Please use this identifier to cite or link to this item: https://repository.unad.edu.co/handle/10596/73424
Title: Ciencia de datos y metodologías pedagógicas en educación superior: Revisión sistemática de la literatura 2019–2025
metadata.dc.creator: Oviedo Gómez, Juan Manuel
metadata.dc.date.created: 2025-06-05
metadata.dc.subject.keywords: Ciencia de Datos
Metodologías Pedagógicas
Educación Superior
Revisión Sistemática de Literatura
Analítica del Aprendizaje
Personalización del Aprendizaje
Ética de Datos
Innovación Educativa
metadata.dc.format.*: pdf
metadata.dc.type: Monografía
Abstract: Esta investigación analiza cómo la Ciencia de Datos está transformando las metodologías pedagógicas en la educación superior, mediante una Revisión Sistemática de Literatura Científica publicada principalmente entre 2019 y 2025, aunque se consideraron algunos referentes fundamentales anteriores. Se aplicó un enfoque primordialmente cualitativo para la síntesis de los hallazgos, con el objetivo general de sintetizar la integración de herramientas de Ciencia de Datos en las metodologías pedagógicas de la educación superior, identificando tendencias, vacíos y oportunidades de innovación educativa basada en datos. El estudio identificó que la implementación de la Ciencia de Datos en la educación superior está influenciada por factores contextuales críticos que van más allá de la infraestructura tecnológica. Las barreras éticas, como la falta de protocolos claros para el consentimiento informado y la gestión de la privacidad, junto con el riesgo de sesgos algorítmicos, emergen como obstáculos significativos. Asimismo, la insuficiente capacitación docente en la interpretación pedagógica y el uso ético de los datos, y la rigidez de algunas estructuras institucionales, limitan la adopción efectiva y equitativa de estas tecnologías. Se observó también una concentración geográfica y temática en la producción científica, subrayando la necesidad de desarrollos más contextualizados y diversificados. La evaluación de beneficios y riesgos reveló que la Ciencia de Datos ofrece un potencial considerable para personalizar el aprendizaje, predecir el rendimiento estudiantil e intervenir tempranamente para mejorar la retención y el éxito académico. Sin embargo, estos beneficios conllevan riesgos como la posible estigmatización de estudiantes, la simplificación de perfiles de aprendizaje y la perpetuación de desigualdades si los algoritmos no se diseñan y auditan con criterios de equidad y transparencia. Se concluye que, para una implementación ética, contextualizada e inclusiva, es fundamental que las instituciones inviertan en el desarrollo profesional docente, establezcan marcos robustos de gobernanza de datos y fomenten una cultura de innovación responsable. A partir de estos hallazgos, la investigación propone recomendaciones estratégicas para instituciones de educación superior, formuladores de políticas, docentes e investigadores, orientadas a superar las barreras identificadas, asegurar una implementación alineada con los marcos normativos vigentes, potenciar los beneficios de forma equitativa y guiar futuras investigaciones hacia metodologías que capturen el impacto cualitativo de estas herramientas en el aprendizaje y exploren su aplicación en una mayor diversidad de disciplinas y contextos culturales. En definitiva, la Ciencia de Datos representa una oportunidad transformadora para la educación superior, siempre que su integración se guíe por una visión pedagógica clara, un compromiso ético firme y un enfoque centrado en el desarrollo integral y equitativo del estudiante.
Description: 
URI: https://repository.unad.edu.co/handle/10596/73424
metadata.dc.subject.category: Investigación
metadata.dc.coverage.spatial: cead_-_medellín
Appears in Collections:Especialización en Ciencia de Datos y Analítica

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
jmoviedog.pdf341.06 kBAdobe PDFThumbnail
View/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.