Enfoques. Revista de Investigación en
Ciencias de la Administración
http://revistaenfoques.org
Volumen 8 | No. 29 | enero-marzo
2024
ISSN: 2616 – 8219
ISSN-L: 2616 – 8219
pp. 45 – 56
Formación de directivos universitarios en el uso de la Big
Data dentro de la gestión del conocimiento
Training of
university managers in the use of Big Data in knowledge management
Treinamento
de gerentes universitários no uso de Big Data na gestão do conhecimento
Eduardo Bustos Farías
ebustosf@ipn.mx
https://orcid.org/0000-0001-6854-6905
Ma. de Jesús García González
mgarciag@ipn.mx
https://orcid.org/0009-0003-1278-202X
María del Carmen Trejo Cazares
ctrejo@ipn.mx
https://orcid.org/0000-0002-8343-575X
Elia Olea Deserti
eolead@ipn.mx
https://orcid.org/0000-0002-0809-7607
Instituto Politécnico Nacional. Ciudad de México,
México
Artículo recibido 30 de noviembre
2023 | Aceptado 20 de diciembre 2023 | Publicado 20 de enero 2024
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http://doi.org/10.33996/revistaenfoques.v8i29.179
RESUMEN
La
formación de directivos en instituciones de educación superior enfrenta nuevos
desafíos en la era del Big Data y la Gestión del Conocimiento. Este estudio se
enfoca en proponer estrategias para abordar estas demandas, especialmente en el
contexto del Instituto Politécnico Nacional (IPN) en México, una institución
líder con una amplia matrícula estudiantil y una infraestructura tecnológica en
constante evolución. Por ello, identificar las necesidades de formación de
directivos en el IPN en relación con el Big Data y la Gestión del Conocimiento,
y proponer estrategias efectivas para mejorar la capacidad de gestión
institucional. Se realizaron 12 entrevistas a profundidad con informantes clave
del IPN, utilizando la Teoría Fundamentada para el análisis de datos. Se
identificó una falta de uso efectivo de sistemas informáticos de Big Data a
nivel de las unidades académicas y una escasez de capacitación en tecnologías
de la información para los directivos. El estudio subraya la importancia de
desarrollar programas de formación específicos para directivos en instituciones
de educación superior, que aborden habilidades técnicas y blandas relacionadas
con el Big Data y la Gestión del Conocimiento para mejorar la capacidad de
adaptación y gestión institucional.
Palabras clave: Big Data; Gestión
del conocimiento; Formación de Directivos; Instituciones de Educación Superior
ABSTRACT
Management training
in higher education institutions faces new challenges in the era of Big Data
and Knowledge Management. This study focuses on proposing strategies to address
these demands, especially in the context of the National Polytechnic Institute (IPN)
in Mexico, a leading institution with a large student enrollment and a
constantly evolving technological infrastructure. Therefore, to identify the
training needs of managers at the IPN in relation to Big Data and Knowledge
Management, and to propose effective strategies to improve institutional
management capacity. Twelve in-depth interviews were conducted with key
informants of the IPN, using Grounded Theory for data analysis. A lack of
effective use of Big Data computer systems at the academic unit level and a
shortage of IT training for managers were identified. The study highlights the
importance of developing specific training programs for managers in higher
education institutions that address technical and soft skills related to Big
Data and Knowledge Management to improve institutional adaptability and
management.
Key words: Big Data; Knowledge
Management; Management Training; Higher Education Institutions
RESUMO
A educação gerencial
em instituições de ensino superior enfrenta novos desafios na era do Big Data e
da Gestão do Conhecimento. Este estudo se concentra na proposta de estratégias
para atender a essas demandas, especialmente no contexto do Instituto
Politécnico Nacional (IPN) do México, uma instituição líder com um grande
número de alunos matriculados e uma infraestrutura tecnológica em constante
evolução. Portanto, para identificar as necessidades de treinamento dos
gerentes do IPN em relação ao Big Data e à Gestão do Conhecimento e propor
estratégias eficazes para melhorar a capacidade de gestão institucional. Foram
realizadas doze entrevistas em profundidade com informantes-chave do IPN,
usando a Teoria Fundamentada para a análise dos dados. Foi identificada a falta
de uso eficaz dos sistemas de TI de Big Data no nível da unidade acadêmica e a
falta de treinamento em TI para os gerentes. O estudo ressalta a importância de
desenvolver programas de treinamento específicos para gerentes de instituições
de ensino superior que abordem habilidades técnicas e interpessoais
relacionadas ao Big Data e à Gestão do Conhecimento para melhorar a
adaptabilidade institucional e a capacidade de gestão.
Palavras-chave: Big Data; Gestão do
conhecimento; Treinamento em gestão; Instituições de ensino superior
INTRODUCCIÓN
El concepto de Big Data ha emergido como un término abarcador
utilizado para referirse a los vastos conjuntos de datos, ya sean
estructurados, no estructurados o semiestructurados, que las organizaciones
generan constantemente. Aunque carece de una definición cuantitativa precisa, suele
asociarse con la escala masiva de petabytes y exabytes (Joyanes, 2016).
Paralelamente, la gestión del conocimiento ha ganado relevancia como el proceso
integral de planificación, organización, motivación y control de recursos
humanos, procesos y sistemas en una organización para maximizar la efectividad
de sus activos de conocimiento (Girard y Girard, 2015).
El interés en la gestión del conocimiento ha crecido
significativamente debido a su vinculación con el aprendizaje organizacional,
la innovación y la consecución de ventajas competitivas (Mejía y Colín, 2013).
En este contexto, el concepto de capital intelectual ha surgido como un
componente crucial, integrando elementos como el capital humano, estructural y
relacional, derivados de la gestión del conocimiento (Mejía y Colín, 2013). La
intersección entre Big Data y gestión del conocimiento presenta una oportunidad
para extraer información valiosa a partir de grandes conjuntos de datos, lo que
puede conducir a una gestión más eficaz (Ferraris et al., 2019).
En el ámbito educativo, el conocimiento sobre Big Data tiene
el potencial de mejorar la toma de decisiones y el rendimiento institucional.
Las instituciones educativas pueden aprovechar la capacidad de recopilar,
analizar y utilizar datos a una escala sin precedentes para informar sus
prácticas y políticas (Botha, 2018). Las analíticas de aprendizaje, como una
aplicación específica de Big Data en educación, se centran en la medición,
recopilación, análisis y presentación de datos para comprender y optimizar el
proceso de aprendizaje (Klein et al., 2020).
En el contexto de la administración educativa, el Big Data se
ha integrado cada vez más en los procesos de planificación y toma de decisiones
estratégicas. Sin embargo, persisten desafíos en la implementación efectiva de
estas tecnologías, especialmente en instituciones de gran escala como el
Instituto Politécnico Nacional (IPN), donde la falta de un plan de recopilación
de datos y la limitada difusión de la información a niveles operativos pueden obstaculizar
la maximización de los beneficios del Big Data (Calderón, 2018).
Esta investigación aborda los desafíos que enfrenta la
formación de directivos en instituciones de educación superior en relación con
el uso de herramientas informáticas como el Big Data y la Gestión del
Conocimiento, centrándose específicamente en el caso del Instituto Politécnico
Nacional. A través de la exploración de estrategias para la formación de
directivos, este estudio busca proponer recomendaciones para mejorar la integración
y aprovechamiento de estas tecnologías en los procesos académicos y de
investigación de las instituciones educativas.
METODOLOGÍA
El diseño de investigación adoptado para este estudio fue de
carácter cualitativo, empleando entrevistas semiestructuradas a informantes
clave dentro de la organización educativa. Las entrevistas se llevaron a cabo
tanto de manera presencial como a través de videoconferencia, adaptándose a las
preferencias y disponibilidad de los participantes. Los guiones de entrevista se
desarrollaron a partir de los supuestos de investigación, buscando obtener
datos cualitativos que permitieran comprender la experiencia directiva en el
uso del Big Data y la Gestión del Conocimiento, así como la pericia técnica en
la operación de los sistemas institucionales.
La selección de los participantes se realizó mediante una
lista inicial de directivos, exdirectivos, expertos y especialistas en el tema
de las unidades académicas y el centro de investigación del Instituto
Politécnico Nacional (IPN). Sin embargo, solo doce de ellos aceptaron
participar y fueron entrevistados a profundidad debido a su conocimiento y
experiencia en el tema.
La solicitud de entrevistas se realizó vía correo
electrónico, gestionando las citas y consultando la preferencia de los
participantes respecto a la modalidad de entrevista (presencial o virtual). Se
obtuvo autorización para grabar las entrevistas, ya fuera en formato de audio o
video, según la modalidad utilizada.
Para el análisis de datos se empleó el software Atlas.ti, que
facilita el análisis de datos cualitativos no estructurados. Las entrevistas
fueron transcritas utilizando Microsoft Word, corrigiendo errores e
inconsistencias detectadas durante el proceso.
La unidad hermenéutica de análisis se conformó mediante un
archivo electrónico denominado "Big Data", que contenía las
transcripciones de las entrevistas, los códigos, memorándums, redes semánticas
y nubes de palabras generadas durante el análisis.
Se contrastaron los datos cualitativos obtenidos de diferentes
actores institucionales en relación con el Big Data y la Gestión del
Conocimiento, incluyendo la visión de directivos en funciones, exdirectivos y
personal relacionado con el desarrollo y operación de los sistemas informáticos
dentro del IPN. Este contraste permitió una comprensión más amplia y
contextualizada de los temas abordados en la investigación.
HALLAZGOS
Y DISCUSIÓN
Utilizando las mega familias, familias y
subfamilias de códigos se hizo la construcción de redes de conceptos, en ellas
los entrevistados reconocieron los procesos de becas institucionales del IPN,
manifestaron las unidades académicas y administrativas que están relacionadas
con el manejo de información dentro del IPN. Al haberse entrevistado a
informantes clave de la institución educativa indicaron las plataformas de
educación virtual que utiliza y ha utilizado el instituto para la gestión
administrativa y académica de la misma. Lo que se muestra en la Figura 1.
De igual modo se reconocieron las
aplicaciones de programas de cómputo contratadas por el IPN a través de la
empresa Microsoft y Google, así como los distintos sistemas institucionales de
gestión académica y administrativa del IPN, además de los nombres de las
tecnologías emergentes asociadas al Big Data y la Gestión del Conocimiento. Lo
que se puede ver en la Figura 2.
Estado del Big Data
en el IPN
En la Tabla 1 se muestran las bases de datos
y repositorios que constituyen el sistema de almacenamiento institucional del
IPN. Mismos que se les aplica herramientas de Big Data para extraer información
que se utiliza en los procesos de toma de decisiones de las autoridades.
Tabla 1.
Bases de datos del Sistema de Información institucional del IPN.
|
Áreas |
Herramientas |
|
Administrativa |
Sistema
Institucional de Gestión Administrativa Sistema
Institucional de Gestión Administrativa Financiero Sistema de
Administración para Proveedores de Bienes y Servicios |
|
De apoyos y
actividades académicas |
Sistema para la
Gestión Integral de Apoyos para el Personal Docente (SAD) Sistema
Institucional de Información de Investigación y Posgrado (SIIP) Sistema de
Administración del Programa Institucional de Tutorías (SADPIT) |
|
Investigación |
Sistema de
Administración de Programas y Proyectos de Investigación (SAPPI) Portal de
Investigadores del Instituto Politécnico Nacional (PURE) |
|
Control escolar |
Sistema Integral de
Control Escolar de Posgrado (SICEP) |
|
De bibliotecas |
Sistema
Automatizado de Gestión Bibliotecaria (SAGEB) Aleph 500 |
|
Vinculación |
Plataforma
Institucional de Seguimiento y Actualización de egresados (SISAE) SIBOLTRA (Bolsa de
trabajo) |
|
De planeación
estratégica |
Sistema de
Administración para los Programas de Mejora Institucional (SAMPI) |
|
Becas alumnos |
Sistema de la Beca
BEIFI Sistema de Becas de
Posgrado |
|
Capital Humano |
Sistema
Institucional de Personal Académico |
|
Capacitación |
SIAF Registro de Eventos
Académicos (REA) |
|
Académicos (Campus
virtual) |
Plataforma Moodle,
NMS.IPN.MX NSYP.IPN.MX |
|
Correo institucional |
Outlook |
|
Microsoft 365 |
Paquetería Office
365 Microsoft Teams |
|
Servicio Social |
Sistema
Institucional de Servicio Social |
|
Apoyo, seguimiento
y vinculación de egresados |
Sistema de
Seguimiento y Actualización de Egresados Sistema de Bolsa de
Trabajo |
|
Dirección de
Servicios Empresariales y Transferencia Tecnológica |
Vinculación Protección
Intelectual |
|
Abogado General |
Sistema
Institucional de Información de la Oficina del Abogado General |
Nota. Elaboración propia con los datos de investigación.
La Gestión del
conocimiento en el IPN
En la Figura 3 se muestran los elementos que
integran el Sistema de Información Institucional, que elabora los instrumentos
institucionales.
En la Tabla 2 se señalan los procesos de
infraestructura y administrativos que limitan el uso del Big Data en el IPN.
Tabla 2.
Procesos que limitan el uso del Big Data en el IPN.
|
Infraestructura |
Infraestructura de
cómputo y comunicaciones |
|
Automatización de
procesos |
|
|
Captura de la información |
|
|
Esfuerzos aislados de
desarrollo de sistemas |
|
|
Sistemas de información
poco amigables |
|
|
Hackeo de sistemas
informáticos institucionales |
|
|
Sistemas manuales de
procesamiento de la información |
|
|
Administrativos |
Capacidad de gestión |
|
Capacitación de
directivos |
|
|
Capacitación de
directivos en el uso de las aplicaciones |
|
|
Capacitación en el uso de
tecnologías de la información |
|
|
Capacitación masiva de
docentes |
|
|
Experiencia
administrativa previa |
|
|
Personal administrativo
capacitado |
|
|
Directivos con formación
y conocimientos en computación e informática |
|
|
Aversión al cambio
tecnológico |
|
|
Procedimientos manuales
de control escolar |
|
|
Limitaciones en los
recursos e infraestructura de tecnologías de la información |
|
|
Cambio de funcionarios |
|
|
Requisitos
administrativos para ocupar puestos directivos |
Nota. Elaboración propia con los datos de investigación usando el programa
Atlas.ti versión 23.
En la Tabla 3 se
muestran los elementos del perfil deseable y no deseable de los directivos que
promueve el uso del Big Data en el IPN.
Tabla 3. Elementos del perfil
deseable y no deseable de los directivos que promueve el uso del Big Data en el
IPN.
|
Perfil de los directivos |
Deseables |
Nuevas formas de gestión
directiva |
|
Experiencia
administrativa previa |
||
|
Actualización en los
avances tecnológicos |
||
|
Directivos con formación
y conocimientos en computación e informática |
||
|
Habilidades blandas de
los directivos |
||
|
Manejo de equipos de alto
desempeño |
||
|
Manejo de personal |
||
|
Mejora continua |
||
|
Mejora de los procesos
educativos |
||
|
Mejora la planeación educativa |
||
|
Cultura de la evaluación |
||
|
Filosofía empresarial |
||
|
Liderazgo |
||
|
Modelo educativo
institucional |
||
|
Moral |
||
|
Toma de decisiones |
||
|
Trabajo en equipo |
||
|
Compromiso con la
institución |
||
|
Capacidad de gestión |
||
|
Capacitación de
directivos |
||
|
Capacitación de
directivos en el uso de las aplicaciones |
||
|
Capacitación en el uso de
tecnologías de la información |
||
|
Capacitación masiva de
docentes |
||
|
Experiencia
administrativa previa |
||
|
Personal administrativo
capacitado |
||
|
Directivos con formación
y conocimientos en computación e informática |
||
|
Requisitos
administrativos para ocupar puestos directivos |
||
|
No deseables |
Aversión al cambio
tecnológico |
Nota. Elaboración propia con los datos de investigación usando el programa
Atlas.ti versión 23.
Discusión
Hubo una coincidencia entre los hallazgos de la presente investigación y
los resultados de otras, por ejemplo, Prodromou (2021) respecto de que, en
educación, los Big Data son una herramienta útil que se puede utilizar para
informar, involucrar y grandes oportunidades para estudiantes, maestros y
responsables políticos. Las cantidades de datos educativos se capturan y
generan a partir de diferentes fuentes y en diferentes formatos en las escuelas
y en la educación superior. En particular los datos educativos relacionados con
la administración, la educación y la calidad-mejora de los procesos y
procedimientos; y los datos producidos para y a partir del uso y la interacción
de los estudiantes con los sistemas de gestión del aprendizaje, las plataformas
de aprendizaje en línea, el material de aprendizaje y las actividades, la
información del curso consistente de objetivos de aprendizaje, planes de
estudio, resultados de exámenes, evaluación de estudiantes y otros materiales.
Por lo que se
crean oportunidades para que los administradores educativos evalúen las
tendencias en las tasas de retención y finalización de los estudiantes, para
que los profesores evalúen los enfoques pedagógicos y los diseños de cursos
basados en el rendimiento y las interacciones de los estudiantes, y para que
los estudiantes evalúen sus comportamientos de aprendizaje en función de su
esfuerzo, rendimiento y resultados (Klein et al., 2020).
En México un caso
es la Universidad Autónoma de Tamaulipas, quien ya planteó un modelo analítico
de uso del Big Data y de Gestión del Conocimiento para evitar la deserción
escolar y que puede tomarse como punto de referencia para el Instituto
Politécnico Nacional. El modelo se articula alrededor de un equipo de expertos
y especialistas técnicos en el aprovechamiento del Big Data basado en procesos
de Gestión del Conocimiento como los de colección, adquisición de los datos y
el aprovechamiento de los mismos, el filtrado y limpieza de los datos, la
integración de los datos, el análisis de los datos y la representación y
visualización de los datos, para llegar a la etapa donde los tomadores de
decisiones de la institución llevan a cabo acciones con esa información (Figura
4).
Figura 4. Modelo Analítico de Big Data en la Universidad Autónoma de Tamaulipas.
(Nota. Amaya-Amaya et al., (2020).
Aunque
las limitaciones a todo lo anterior radica en la disponibilidad de
infraestructura para el Big Data y la Gestión del Conocimiento, así como en las
competencias digitales de los directivos de instituciones de educación superior
para aprovecharlos.
En el caso del Instituto Politécnico Nacional existen avances
en el desarrollo de la infraestructura de Big Data y Gestión del Conocimiento a
través de dependencias que se encargan del manejo de las Tecnologías de la Información
y que fueron reconocidas por los informantes clave (Figura 5).
Las propuestas de Big Data y Gestión del Conocimiento para la
formación de directivos en instituciones de educación superior en sus procesos
académicos y de investigación deberán incluir el diseño de programas de
talleres de formación y capacitación que incluyan tanto el desarrollo de
habilidades blandas como en temas como Ciencia de Datos, Big Data, Hackeo de
datos, Estadística, Machine Learning, Arquitectura del Big Data, el Big Data en
la nube, Herramientas y Tecnologías para la Gestión del Conocimiento, así como
Gestión Estratégica del Conocimiento. Mismos que reconocieron los informantes
clave (Figura 6).
Es necesario la integración de los diversos sistemas de
información institucionales para aprovechar los datos que ya tienen y poder
mejorar los procesos de gestión académicos y administrativos. Lo que también se
manifestó por los informantes clave (Figura 7).
A
MANERA DE CIERRE
En conclusión, este estudio ha
explorado los desafíos y oportunidades que enfrenta la formación de directivos
en instituciones de educación superior en relación con el uso del Big Data y la
Gestión del Conocimiento. A través de entrevistas a informantes clave del
Instituto Politécnico Nacional, se ha obtenido una comprensión profunda de las
perspectivas, experiencias y necesidades de los líderes educativos en este
contexto.
Los hallazgos de este estudio
sugieren la necesidad de desarrollar estrategias específicas para la formación
de directivos en el ámbito del Big Data y la Gestión del Conocimiento. Estas
estrategias deben abordar tanto los aspectos técnicos relacionados con el
manejo de datos como los aspectos organizacionales y culturales necesarios para
fomentar una cultura de innovación y aprendizaje continuo.
Es fundamental reconocer que la
incorporación efectiva del Big Data y la Gestión del Conocimiento en las
prácticas de liderazgo educativo no solo requiere de habilidades técnicas, sino
también de un cambio en la mentalidad y enfoque de los líderes educativos. Se
requiere un compromiso con la colaboración, la transparencia y la adaptación a
un entorno en constante cambio.
Por último, se destaca la importancia
de seguir investigando y explorando nuevas formas de integrar el Big Data y la
Gestión del Conocimiento en la formación y desarrollo de directivos en
instituciones de educación superior. Solo a través de un enfoque continuo en la
mejora y la innovación podremos garantizar que nuestras instituciones
educativas estén preparadas para enfrentar los desafíos del siglo XXI y brindar
una educación de calidad y relevante para todos.
Este estudio representa un primer
paso en este viaje hacia la transformación educativa y espera servir como
inspiración y guía para futuras investigaciones y prácticas en este campo apasionante
y en constante evolución.
CONFLICTO DE
INTERESES. Los autores declaran que no existe
conflicto de intereses para la publicación del presente artículo científico.
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