Minería de datos, una innovación de los métodos cuantitativos de investigación, en la medición del rendimiento académico universitario

In this essay on university quality and its measurement, a theoretical revision is made on the factors that affect the academic performance. In the theoretical review, it was found that there is consensus that major desertions occur in the first year of university and that these causes are also linked to the student’s pre-university history. Regular attendance and career motivation are also important aspects that stand out in order to improve academic performance. The gender factor: male or female, is an aspect that should be considered in any study of academic performance. It is argued that the academic databases that are in the university centers, are an important material in any academic research, and that can be studied by data mining. Process that allows to extract new knowledge, data that arise from the accumulation of academic information in the time.Keywords: process innovation, academic performance, university quality, data mining.En este ensayo sobre calidad universitaria y su medición, se hace una revisión teórica sobre los factores que inciden en el rendimiento académico. En la revisión teórica, se encontró que hay consenso que las mayores deserciones ocurren en el primer año de la universidad y que estas causas están también vinculadas a la historia preuniversitaria del estudiante. La asistencia a clases de forma regular y la motivación a su carrera, también son aspectos importantes que resaltan para mejorar el rendimiento académico. El factor género: varón o mujer, es un aspecto que se debe considerar en cualquier estudio de rendimiento académico. Se discute que las bases de datos académicas que están en los centros universitarios, son un material importante en cualquier investigación académica, y que deberían ser estudiadas por minería de datos, como un método innovador dentro los métodos tradicionales de investigación cuantitativa. La minería de datos permite extraer nuevos conocimientos, a partir de base de datos que surgen de la acumulación de información académica en el tiempo.Palabras clave: innovación de procesos, minería de datos, rendimiento académico, calidad de la educación universitaria