Caracterización de la formación de los docentes de educación básica y media de Bogotá mediante análisis espacial de los datos
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Keywords
Análisis espacial, Educación básica, Educación media, Formación docente, Geoda
Resumen
Uno de los factores claves que inciden en la calidad de la educación básica y media es la formación profesional y de alto nivel de los docentes, aspecto sobre el cual no se ha evidenciado el desarrollo de estudios basados en análisis espacial de los datos. En este artículo se presenta como aporte la aplicación del análisis espacial de los datos en la caracterización de la formación profesional de los docentes de educación básica y media de la ciudad de Bogotá. El estudio propuesto en este artículo fue desarrollado sobre el dataset provisto por el portal de datos abiertos de Bogotá para el año 2019, haciendo uso de la herramienta de software libre GeoDa, la cual permite realizar un análisis espacial de cuantiles y correlación lineal, así como aplicar de modelos de clustering mediante el uso del algoritmo K-Means. El estudio desarrollado, pretende servir de apoyo en cuanto a la toma de decisiones por parte de las autoridades pertinentes con respecto a la cobertura y la inversión en formación de los docentes en las diferentes localidades de la ciudad de Bogotá. Del mismo modo, este estudio pretende servir de referencia para ser extrapolado tanto a nivel de diferentes departamentos, como a nivel nacional, de cara a la caracterización y evaluación de la calidad de la educación en Colombia.
Referencias
Cerdán, F. T., & Hernández, F. A. L. (2013). Distribución espacial de la actividad económica en la comarca de Cartagena. Un análisis basado en la demografía empresarial usando Arcview y Geoda. Rect@, 4, 97–118.
Chanchí, G., Ospina, M., & Pérez, J. (2020). Sistema IoT para la monitorización de la variabilidad del ritmo cardiaco en pruebas de usabilidad. Revista Espacios, 41(25), 84–97. http:// es.revistaespacios.com/a20v41n25/ a20v41n25p07.pdf
Chehaybar, E. (2007). Reflexiones sobreel papel del docenteen la calidad educativa. Reencuentro. Análisis De Problemas Universitarios, 50, 100– 106. https://reencuentro.xoc.uam.mx/ index.php/reencuentro/article/view/639
Goodchild, M., & Haining, R. (2005). SIG y análisis espacial de datos: perspectivas convergentes. Investigaciones Regionales - Journal of Regional Research, 6, 175–201.
Leitner, M., & Brecht, H. (2007). Software Review: Crime Analysis and Mapping with GeoDa 0.9.5-i. Social Science Computer Review, 25(2), 265–271. https://doi. org/10.1177/0894439307298921
Likas, A., Vlassis, N., & J. Verbeek, J. (2003). The global k-means clustering algorithm. Pattern Recognition, 36(2), 451–461. https://doi.org/10.1016/ S0031-3203(02)00060-2
Martínez-Chairez, G. I., Guevara-Araiza, A., & Valles-Ornelas, M. (2016). El desempeño del docente y la calidad educativa. Ra Ximhai, 12(6), 123–134.
Miranda, C. (2007). Educación Superior, Mecanismos de Aseguramiento de la Calidad y Formación Docente. Estudios Pedagógicos, 1, 95–108. https://doi. org/http://dx.doi.org/10.4067/S0718- 07052007000100006
Oviedo Carrascal, A. I., & Jiménez Giraldo, J. (2019). Minería de datos educativos: Análisis del desempeño de estudiantes de ingeniería en las pruebas SABERPRO. Revista Politécnica, 15(29), 128–140. https://revistas.elpoli.edu.co/ index.php/pol/article/view/1499/1219
Pegalajar Palomino, M. del C., & Colmenero Ruíz, M. de J. (2017). Actitudes y formación docente hacia la inclusión en Educación Secundaria Obligatoria. Revista Electrónica de Investigación Educativa, 19(1), 84–97. http://www. scielo.org.mx/pdf/redie/v19n1/1607- 4041-redie-19-01-00084.pdf
Rivero Sánchez, M. (2008). Análisis espacial de datos y Turismo : Nuevas técnicas para el análisis turístico. Revista de Estudios Empresariales, 2, 48–66.
Sánchez-Peña, L. L. (2012). Alcances y límites de los métodos de análisis especial para el estudio de la pobreza urbana. Papeles de Poblacion, 18(72), 147–179.
Sandoval, F. (2015). La formación permanente del docente en Latinoamérica. Revista Iberoamericana Para La Investigación y El Desarrollo Educativo, 6(11). https://www.redalyc. org/pdf/4981/498150319006.pdf
Timarán-Pereira, R., & Hidalgo-Troya, Arsenio Vidal-Alegría, F. (2020). Una Mirada al Desempeño Académico en las Pruebas Saber Pro de los Estudiantes de Ingeniería desde la Minería de Datos Educativa. Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação, E38, 29–42.
Yrigoyen, C. C. (2006). Análisis estadístico de datos geográficos en geomarketing: el programa GeoDa. Distribución y Consumo, 178, 34–45.