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Libro "Marketing digital para instituciones educativas" de Juan Manuel Manes y Aarón Rosette
  • Foto del escritorAarón Rosette

Tipos de datos en instituciones educativas

Actualizado: 2 sept 2023

Estos son los tipos de datos que podemos encontrar en los centros educativos.

Personas analizan una hoja de gráficos en una oficina

Clasificar correctamente los datos en una institución educativa es fundamental para la correcta gestión de la información y el apego a leyes y normas éticas. Estos son los distintos tipos de datos existentes en el sector de la Educación.


Datos públicos


Es aquel que puede divulgarse por ser de carácter público. Por ejemplo, nombres, títulos académicos o profesionales y, en algunos países, sentencias judiciales.


Datos privados


No se puede divulgar sin la autorización del propietario. Por ejemplo, datos de contacto como el número telefónico, la dirección o el correo electrónico.


Datos sensibles


Su divulgación vulnera y pone en riesgo al propietario de sufrir algún tipo de discriminación o delito. Por ejemplo, orientación sexual, información racial o étnica, datos referentes a la salud, entre otros.


El contexto específico de una ciudad, región o país puede hacer que un dato privado se convierta en sensible. Por ejemplo, en un lugar con alta criminalidad, los datos financieros se vuelven sensibles porque su divulgación pone en riesgo a la persona de ser víctima de un delito.


Datos internos


Forma parte de los propios sistemas de información recabada por la institución educativa. Por ejemplo, la lista de calificaciones de estudiantes o la lista de teléfonos de los profesores.


Datos externos


No forman parte de las bases informativas de la institución, pero hace uso de ellos. Por ejemplo, las matrículas o números de identificación de estudiantes que expiden los gobiernos a través de sus organismos responsables de la Educación. Estas matrículas son esenciales para los colegios, pero forman parte de una base de datos gubernamental.


Lupa muestra la palabra "data" sobre una hoja de datos binarios
Los colegios requieren datos internos y externos

Datos autoinformados


Son aquellos basados en percepciones u opiniones de cada individuo. Por ejemplo, lo qué piensa un alumno de un maestro determinado. Los datos autoinformados son muy usuales en las encuestas de colegios porque estamos en un microcosmos de relaciones, interacciones y afectos.


Es muy peligroso que un colegio utilice únicamente datos autoinformados para evaluar a sus profesores, porque son datos de naturaleza sesgada, es decir, no se apegan a una realidad objetiva.


Para evaluaciones docentes más objetivas, es importante combinar los datos autoinformados con otros más objetivos. La finalidad es lograr evaluaciones heteroinformadas, que incluyan reportes de puntualidad, evaluaciones externas, guías de observación, entre otros.


Datos estructurados


Son aquellos que pueden clasificarse, organizarse y colocarse en tablas para construir bases de datos que son sencillas de manejar. Por ejemplo, una lista de alumnos con sus direcciones y teléfonos son datos estructurados porque pueden colocarse sin problema dentro de una misma tabla.


Datos no estructurados


Son aquellos que por su tipo de formato no pueden colocarse dentro de una tabla, solamente permiten inventariarse o almacenarse en carpetas ordenadas. Por ejemplo, los archivos de vídeo de las cámaras de seguridad como tal no pueden ponerse dentro de tablas, lo único que podemos hacer es almacenarlos en carpetas y crear un inventario para mayor control.


Datos abiertos


Los datos abiertos son aquellos que están totalmente disponibles para su descarga en un formato cómodo y modificable, ofreciendo la posibilidad de reutilizarlos con otros conjuntos de datos.


Por ejemplo, los datos del INEGI son de tipo abierto porque es posible descargarlos y utilizarlos por cualquier persona con acceso a internet.


Dato ordinal o no categórico


Son aquellos que se pueden jerarquizar según su importancia. Por ejemplo, el nivel educativo, la altura o las calificaciones de un estudiante. En los datos ordinales, algunos tienen mayor relevancia que otros, por ejemplo, es más importante un 100 que un 98 de calificación.


Dato nominal o categórico


Estos no se pueden jerarquizar porque ninguno es más relevante que otro. Por ejemplo, el género o el estado civil de un profesor. Un hombre no es más valioso que una mujer, ni una persona casada es más respetable que una soltera.


Persona sostiene dispositivo del cual salen dibujos de gráficos
La clasificación de datos ayuda en la gestión de información en colegios

Ventajas de clasificar correctamente los datos de un colegio


La correcta clasificación de los tipos de datos con los que cuenta una institución educativa ofrece enormes ventajas.


Mejora la seguridad y el control de los datos


Al ser más conscientes de la importancia de cada dato, las personas responsables de su gestión son capaces de tomar mejores decisiones a la hora de resguardar y preservar las bases de datos de los colegios.


Mayor cumplimiento de normas legales


La clasificación de datos reduce el riesgo de cometer errores que puedan trasgredir disposiciones legales en materia educativa o de privacidad y protección de datos personales.


Optimización administrativa


La clasificación influye sobre el control y los procesos administrativos, facilitando la gestión y el funcionamiento de los departamentos involucrados en estas tareas.


Eficacia en la toma de decisiones


Al conocer con más detalle la naturaleza de cada dato, los directivos son capaces de hacer un mejor uso de ellos, lo que les permite tomar decisiones mejor fundamentadas.



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