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Juan Camilo Giraldo Mejía, Fabio Alberto Vargas Aguelo, Iván Andrés Delgado, Jorge Andrick Parra
El impacto de la investigación y la innovación en las Instituciones de Educación Superior, se evalúa desde los resultados y logros alcanzados, que aportan a una trasformación intelectual en el campo de conocimiento especializado y consolidado en los grupos de investigación de los sistemas universitarios. Este impacto se limita en muchas ocasiones a mostrar los resultados propiamente dichos y no los beneficios o efectos de dichos resultados. Este artículo presenta un modelo de analítica de datos para evaluar el impacto de la investigación y la innovación en Instituciones de Educación Superior. Lo anterior soportado en experiencias dadas en la literatura con respecto a la utilización de la analítica y la evaluación del impacto de la investigación en diferentes ámbitos de la Educación Superior. Además de las buenas prácticas que relaciona la metodología para proyectos de Minería de Datos CRISPDM. La articulación de estos elementos permite conocer las principales variables e indicadores que se deben evaluar, dada la necesidad de conocer la contribución e impacto generados del ejercicio investigativo al desarrollo socioeconómico, tecnológico y curricular de la comunidad interna y externa de las IES.
The impact of research and innovation in higher education institutions is evaluated based on the results and achievements. All of them bring an intellectual transformation in any specialized field of study, which is consolidated in research groups connected to the different university systems. In some cases, this impact is oriented to show the expected research outcomes rather than showing the benefits of effects of such results. This article presents an analytical model of data used to evaluate the impact of research and innovation on higher education institutions. This is grounded on the experiences published in literature related to the use of analytic, and the evaluation of the impact of research on different areas in higher education. In addition to the good practices carried out for data mining project methodology, the articulation of these elements allows to know the main variables and indicators that must be evaluated, due to the need to know about the contribution and impact derived of the investigative exercise that is realized in the socioeconomic, technological and curricular in internal and external communities in Higher Education Institutions.
