Competencias tecnológicas, autoeficacia académica y resiliencia apoyados con machine learning como regresoras para las competencias investigativas en estudiantes ecuatorianos

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dc.contributor.advisorSoria Quijaite, Juan Jesús
dc.contributor.authorChávez Arizala, Jenrry Fredy
dc.date.accessioned2025-12-28T23:02:22Z
dc.date.available2025-12-28T23:02:22Z
dc.date.embargoEnd2027-12-26
dc.date.issued2025-12-26
dc.description.abstractLa investigación tiene por objetivo identificar mediante análisis bibliométrico, la producción científica sobre competencias investigativas en la educación superior, utilizando las bases de datos Scopus y WoS (2014-2024). La metodología aplicada fue una revisión bibliométrica. utilizando la declaración PRISMA, aplicando criterios de inclusión y exclusión. Se emplearon herramientas tecnológicas, Rayyan, VOSviewer y Bibliometrix de Rstudio para el análisis estadístico. Se encontraron 533 documentos relacionados con las competencias investigativas en estudiantes de educación superior. Se evidenció un crecimiento sostenido de la producción científica, destacándose un aumento de 36% significativo a partir de 2019. El autor que destaca con mayor producción es Gorshkova, mientras que a nivel institucional la Universidad Internacional de Catalunya encabeza el ranking. En el ámbito geográfico Estados Unidos lidera la cantidad de publicaciones, seguido de China, España y Perú. Las temáticas principales giran en torno a las competencias investigativas, pensamiento crítico y aprendizaje basado en investigación, resaltando una red de colaboración internacional activa. Se concluye que mediante el análisis bibliométrico demuestra un notable incremento en la producción científica sobre competencias investigativas con un coeficiente de determinación R2=78.13%, que explica la tendencia en el tiempo de las investigaciones en los estudiantes de educación superior, enfatizando su relevancia en la formación académica y la práctica investigativa.
dc.description.escuelaEscuela de Posgrado
dc.description.lineadeinvestigacionProcesos de innovación educativa
dc.description.sedeLima
dc.formatapplication/pdf
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12840/9633
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Peruana Unión
dc.publisher.countryPE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccess
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.subjectCompetencias investigativas
dc.subjectEducación superior
dc.subjectTendencias educativas
dc.subjectAnálisis bibliométrico
dc.subjectFormación académica
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.03.00
dc.titleCompetencias tecnológicas, autoeficacia académica y resiliencia apoyados con machine learning como regresoras para las competencias investigativas en estudiantes ecuatorianos
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesis
renati.advisor.dni21504919
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-4415-8622
renati.author.pasaporteEC / A9907184
renati.discipline191028
renati.jurorCalla Mercado, Rafael
renati.jurorSoria Quijaite, Juan Jesús
renati.jurorTurpo Chaparro, Josué Edison
renati.jurorQuinteros Zúñiga, Dámaris Susana
renati.jurorLópez Gonzales, Javier Linkolk
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#doctor
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
thesis.degree.disciplineDoctorado en Educación con Mención en Gestión Educativa
thesis.degree.grantorUniversidad Peruana Unión. Unidad de Posgrado de Ciencias Humanas y Educación
thesis.degree.nameDoctor en Educación con Mención en Gestión Educativa

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