La universidad en la caja negra: disputas institucionales en torno a la inclusión y la gestión algorítmica

Autores/as

  • Lorena Litai Ramos Luna Universidad Autónoma Metropolitana

DOI:

https://doi.org/10.32870/dse.v0i34.1712

Resumen

La incorporación de inteligencia artificial y gestión algorítmica en las instituciones de educación superior busca mejorar la eficiencia operativa y la toma de decisiones basada en datos. Sin embargo, su implementación presenta desafíos significativos en términos de inclusión universitaria. Este artículo analiza, desde una perspectiva teórica del Nuevo Institucionalismo Sociológico, el impacto de estas tecnologías en la inclusión. A través de una revisión crítica de la literatura, se investiga cómo la inteligencia artificial y la gestión algorítmica afectan los procesos de toma de decisiones, la legitimidad institucional y las disputas organizacionales sobre inclusión, considerando problemáticas como la mercantilización educativa y la opacidad algorítmica. Se sostiene que la adopción de herramientas algorítmicas no se basa solo en criterios técnicos, sino que está influenciada por presiones normativas y la búsqueda de legitimidad institucional. Estas dinámicas pueden perpetuar prácticas excluyentes si no se toman en cuenta las trayectorias académicas y personales de los estudiantes. En este contexto, se propone que la gobernanza institucional puede ofrecer un marco alternativo para desafiar la configuración de la universidad como una “caja negra algorítmica”, promoviendo una gestión más transparente y comprometida con la inclusión.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Biografía del autor/a

Lorena Litai Ramos Luna, Universidad Autónoma Metropolitana

Doctora en Estudios Organizacionales. Líneas de investigación: Estudios Organizacionales, Educación Superior, Política Educativa, Gestión del Capital Humano. Universidad Autónoma Metropolitana-Iztapalapa. México.

Citas

Acosta, S. (2014). Gobierno universitario y comportamiento institucional: La experiencia mexicana. Bordón. Revista de Pedagogía, 66(1). https://doi.org/10.13042/bordon.2014.66102

Acosta, O.; E. Buendía (2016). Perspectivas institucionales y educación superior desde miradas globales a espacios locales: El caso de México. Revista de la Educación Superior, 45(179), 9-23. https://doi.org/10.1016/j.resu.2016.04.007

Ainscow, M. (2020). Inclusion and equity in education: Making sense of global challenges. Prospects, 49(2-3), 123-134. https://doi.org/10.1007/s11125-020-09506-w

Al-Zahrani, A.; T. Alasmari (2024). Exploring the impact of artificial intelligence on higher education: The dynamics of ethical, social, and educational implications. Humanities & Social Sciences Communications, 11, 912. https://doi.org/10.1057/s41599-024-03432-4

AspirEDU. (2025). Dropout Detective: Student retention and success tool. https://aspiredu.com/dropout-detective/

Becker, L.; B. Wurm; T. Hess (2023). Will algorithms replace managers? A systematic literature review on algorithmic management. Proceedings of the Forty-Fourth International Conference on Information Systems (ICIS), 3, 2121-2137. Hyderabad, India. https://aisel.aisnet.org/cgi/viewcontent.cgi?article=1057&context=icis2023

Brunner, J.; J. Labraña (2020). The transformation of higher education in Latin America: From elite access to massification and universalisation. The promise of higher education. Springer, 31-41. https://doi.org/10.1007/978-3-030-44263-7_3

Buendía, E. (2011). Análisis institucional y educación superior: Aportes teóricos y resultados empíricos. Perfiles Educativos, 33(134), 8-33. https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=13221247002

Cai, Y.; N. Mountford (2022). Institutional logics analysis in higher education research. Studies in Higher Education, 47(8), 1627-1651. https://doi.org/10.1080/03075079.2021.1946032

Castro, D.; D. Rodríguez-Gómez; J. Gairín (2017). Exclusion factors in Latin American higher education: A preliminary analysis from university governing board perspective. Education and Urban Society, 49(2), 229-247. https://doi.org/10.1177/0013124516630599

Cruz, I.; B. Lugo; D. Cárdenas (2020). Aportaciones teóricas en el estudio del institucionalismo en las organizaciones. Gestión y Estrategia, 59(1), 37-54. https://doi.org/10.24275/uam/azc/dcsh/gye/2021n59/cruz

Deephouse, D.; M. Suchman (2008). Legitimacy in organizational institutionalism. In Greenwood, R.; C. Oliver; K. Sahlin; R. Suddaby (eds.). The SAGE handbook of organizational institutionalism. SAGE Publications, 49-77.

DiMaggio, P.; W. Powell (1983). The iron cage revisited: Institutional isomorphism and collective rationality in organisational fields. American Sociological Review, 48(2), 147-160. https://doi.org/10.2307/2095101

Fiss, P. (2008). Institutions and corporate governance. In Greenwood, R.; C. Oliver; K. Sahlin; R. Suddaby (eds.). The SAGE handbook of organizational institutionalism. SAGE Publications, 389-410.

George, B.; O. Wooden (2023). Managing the strategic transformation of higher education through artificial intelligence. Administrative Sciences, 13(9), 196. https://doi.org/10.3390/admsci13090196

Jarrahi, M.; G. Newlands; M. Lee; C. Wolf; E. Kinder; W. Sutherland (2021). Algorithmic management in a work context. Big Data & Society, 8(2). https://doi.org/10.1177/20539517211020332

Lamers, L.; J. Meijerink; G. Rettagliata (2024). Blinded by “algo economicus”: Reflecting on the assumptions of algorithmic management research to move forward. Human Resource Management, 63(2), 413-426. https://doi.org/10.1002/hrm.22204

Leal, G.; S. Porras (2012). Adquisición de tecnologías de información e influencia institucional en grandes empresas en Iztapalapa. Nova Scientia, 5(9), 127. https://doi.org/10.21640/ns.v5i9.161

Lesjak, D.; S. Natek; F. Kohun (2021). Big data analytics in higher education. Issues in Information Systems, 22(4), 320-333. https://doi.org/10.48009/4_iis_2021_346-359

Mago, B.; N. Khan (2021). A proposed framework for big data analytics in higher education. International Journal of Advanced Computer Science and Applications (IJACSA), 12(7), 684-691. https://doi.org/10.14569/IJACSA.2021.0120779

Meyer, J.; B. Rowan (1977). Institutionalized organizations: Formal structure as myth and ceremony. American Journal of Sociology, 83(2), 340-363. http://www.jstor.org/stable/2778293

Moodle. (2025). Analítica de aprendizaje para Moodle. https://moodle.com/es/integraciones-con-moodle/learning-analytics-for-moodle/

Muñoz, G.; J. Delgado; J. Dávalos (2024). Inteligencia artificial y gobernanza en la gestión académica y administrativa de la educación superior. Revista Social Fronteriza, 4(6), e46508. https://doi.org/10.59814/resofro.2024.4(6)508

Nassoura, A. (2022). Applied artificial intelligence applications in higher education institutions: A systematic review. Webology, 19(3), 1168-1183. https://www.webology.org/abstract.php?id=2831

Nguyen, A.; L. Gardner; D. Sheridan (2020). Data analytics in higher education: An integrated view. Journal of Information Systems Education, 31(1), 61-71. https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3949946

Noponen, N.; P. Feshchenko; T. Auvinen; V. Luoma-aho; P. Abrahamsson (2023). Taylorism on steroids or enabling autonomy? A systematic review of algorithmic management. Management Review Quarterly, 74(2), 1695-1721. https://doi.org/10.1007/s11301-023-00345-5

Othot. (2025). Case studies. https://www.othot.com/learn/case-studies

Peeters, T.; J. Paauwe; K. Van de Voorde (2021). People analytics effectiveness developing a framework. Journal of Organizational Effectiveness: People and Performance, 7(2), 203-219. https://www.emerald.com/insight/content/doi/10.1108/joepp-04-2020-0071/full/pdf?title=people-analytics-effectiveness-developing-a-framework

Pérez, A.; A. Rodríguez (2022). La universidad imperfecta. Una aproximación desde la diversidad social. Revista de la Educación Superior, 51(201), 73-86. https://doi.org/10.36857/resu.2022.201.2022

Prinsloo, P. (2017). Fleeing from Frankenstein’s monster and meeting Kafka on the way: Algorithmic decision-making in higher education. E-Learning and Digital Media, 14(3), 138-163. https://doi.org/10.1177/2042753017731355

Prinsloo, P.; S. Slade (2016). Student vulnerability, agency, and learning analytics: An exploration. Journal of Learning Analytics, 3(1), 159-182. http://dx.doi.org/10.18608/jla.2016.31.10

Rindova, V.; I. Williamson; A. Petkova; J. Sever (2005). Being good or being known: An empirical examination of the dimensions, antecedents, and consequences of organizational reputation. Academy of Management Journal, 48(6), 1033-1049. https://doi.org/10.5465/amj.2005.19573108

Scott, W. (2014). Institutions and organizations: Ideas, interests, and identities. SAGE Publications.

Suchman, M. (1995). Managing legitimacy: Strategic and institutional approaches. Academy of Management Review, 20(3), 571-610. https://doi.org/10.2307/258788

Thornton, P.; W. Ocasio (2008). Institutional logics. Greenwood, R.; C. Oliver; K. Sahlin; R. Suddaby (eds.). The SAGE handbook of organizational institutionalism. SAGE Publications, 99-129.

Webber, K.; H. Zheng (2024). Artificial intelligence and advanced data analytics: Implications for higher education. New Directions for Higher Education, 2024(207), 5-13. https://doi.org/10.1002/he.20508

Williamson, B. (2017). Who owns educational theory? Big data, algorithms, and the expert power of education data science. E-Learning and Digital Media, 14(3), 105-122. https://doi.org/10.1177/2042753017731238

Wong, B.; K. Li; S. Choi (2018). Trends in learning analytics practices: A review of higher education institutions. Interactive Technology and Smart Education, 15(2), 132-154. https://doi.org/10.1108/ITSE-12-2017-0065

Zawacki-Richter, O.; V. Marín; M. Bond; F. Gouverneur (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education – where are the educators? International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16(1), 1-27. https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0

Descargas

Publicado

2025-10-30