Investigaciones recientes:
El conjunto de trabajos presentados combina investigación educativa empírica, analítica de aprendizaje basada en datos y la aplicación de técnicas inspiradas en la biología y aprendizaje automático para contextos educativos y de red reales. A lo largo de los estudios, la autora investiga cómo las modalidades de graduación influyen en la empleabilidad y cómo los modelos predictivos pueden identificar estudiantes en riesgo, incorporando contextos socioeconómicos para mejorar la precisión. Paralelamente, se aborda el desarrollo de sistemas de recomendación y analítica de aprendizaje para enfrentar la sobrecarga de información y la esparsidad de datos, usando reducción dimensional, filtrado colaborativo y factorización de matrices para mejorar predicciones, agrupamientos y personalización. Otro eje investiga muestreo eficiente de redes con Optimización por Colonias de Hormigas en grafos sociales a gran escala, y se realiza una comparación crítica de marcos legislativos de cibercrimen y protección de datos entre España y Ecuador. En conjunto, estas publicaciones delinean una agenda coherente: aprovechar métodos cuantitativos y sistemas inteligentes para mejorar resultados educativos, comprender la preparación para el mercado laboral y abordar desafíos de gobernanza y seguridad en ecosistemas digitales, con énfasis en apoyo a la toma de decisiones basada en datos para la política y la práctica.