Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10609/102966
Título : Aplicación de un modelo de analítica de texto para la detección y clasificación automática de tendencias de investigación en e-Learning (caso UOC)
Autoría: López Ruiz, José
Garcia-Brustenga, Guillem  
Otros: Universitat Oberta de Catalunya. eLearning Innovation Center
Resumen : La revisión de literatura científica, es una tarea habitual entre investigadores que deseen detectar las tendencias que están influyendo como palancas de cambio en la evolución de una disciplina o ámbito concreto de investigación. Obtener tal conocimiento requiere de pesadas y repetitivas tareas de extracción, análisis, síntesis y clasificación de cientos, y en algunos casos miles, de referencias bibliográficas. Estas primeras fases requieren de un gran esfuerzo por parte del equipo de analistas para recoger y ordenar resultados de la evidencia científica en los que basar sus conclusiones, dedicación, que puede incrementarse en función del zoom de cada búsqueda. En su facultad de observación del "mapamundi" del conocimiento para detectar y reflexionar acerca de las tendencias y acontecimientos que están transformando la educación superior en línea en el mundo, el eLC integra en su actividad tales tareas de revisión y prospectiva documental. Con la intención de facilitar el camino hacia el descubrimiento y análisis de la información relevante objetivo de cada estudio, el centro ha pilotado un proyecto consistente en automatizar parte de este proceso de revisión basándose en el uso de tecnologías de analítica y minería de texto.
Palabras clave : minería de textos
literatura científica
investigación
tareas de investigación
investigadores
referencias bibliográficas
tendencias
educación
e-learning
universidad virtual
DOI: 10.7238/elc.tendenciasinvestigacion.2019
Tipo de documento: info:eu-repo/semantics/report
Fecha de publicación : 25-nov-2019
Licencia de publicación: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/  
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