Análisis documental para orientar un manual de gestión y conservación de expedientes académicos

Autores/as

  • Claudia Cristina Arizala Quintero Universidad Politécnica Salesiana Autor/a
  • Magda Emperatriz Segura Montezuma Universidad Politécnica Salesiana Autor/a
  • Juan Francisco Cázares Zuleta Universidad Politécnica Salesiana Autor/a
  • Michelle Nicole García Ramírez Universidad Politécnica Salesiana Autor/a

Palabras clave:

expedientes académicos; gestión documental; conservación documental; minería de texto; modelo estrella; ISO 15489.

Resumen

La gestión de expedientes académicos requiere relacionar organización, conservación y acceso con las necesidades institucionales. Este estudio analiza un corpus documental para orientar un futuro manual técnico-administrativo destinado a la Unidad Educativa Fiscomisional María Auxiliadora de Esmeraldas. Se revisaron los informes de los talleres del Grupo 3 y se contrastaron los cinco CSV corregidos con el Excel definitivo de 26 asociaciones y con el tablero. El corpus comprende 15 documentos; el modelo reúne 17 marcos, 8 temas, 2 registros temporales y 26 asociaciones, sin claves huérfanas ni duplicados en el grano documento–marco–tema. El cotejo literal reproducible localizó 7 de las 26 evidencias en los pasajes documentales disponibles de corpus.csv. El archivo adjunto permite recalcular 44.790 caracteres en el campo texto y 3.277 caracteres al excluir el segmento «CONTEXTO DEL INFORME»; las cifras históricas de 199.426 caracteres, 2.967 tokens útiles y 1.217 términos distintos del Taller 1 no se presentan como resultados reproducidos porque los insumos originales de procesamiento no están disponibles. La contribución del trabajo es un procedimiento trazable para revisar asociaciones y explicitar los límites del modelo como insumo para un futuro manual de expedientes académicos; no se atribuyen beneficios institucionales no evaluados.

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Publicado

2026-09-19

Cómo citar

Análisis documental para orientar un manual de gestión y conservación de expedientes académicos. (2026). Neutrosophic Computing and Machine Learning, 45, 100-109. https://fs.unm.edu/NCML_2/index.php/NCML/article/view/185

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