Informe Córdoba Industria 4.0/4 Metodología

De Vector Académico 4.0
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4. Metodología

El estudio adopta un enfoque cuantitativo–descriptivo, con propósito analítico y de caracterización, orientado a examinar la oferta académica vinculada a la transformación digital y las tecnologías habilitantes de la Industria 4.0 en el departamento de Córdoba. Este enfoque permite analizar patrones y relaciones entre variables institucionales, programáticas y territoriales, fundamentadas en datos del Sistema Nacional de Información de la Educación Superior (SNIES).

La metodología combina análisis documental, procesamiento estadístico multifuente y validación cruzada de registros, garantizando coherencia, transparencia y reproducibilidad (Castro Benavides & Tamayo Arias, 2022). La triangulación de fuentes del MEN–SNIES con repositorios institucionales permite observar tendencias regionales y nacionales en la digitalización de la educación superior (Trevisan et al., 2024). Este enfoque se alinea con métodos empíricos de medición de madurez digital y transformación tecnológica en instituciones universitarias (Hannan, 2023).

4.1 Fase 1 - revisión bibliográfica

De la oferta académica asociada a transformación digital e industrias 4.0 de las IES en el departamento de Córdoba, inscritos, admitidos, matriculados, graduados y programas académicos (MEN–SNIES 2024 – 2025).

4.2 Fase 2 – procesamiento de datos

Segmentación territorial, depuración y normalización de datos.

4.3 Fase 3 – análisis de datos

Procedimiento analítico, análisis comparativo y cálculo de indicadores estructurales.

4.4 Fase 4 – validación y sistematización de datos

Validación, sistematización y revisión institucional.

4.5 Consideraciones éticas y de calidad de los datos

El uso de información pública del SNIES se ajusta a los principios de transparencia, reproducibilidad y ética de datos. Dado su carácter institucional, no se involucraron datos personales. Se aplicaron controles de calidad estadística y verificación cruzada de totales, garantizando la integridad y fiabilidad del análisis (Hannan, 2023).

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