potential: The adoption and analysis of ICT systems for enhancing the student learning experience. International Journal of Educational Management, pp. 116-128, 2010.  [16] Andreu J., Solera, A. and Paredes, J. Decision support system for integrated water resources planning and management. Northern Environmental Research Network, University of Oulu, Finland, 2002. [17] Quintero, J. H. Diseño de un modelo gerencial basado en el cuadro de mando integral para el Instituto Universitario Tecnológico de Ejido, Actualidad Contable Face, pp. 89-103, 2008. [18] Rodríguez-Cruz, Y.; Pinto, M. Modelo de uso de información para la toma de decisiones estratégicas en organizaciones de información. Transinformação, vol. 30,  pp. 51-64, 2018. [19] Barra, A. M., Alineamiento Estratégico Sectorial: Caso de Estudio Aplicado a una Universidad Chilena, Formación Universitaria, pp. 3-12, 2015. [20] Verbert, K.; Govaerts, S.; Duval, E.; Santos, J. L.; Van Assche, F.; Parra, G.; Klerkx, J. Learning dashboards: an overview and future research opportunities, Personal and Ubiquitous Computing, pp. 1499-1514, 2014.        

Integración de recursos del paradigma analítico y de la inteligencia de negocios como estrategia para el fortalecimiento del proceso de toma de decisiones en un contexto educativo

SEDICI - Repositorio de la UNLP

Integración de recursos del Paradigma Analítico y de la Inteligencia de 
Negocios como estrategia para el fortalecimiento del proceso de toma de 
decisiones en un contexto educativo. 
Ing. Corso Cynthia, Ing. Constable Leticia, Ing. Colaccioppo Nicolás, Ing. 
Agustina Cragnolini, Mallo Britos Anabel. 
  
Centro de Investigación, Desarrollo y Transferencia de Sistemas de Información 
Departamento Ingeniería en Sistemas de Información 
Facultad Regional Córdoba. Universidad Tecnológica Nacional 
Maestro M. López esq. Cruz Roja-Ciudad Universitaria-Córdoba 
cynthia@bbs.frc.utn.edu.ar/leticiaconstable@gmail.con/nicolas_colacioppo@hotmail.com/agustina
cragnolini@gmail.com/anabelmbritos@gmail.com 
 
RESUMEN 
El desarrollo de las tecnologías de 
información y comunicación han 
facilitado el uso de herramientas 
tecnológicas en numerosos ámbitos. Esto 
ha propiciado la generación de 
información en volúmenes significativos, 
que dificulta la posibilidad de extraer 
decisiones basadas en situaciones 
detectadas como no deseables. Es por eso 
que las organizaciones necesitan la 
integración de herramientas tecnológicas 
adecuadas para poder adaptarse a las 
exigencias del medio y detectar de 
manera más ágil las posibilidades de 
mejora. Por lo tanto este proyecto 
pretende el desarrollo de una metodología 
para el diseño de un sistema de soporte 
decisión que será aplicado en un contexto 
educativo.  
.  
Palabras claves: inteligencia de 
negocios, paradigma analítico, sistema 
de soporte de decisión, educación. 
CONTEXTO 
Este trabajo hace referencia al proyecto 
“Integración de recursos del Paradigma 
Analítico y de la Inteligencia de Negocios 
como estrategia para el fortalecimiento en 
el proceso de toma de decisiones” PID- 
SIUTNCO0005101, que ha sido 
homologado por la Secretaría de Ciencia, 
Tecnología y Posgrado de la Universidad 
Tecnológica Nacional. El contexto de 
desarrollo de la presente investigación es 
el Centro de Investigación, Desarrollo y 
Transferencia de Sistemas de Información 
(GIDTSI) radicado en la U.T.N Facultad 
Regional Córdoba. 
1. INTRODUCCIÓN 
Actualmente las instituciones educativas 
enfrentan  un contexto con mayores 
demandas y exigencias, por lo que resulta 
importante tener la posibilidad de tomar 
decisiones inteligentes, colaborativas y 
basadas en hechos para conseguir 
resultados óptimos.  
 
Existen diversos estudios que han 
considerado el uso de analíticas como un 
recurso válido para fortalecer el proceso 
de toma de decisiones de manera exitosa 
en diferentes ámbitos [1][2][3][4]. La 
capacidad analítica consiste en la 
utilización de herramientas y tecnologías 
que convierten los datos en utilizables, 
intuitivos y predictivos. Este concepto 
puede llegar a potenciarse por medio del 
uso de herramientas pertenecientes al área 
de la inteligencia de negocios, como una 
alternativa para el fortalecimiento en el 
proceso de toma de decisiones. 
 
La Inteligencia de Negocios (BI- 
Business Intelligence) comprende un 
conjunto de estrategias y componentes 
que permiten transformar los datos 
operacionales en información consolidada 
y ésta en conocimiento útil para la toma 
de decisiones acertadas; es decir, facilita 
el monitoreo del cumplimento de los 
objetivos organizacionales y admite el 
análisis de la información histórica, 
contribuyendo la creación de estrategias 
que generan ventajas competitivas en el 
mercado [5].  
 
Los campos de aplicación de BI más 
comunes son: educación, el sector 
empresarial e industrial, la banca, salud, 
turismo, moda y otros, en donde se pueda 
analizar las tendencias e identificar la 
demanda de los consumidores [6][7][8].  
 
Existen diversas herramientas de BI que 
facilitan el análisis descriptivo y 
predictivo de los datos. Este tipo de 
herramientas se clasifican en dos: los 
sistemas de soporte de decisiones y los 
sistemas de información para ejecutivos 
[9][10][11][12].  
 
Los sistemas de soporte de decisiones 
(SSD) se caracterizan por modelar la 
información usada por los altos mandos 
como apoyo para la toma de decisiones 
[13]. Estos facilitan el análisis de datos 
debido a que disponen de información 
histórica accesible rápidamente y 
presentada en informes dinámicos, 
flexibles e interactivos. 
Mientras que los sistemas de información 
ejecutiva (EIS) tienen la función de 
analizar el estado actual de los KPI's de 
cada área de la organización, manejando 
información estratégica para la empresa. 
 
Este trabajo se enfoca en el estudio 
relacionado con el diseño e 
implementación de herramientas de 
inteligencia de negocio, cuyos resultados 
serán transferidos a un contexto educativo 
de nivel superior. La fundamentación de 
transferencia de los resultados a este 
ámbito, radica en la importancia de poder 
encontrar nuevos recursos alternativos 
que faciliten el mejoramiento en materia 
de calidad educativa basado en la toma de 
decisiones inteligentes.  
 
La unidad bajo estudio es la cátedra de 
Paradigmas de Programación 
perteneciente al segundo nivel de la 
carrera de Ingeniería en Sistemas de 
Información de la UTN Facultad 
Regional Córdoba. Desde la cátedra se 
promueve la incorporación de 
herramientas tecnológicas que permitan 
contribuir a una educación de calidad a 
través del asesoramiento y 
acompañamiento de las actividades 
académicas desarrolladas. Una de las 
herramientas que se encuentran a 
disposición de los docentes son los 
entornos virtuales de enseñanza y 
aprendizaje (EVEA), cuyas posibilidades 
de utilización son muchas y muy variadas 
[14]. La UTN Facultad Regional Córdoba 
ofrece la posibilidad de acceder a la 
plataforma virtual Moodle, que representa 
un espacio de trabajo para los profesores 
y alumnos facilitando la comunicación, 
interacción y acceso a recursos de interés. 
 
La cátedra bajo estudio ha manifestado la 
necesidad de disponer información 
consolidada e integrada relacionada con 
el progreso y resultado de las actividades 
académicas desarrolladas de manera 
presencial y on-line que surgen de la 
interacción con la plataforma virtual 
Moodle. Por lo expuesto anteriormente se 
infiere que el tomar decisiones en este 
contexto, en el que el volumen de datos es 
significativo se torna en una actividad 
sumamente compleja para los profesores. 
Dando origen así a la necesidad de 
desarrollar sistemas de apoyo para la 
toma de decisiones que se proponen como 
objetivo del presente proyecto. 
 
2. LINEAS DE INVESTIGACIÓN 
y DESARROLLO 
 
De este proyecto se desprenden al menos 
cuatro líneas de investigación y 
desarrollo. A continuación se presenta 
una descripción sintética de las mismas:  
 
Inteligencia de Negocios: se pretende el 
estudio y análisis de herramientas de BI 
haciendo foco en los sistemas de soporte 
de decisión, su arquitectura y la revisión 
metodologías para su diseño e 
implementación. 
 
Ingeniería de Requerimientos: se 
investigarán diversas técnicas de 
requerimientos con el propósito de 
formalizar y registrar las demandas del 
dominio bajo estudio. 
 
Datawarehouse: se estudiarán distintos 
enfoques para el diseño del almacén de 
datos, como así también la evaluación de 
estrategias para la integración de los datos 
que provienen de diferentes fuentes. 
 
Paradigma Analítico: en este proyecto se 
considerará el estudio de las analíticas de 
aprendizaje cuya finalidad es el 
seguimiento del uso de los entornos 
virtuales. El estudio de este aspecto 
permitirá complementar los resultados de 
esta investigación en el contexto bajo 
estudio.   
 
Entornos virtuales de enseñanza y 
aprendizaje: se investigarán y analizarán 
herramientas de seguimiento para la 
recolección de los datos que surgen de las 
interacciones de los alumnos a las 
actividades y con los profesores. 
3. RESULTADOS 
OBTENIDOS/ESPERADOS 
Este proyecto se ha planificado en tres 
años de ejecución (2019-2021) para el 
desarrollo de los siguientes objetivos: 
 
Objetivo General 
Desarrollar una metodología para el  
diseño e implementación de un sistema de 
información que agilice el proceso de 
toma de decisiones, considerando la 
analítica digital e indicadores de interés 
para el dominio bajo estudio. 
 
Objetivos Particulares 
 
 Relevar la situación actual  del 
dominio bajo estudio e identificar los 
aspectos de los que se pretende realizar 
un seguimiento para su control y 
optimización.  
 Definir objetivos y métricas analíticas 
alineadas con los requerimientos 
detectados.  
 Elaborar un esquema que permita 
implementar un almacén con el fin de 
consolidar los datos de interés que 
provienen de diferentes fuentes. 
 Diseñar y desarrollar una interfaz que 
permita la integración de los datos 
almacenados para la detección de 
desviaciones de los objetivos propuestos 
en el dominio de análisis. 
 
Resultados esperados 
 
Como este proyecto está al inicio de su 
primer año de ejecución los resultados 
que se han logrado hasta el momento 
están vinculados con el estado del arte de 
las herramientas tecnológicas que 
pertenecen al campo de la inteligencia de 
negocios. 
 
A continuación se detallan las actividades 
planificadas para el desarrollo del 
proyecto: 
 
 Relevamiento a los profesores de la 
cátedra bajo estudio con el fin de 
establecer la misión, visión y estrategia en 
este contexto. 
 Diseño del mapa estratégico 
atendiendo las necesidades de la cátedra 
alineado con la misión de la misma.  
 Identificación de los indicadores para 
cada objetivo identificado. 
 Relevamiento de herramientas 
tecnológicas para la automatización del 
sistema de soporte de decisión. 
 Implementación del sistema de soporte 
de decisión. 
 Validación de funcionalidad con los 
usuarios finales. 
 Capacitación dirigida a los usuarios. 
 Realización de revisiones estratégicas 
periódicas, con el fin de obtener un 
feedback para aprender sobre la estrategia 
y mejorarla. 
4. FORMACIÓN DE 
RECURSOS HUMANOS 
Este proyecto está conformado por 
docentes-investigadores pertenecientes a 
la carrera de grado de Ingeniería en 
Sistemas de Información. Todos los 
integrantes docentes del PID han 
participado del proceso de 
categorizaciones en investigación dentro 
del Programa de Incentivos del MECyT; 
así como en la categorización interna que 
posee la U.T.N. 
 
La mayoría de los docentes 
investigadores que integran el PID, 
comparten su actividad académica en la 
cátedra Paradigmas de Programación lo 
que constituye un aporte significativo 
para el avance y ejecución del proyecto. 
Además se prevé la participación de  
alumnos avanzados en la carrera que 
realizan su práctica supervisada como 
requisito para el otorgamiento del título 
de grado de Ingeniero. 
 
En este proyecto participan dos becarios, 
un alumno y otro graduado con el 
objetivo de complementar su formación 
académica con un acercamiento al ámbito 
de la investigación científica. 
 
5. REFERENCIAS 
[1] Siemens, G. Learning analytics: 
envisioning a research discipline and a 
domain of practice. En Proceedings of the 
2nd International Conference on Learning 
Analytics and Knowledge, ACM, pp. 4-8, 
2012. 
[2] Clow, Doug. The learning analytics 
cycle: closing the loop effectively.  
National Conference on Learning 
Analytics & Knowledge, Vancouver, pp. 
134-137, 2012.  
[3] Baker, R.; Siemens, G. Educational 
data mining and learning analytics, 
Sawyer, K. (ed.), Cambridge Handbook 
of the Learning Sciences, 2013.  
[4] Marín Díaz, V.; Sampedro Requena, 
B. Web 2.0 for the invigoration and 
participation of families and 
communities, Journal of New Approaches 
in Educational Research, vol.5, pp. 38-43, 
2016.   
[5] Marinheiro, A., & Bernardino, J.  
Analysis of open source Business 
Intelligence suites. Information Systems 
and Technologies (CISTI), 2013 8th 
Iberian Conference on, pp. 1-7, 2013. 
[6] Parr, O. Data Mining Cookbook 
Modeling Data for Marketing, Risk, and 
Customer Relationship Management, 
Editorial Wiley, 2000.  
[7] Silberschatz A., Korth H., Sudarshan 
S. Fundamentos de Base de Datos, 
McGraw-Hill, Madrid, España, 2006. 
[8] Abebe, A. J. and Price, R. K. Decision 
support system for flood warning in urban 
areas. Proceedings of the XXIX IAHR 
Congress, Beijing, China, Sept 16-21, 
2001. 
[9] Ghosh, R. An Integrated Approach to 
Deploy Data Warehouse in Business 
Intelligence Environment, Third 
International Conference on Computer, 
Communication, Control and Information 
Technology (C3IT 2015), ISBN: 978-1-
4799-4445-3, 2015. 
[10] M. S. Gounder, V. V. Iyer and A. A. 
Mazyad, A survey on business 
intelligence tools for university dashboard 
development, 2016 3rd MEC 
International Conference on Big Data and 
Smart City (ICBDSC), Muscat, pp. 1-7, 
2016. 
[11] Marinheiro, Antonio & Bernardino, 
Jorge. Experimental Evaluation of Open 
Source Business Intelligence Suites using 
OpenBRR. Latin America Transactions, 
IEEE (Revista IEEE America Latina). 13. 
810-817, 2015. 
[12] M. Vassell, O. Apperson, P. Calyam, 
J. Gillis and S. Ahmad, "Intelligent 
Dashboard for augmented reality based 
incident command response co-
ordination," 2016 13th IEEE Annual 
Consumer Communications & 
Networking Conference (CCNC), Las 
Vegas, NV, pp. 976-979, 2016. 
[13] Castro, C., Uribe, D., & Castro, J. 
Marco de Referencia para el Desarrollo 
de un Sistema de Apoyo para la Toma de 
Decisiones para la Gestión de Inventarios, 
10(1), pp. 32–44, 2014.  
[14] Nóbile Cecilia Inés., Luna Álvaro 
Enrique. Los entornos virtuales de 
Enseñanza y Aprendizaje en la 
Universidad Nacional de La Plata. Una 
aproximación a los usos y opiniones de 
los estudiantes. INNOEDUCA, Editorial: 
Universidad de Málaga,Vol. 1, pp. 3-9, 
2015. 
[15] Dawson, S., Heathcote, L. & Poole, 
G. Harnessing ICT potential: The 
adoption and analysis of ICT systems for 
enhancing the student learning 
experience. International Journal of 
Educational Management, pp. 116-128, 
2010.  
[16] Andreu J., Solera, A. and Paredes, J. 
Decision support system for integrated 
water resources planning and 
management. Northern Environmental 
Research Network, University of Oulu, 
Finland, 2002. 
[17] Quintero, J. H. Diseño de un modelo 
gerencial basado en el cuadro de mando 
integral para el Instituto Universitario 
Tecnológico de Ejido, Actualidad 
Contable Face, pp. 89-103, 2008. 
[18] Rodríguez-Cruz, Y.; Pinto, M. 
Modelo de uso de información para la 
toma de decisiones estratégicas en 
organizaciones de información. 
Transinformação, vol. 30,  pp. 51-64, 
2018. 
[19] Barra, A. M., Alineamiento 
Estratégico Sectorial: Caso de Estudio 
Aplicado a una Universidad Chilena, 
Formación Universitaria, pp. 3-12, 2015. 
[20] Verbert, K.; Govaerts, S.; Duval, E.; 
Santos, J. L.; Van Assche, F.; Parra, G.; 
Klerkx, J. Learning dashboards: an 
overview and future research 
opportunities, Personal and Ubiquitous 
Computing, pp. 1499-1514, 2014.  
 
 
  
 
 


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