Titulo: AnÔlisis de la oferta académica en Argentina sobre información geoespacial: Distribución, co-ocurrencia y clustering de titulaciones.
Resumen: El presente trabajo desarrolla un anĆ”lisis de la oferta acadĆ©mica universitaria argentina vinculada con información geoespacial, basado en la GuĆa de Carreras 2025 de la SubsecretarĆa de PolĆticas Universitarias (SPU). Se construyó un mapa interactivo de titulaciones ofrecidas por universidades estatales y privadas, empleando datos de ubicación de unidades acadĆ©micas del Mapa Educativo Nacional.
Las titulaciones organizadas por nivel acadĆ©mico (pregrado, grado y posgrado) se analizaron a partir de la categorĆa ācarreraā establecida por SPU cuyos valores son: āGeografĆaā, āTopografĆa y CartografĆaā, āAgrimensuraā, āGeologĆaā, āGeofĆsicaā, entre otros, analizĆ”ndose tambiĆ©n las categorĆas āComputación, Sistemas e InformĆ”ticaā y āEstadĆsticaā las cuales tienen implicancia en el desarrollo de SIG e IDE y en el uso de información geoespacial. Un selector dinĆ”mico permite visualizar unidades acadĆ©micas por cada combinación carrera-nivel y consultar sus titulaciones impartidas con detalle sobre: modalidad (presencial o virtual), disciplina, Ć”rea, carrera, etc.
Para analizar la distribución y relaciones entre carreras estudiadas, se desarrolló un tablero en R con mĆŗltiples representaciones cartogrĆ”ficas. Se implementó un mapa de burbujas donde el diĆ”metro de los cĆrculos representa la cantidad de titulaciones por carrera y por unidad acadĆ©mica. AdemĆ”s, otro mapa agrega la información por universidad.
TambiĆ©n se realizó un estudio de co-ocurrencia de titulaciones en universidades, empleando un grafo de relaciones utilizando igraph, etiquetando arcos entre instituciones mediante un indicador āpesoā (cantidad de tĆtulos compartidos) permitiendo detectar patrones de posible vinculación tecnológica. Por Ćŗltimo, se aplicó un mĆ©todo de agrupamiento K-means en Google Earth Engine para agrupar universidades. Utilizando el mĆ©todo del codo (Elbow Method), se determinó que seis clusters optimizan la segmentación institucional, proporcionando información clave sobre la distribución acadĆ©mica en el territorio. Este estudio contribuye a la enseƱanza en información geoespacial al ofrecer herramientas interactivas para el anĆ”lisis de la oferta educativa geotecnológica, facilitando la toma de decisiones en planificación acadĆ©mica.
Palabras clave: GeotecnologĆas, Oferta acadĆ©mica, Titulaciones universitarias, AnĆ”lisis geoespacial, Clustering geoespacial, MĆ©todo Elbow, Co-ocurrencia de titulaciones