Implementación de Indicadores Clave de Desempeño (KPIs) para Mejorar la Gestión Administrativa y la Toma de Decisiones en Instituciones de Educación Superior.
Bibliographic record
Abstract
Este estudio examina la implementación de Indicadores Clave de Desempeño (KPIs) como estrategia para mejorar la gestión administrativa y la toma de decisiones en dos instituciones de educación superior, la Universidad Internacional San Isidro Labrador (UISIL) en Costa Rica y la Universidad Cuauhnáhuac (UNIC) en México. A través de un enfoque cuantitativo y cualitativo, se evaluaron los sistemas administrativos existentes y se desarrollaron nuevos KPIs específicos para áreas críticas como la administración, la academia, el marketing, y la vinculación estratégica. Los resultados revelaron que la aplicación de KPIs personalizados mejora significativamente la precisión en la toma de decisiones y optimiza los procesos administrativos en ambas universidades. Las conclusiones subrayan la importancia de los KPIs en la adaptación de las instituciones educativas a los cambios dinámicos del entorno educativo y competitivo. Se recomienda la adopción de estos indicadores en otras instituciones para fomentar una gestión eficaz y decisiones informadas. El estudio contribuye a la literatura sobre gestión educativa y ofrece un modelo replicable para la mejora continua en el sector.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.013 | 0.028 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".