15 | P á g i n a
Modelo de sistema de información basado en el estándar ISO
9001:2015 en el departamento de Huancavelica un análisis
bibliométrico
Information system model based on the ISO 9001:2015 standard in the department of Huancavelica a
bibliometric analysis
Cristobal Lara Roly Alcides1
Recibido: 14 de noviembre del 2024 / Aceptado: 5 de agosto del 2025
Resumen
Las organizaciones de educación superior en el Departamento de Huancavelica no estandarizan sus procesos,
hasta el año 2014 en la Región Huancavelica no existe un entidad certificada con alguna Norma ISO 9001 o
similar, entre estas entidades está el Gobierno Regional de Huancavelica, quienes cuentas con procesos, pero
estos no se encuentran estandarizados, tampoco se encuentra certificado por una entidad especializada externa,
es por ello que es necesario encontrar un modelo de sistema de información que se encuentre basado en los
procesos que ofrece el estándar iso 9001:2015. Es así que la investigación tiene como objetivo general realizar
un análisis bibliometrico sobre el Sistema de Información Basado en el Estándar ISO 9001:2015 en los
Procesos en Organizaciones de Educación Superior del Departamento de Huancavelica, para ello se ha
utilizado el análisis bibliométrico de la producción científica sobre sistemas de información y educación
superior a nivel mundial. Usando el paquete R y el biblioshiny asociado, el estudio analizó 408 artículos de
investigación publicado en Scopus comprendidos entre 2015 y 2024. El estudio aplicó análisis de rendimiento,
análisis de palabras clave y análisis temático. Indonesia es el país con mayor producción (214 publicaciones)
seguido por Estados Unidos (62 publicaciones), así mismo, la mayoría de estas colaboraciones ocurren desde
Indonesia a Malasia. El rápido crecimiento de las palabras clave system information y higher education;
demostró el interés de investigadores, profesionales de la industria, gobiernos, inversores y todos los demás
actores clave en la necesidad de optimizar el procesamiento de la información con rasgos de inteligencia
artificial.
Palabras claves: modelo de sistema de información, ISO 9001:2015, procesos, organizaciones de educación superior.
ABSTRACT
Higher education organizations in the Department of Huancavelica do not standardize their processes, until
2014 in the Huancavelica Region there is no entity certified with any ISO 9001 Standard or similar, among
these entities is the Regional Government of Huancavelica, who have processes, but these are not standardized,
nor is it certified by a specialized external entity, that is why it is necessary to find an information system model
that is based on the processes offered by the ISO 9001: 2015 standard. Thus, the research has the general
objective of carrying out a bibliometric analysis on the Information System Based on the ISO 9001: 2015
Standard in the Processes in Higher Education Organizations of the Department of Huancavelica, for this
purpose, the bibliometric analysis of the scientific production on information systems and higher education
worldwide has been used. Using the R package and the associated biblioshiny, the study analyzed 408 research
articles published in Scopus between 2015 and 2024. The study applied performance analysis, keyword
analysis, and thematic analysis. Indonesia is the country with the highest production (214 publications),
followed by the United States (62 publications), and the majority of these collaborations occur from Indonesia
to Malaysia. The rapid growth of the keywords "system information" and "higher education" demonstrated the
interest of researchers, industry professionals, governments, investors, and all other key stakeholders in the
need to optimize information processing with artificial intelligence features.
Keywords: Information System Model, ISO 9001:2015, Processes, Higher Education Organizations.
Revista de Investigación Científica Siglo XXI (#)
https://doi.org/ 10.54943/rcsxxi.v5i1.707
Vol. 5, Núm. 1, pp. 15 - 26
ARTÍCULO DE REVISIÓN
16 | P á g i n a
1. INTRODUCCIÓN
En la actualidad, la gestión de la calidad es una
parte fundamental dentro de cualquier
organización ya que dicha gestión puede llegar
a ser una ventaja competitiva que fortalezca a
la organización en el momento de prestar un
mejor servicio o tener un producto que cumpla
las exigencias del cliente. Puntualmente, la
industria del software es una de las industrias
de más rápido crecimiento en las últimas
décadas, y aunque la producción de software
tiene a su disposición un conjunto de normas
específicas destinadas a evaluar diferentes
aspectos del proceso y/o producto, muy a
menudo es necesario establecer un Sistema de
Gestión de la Calidad (SGC) de acuerdo a la
norma IRAM-ISO 9001.
La norma ISO 9001:2015 “Sistemas de gestión
de la calidad. Requisitos” [1] está basada en los
retos a los que se enfrentan las empresas de
cualquier tamaño y sector hoy en día. Además,
se centra en la eficacia del sistema de gestión
para dar cumplimiento a los requisitos del
cliente. La norma promueve la adopción de un
enfoque basado en procesos y exige cierta
información documentada que la organización
determine como necesaria para la eficacia del
SGC.
Por otro lado, las metodologías ágiles
representan una alternativa muy usada en la
actualidad para el proceso de desarrollo de
sistemas de software, haciendo hincapié en la
relación con el cliente y en el desarrollo
incremental del producto.
La digitalización y la integración de
tecnologías en el ámbito de la educación
superior han impulsado significativamente el
desarrollo y la implementación de los sistemas
de información, facilitando una transformación
en la gestión administrativa y en el aprendizaje.
Los sistemas de información (IS, por sus siglas
en inglés) han demostrado ser esenciales para
mejorar la eficiencia institucional, optimizar
los recursos y crear experiencias educativas
más accesibles y efectivas. En este contexto, el
éxito de los IS en entornos de aprendizaje
virtual y de gestión universitaria ha sido
explorado ampliamente debido a su impacto
directo en la satisfacción de los usuarios y en su
intención de uso continuo (JISIS, 2024). Este
proceso es fundamental, ya que la tecnología
educativa y los sistemas de información ahora
forman una parte integral de las políticas
institucionales de calidad y expansión
educativa en universidades alrededor del
mundo (Nguyen et al., 2024).
Los sistemas de información en la educación
superior son plataformas y aplicaciones
diseñadas para administrar datos y recursos
educativos, optimizar la comunicación, y
mejorar la toma de decisiones a nivel
institucional. Estos sistemas incluyen
herramientas de gestión académica,
plataformas de aprendizaje, y sistemas de
administración de recursos, todos los cuales
facilitan la ejecución de actividades en los
niveles administrativos y de enseñanza.
Estudios recientes muestran cómo los modelos
de éxito de los IS permiten evaluar su
rendimiento a través de métricas como la
satisfacción de los usuarios, el impacto en el
aprendizaje y la eficiencia operativa (Nguyen
et al., 2024). Un análisis del modelo de
madurez de los sistemas de información en
instituciones de educación superior identifica
diversas dimensiones, como la
interoperabilidad y la escalabilidad, que son
claves para garantizar la eficacia y adaptación
de estos sistemas a las necesidades cambiantes
del entorno educativo (Sartawi et al., 2021).
A nivel global, los sistemas de información en
la educación superior se aplican en distintos
contextos, adaptándose a las necesidades y
objetivos de cada institución y región. Por
ejemplo, existen modelos de integración de
sistemas de gestión en universidades que
optimizan la recolección de datos para mejorar
la toma de decisiones y la planificación
estratégica en diversas áreas como la
administración de personal y la gestión de
alumnos (Ibrahim et al., 2021). Estas
aplicaciones globales reflejan la importancia de
un enfoque de sistemas de información que no
solo apoye la gestión operativa, sino que
también impulse la innovación y la
competitividad en el sector educativo en un
contexto digitalizado.
2. MATERIAL Y MÉTODOS
Usando el paquete R y el biblioshiny asociado,
el estudio analiza 456 artículos de
investigación publicado en Scopus
comprendidos entre 2015 y 2024. Se realizo el
procesamiento de los datos utilizando MS
Excel y Biblioshiny, el estudio aplicó análisis
de rendimiento, análisis de palabras clave y
análisis temático.
Cristobal Lara Roly Alcides
roly.cristobal@unh.edu.pe
1 Universidad Nacional de Huancavelica.
Huancavelica. Perú.
17 | P á g i n a
3. RESULTADOS
3.1. Evolución de la producción científica
En la Fig. 2, se muestra la producción de 408
trabajos de investigación distribuidos durante
diez años (2015 al 2024). El gráfico muestra la
evolución de la producción científica sobre
“information systems e higher education” en el
periodo comprendido entre 2015 y 2024. Se
puede observar una tendencia general al alza en
la cantidad de publicaciones hasta 2019,
alcanzando un máximo de 55 documentos. Esta
tendencia sugiere un creciente interés y
relevancia del tema en el ámbito académico. A
partir de 2020, la producción presenta una
ligera disminución, bajando de 51 documentos
a 48 en 2021 y 40 en 2022, lo cual podría estar
influido por factores externos, como la
pandemia de COVID-19 que pudo afectar la
capacidad de investigación y publicación de
muchos académicos. Sin embargo, en 2023 se
experimenta un nuevo repunte a 55
documentos, indicando un resurgimiento del
interés o la adaptación a nuevas realidades
educativas post-pandemia. Finalmente, en
2024, el número de publicaciones cae
drásticamente a 25, lo que podría sugerir una
saturación en la investigación o un cambio de
foco hacia nuevas áreas emergentes en
educación superior y tecnología.
Este comportamiento refleja no solo la
evolución de la investigación en esta área, sino
también la respuesta del sector académico a las
necesidades y desafíos globales en la educación
superior y la integración de tecnologías
avanzadas. Estos cambios son indicadores
importantes para futuras investigaciones y
desarrollos tecnológicos en el ámbito
educativo.
Figura. 2. Evolución del número anual de publicaciones
3.2. Revistas más productivas
Las 20 revistas principales publicaron
colectivamente el 27,45% de todas las
publicaciones, lo que demuestra una
distribución dispersa. Teniendo a JOURNAL
OF PHYSICS: CONFERENCE SERIES (17) y
IOP CONFERENCE SERIES: MATERIALS
SCIENCE AND ENGINEERING (11) las
fuente con más cantidad de artículos
disponibles, seguidos de ADVANCES IN
INTELLIGENT SYSTEMS AND
COMPUTING (8), AIP CONFERENCE
PROCEEDINGS (8), COMMUNICATIONS
IN COMPUTER AND INFORMATION
SCIENCE (6), JOURNAL OF
THEORETICAL AND APPLIED
INFORMATION TECHNOLOGY (6), CEUR
WORKSHOP PROCEEDINGS (5),
INTERNATIONAL JOURNAL OF
SCIENTIFIC AND TECHNOLOGY
RESEARCH (5), JOURNAL OF
ENGINEERING AND APPLIED SCIENCES
(5), ACM INTERNATIONAL
CONFERENCE PROCEEDING SERIES (4),
COMMUNICATIONS OF THE
ASSOCIATION FOR INFORMATION
SYSTEMS (4), EDUCATION AND
INFORMATION TECHNOLOGIES (4),
JOURNAL OF INFORMATION SYSTEMS
EDUCATION (4), LECTURE NOTES IN
18 | P á g i n a
BUSINESS INFORMATION PROCESSING
(4), LECTURE NOTES IN COMPUTER
SCIENCE (INCLUDING SUBSERIES
LECTURE NOTES IN ARTIFICIAL
INTELLIGENCE AND LECTURE NOTES
IN BIOINFORMATICS) (4), PROCEEDINGS
OF THE ANNUAL HAWAII
INTERNATIONAL CONFERENCE ON
SYSTEM SCIENCES (4), PROCEEDINGS
OF THE INTERNATIONAL CONFERENCE
ON INDUSTRIAL ENGINEERING AND
OPERATIONS MANAGEMENT (4), 2022
10TH INTERNATIONAL CONFERENCE
ON CYBER AND IT SERVICE
MANAGEMENT, CITSM 2022 (3),
INDONESIAN JOURNAL OF ELECTRICAL
ENGINEERING AND COMPUTER
SCIENCE (3) y INTERNATIONAL
JOURNAL OF ENGINEERING AND
TECHNOLOGY(UAE) (3).
Figura 3. Fuentes más relevantes sobre system information e higher education
3.3. Autores más relevantes
En la Figura 4, se muestra los 20 autores más
relevantes según el número de publicaciones en
Scopus. Los autores con más artículos de
investigación son SUSANTO A, BON AT,
HENDAYUN M, UTOMO HP, BRANCO F,
IDRIS I, MARTINS J, PEREIRA RH,
SUBIYAKTO AA, ABBAS B, AHLAN AR,
CARVALHO JV, FIRMANSYAH E,
FITRIATI A, GAOL FL, GONÇALVES R,
IRFAN M, KARTIWI M, MAATUK AM,
MUKHTAR M. Los futuros investigadores
obtienen una buena perspectiva al revisar los
trabajos de estos destacados autores. Les ayuda
a entender mejor el tema y pensar en la
metodología de su estudio.
Figura 4. Autores más relevantes según el número de publicaciones en Scopus
En la Fig. 5, se muestra un diagrama de tres
campos de los principales autores y países en
función de las palabras clave populares de la
investigación, basado en los diagramas de
19 | P á g i n a
Sankey. Se observa que Indonesia, Malasia y
Portugal son los principales países de
contribución en este ámbito, lo que destaca la
relevancia de esta investigación en el sudeste
asiático y en regiones específicas de Europa. En
términos de investigadores, nombres como
Idris I y Susanto A, entre otros, tienen fuertes
conexiones con términos como "higher
education institutions", "e-learning" y
"academic information systems", sugiriendo
una colaboración activa en temas de gestión y
aplicación de sistemas de información en
entornos educativos. Además, la diversidad de
temas de investigación que se abordan, como
"management", "usability", y "GIS", refleja la
amplitud y profundidad del impacto de los
sistemas de información en la educación
superior.
Figura 5. Gráfico de tres campos (paises, autores y palabras clave)
3.4. Producción científica por paises
Respecto a la producción global de
publicaciones “system information e higher
education” Indonesia tiene un interés muy alto
en la investigación (2014 publicaciones),
seguido por Estados Unidos (62
publicaciones), Malasia (60), Ucrania (45),
Portugal (44), China (34), España (17), Brazil
(16), Arabia Saudita (16) y Sur Africa (14)
entre los 10 paises de mayor producción
científica.
20 | P á g i n a
Figura 6. Producción de Artículos por país (color azul: país o región con publicaciones, color gris: país o
región sin publicaciones, la intensidad del color: el número de publicaciones)
En la Fig.7, se muestra las relaciones de
colaboración entre continentes que son cada
vez más frecuentes; la mayoría de estas
colaboraciones ocurren desde Indonesia a
Malasia (14), Alemania (2) y otros paises.
Además, el segundo colaborador principal
(Malasia) colaboró con Arabia Saudita (4),
Pakistan (3) y otros; así mismo, el tercer
colaborador principal (Estados Unidos)
colaboró con Chile (1), Japon(1), China(1) y
otros países.
Figura 7. Mapa de colaboración de países.
3.5. Documentos más citados a nivel
mundial
En la Tabla 1, se presentan los resultados de los
20 documentos más citados a nivel mundial
sobre system information y Higher Education,
en lo cual se muestran Aldholay et al. (2018) en
Telematics and Informatics lidera con 161 citas
y un notable promedio de 23 citas por año, lo
que evidencia su impacto significativo en la
comunidad académica, otros estudios
destacados incluyen a Martins (2019) y Al-
Rahmi (2021), con 115 y 83 citas
respectivamente, ambos también publicados en
revistas de alto impacto, estos artículos abordan
temas críticos relacionados con la tecnología
educativa y la sostenibilidad en la educación
superior, reflejando áreas de alta relevancia y
aplicación; adicionalmente, se observa que
publicaciones recientes, como la de Alyoussef
(2023) en Heliyon, ya han obtenido un alto
número de citas (43) con un promedio de 21,50
citas por año, indicando la rápida adopción y
relevancia de sus hallazgos; en general, los
datos destacan que la producción académica en
"information systems e higher education" está
marcada por contribuciones que logran un
impacto duradero, especialmente aquellas que
integran innovaciones tecnológicas y
metodologías aplicadas a la mejora de la
educación superior.
Tabla 1. Top 20 de los artículos más citados a nivel mundial
Paper
Total
Citations
TC per
Year
ALDHOLAY AH, 2018,
TELEMATICS INF
161
23,00
MARTINS J, 2019, TELEMATICS
INF
115
19,17
AL-RAHMI AM, 2021,
SUSTAINABILITY
83
20,75
EFILOĞLU KURT, 2019, EDUC INF
TECHNOL
64
10,67
KOÇ T, 2016, INT J MANAGE
EDUC
62
6,89
BØE T, 2015, COMPUT HUM
BEHAV
57
5,70
21 | P á g i n a
SUBIYAKTO A, 2016, INT J BUS
INF SYST
50
5,56
NGUYEN A, 2021, EUR J INF SYST
49
12,25
MITCHELL A, 2017, J INF
TECHNOL EDUC
46
5,75
LI J, 2021, MOB INF SYS
44
11,00
ALYOUSSEF IY, 2023, HELIYON
43
21,50
GONI FA, 2017, J CLEAN PROD
40
5,00
SUBIYAKTO AA, 2016, INDONES
J ELECTRICAL ENG COMPUT SCI
38
4,22
GÜRKUT C, 2018, EURASIA J
MATH SCI TECHNOL EDUC
35
5,00
ELHOSENY M, 2017, INT
COMPUT ENG CONF, ICENCO:
BOUNDLESS SMART SOC
33
4,13
MESKELL P, 2015, NURSE EDUC
TODAY
33
3,30
SANCHEZ-PUCHOL F, 2017,
PROCEDIA COMPUT SCI
32
4,00
FITRIATI A, 2015, ASIAN J, INFO
TECHNOL
32
3,20
TUNGPANTONG C, 2021, INT
CONF INF EDUC TECHNOL,
ICIET
29
7,25
ÇELIK K, 2022, EDUC INF
TECHNOL
28
9,33
3.6. Análisis de palabras clave
Es necesario analizar las palabras clave porque
brinda una idea sobre los principales temas que
se están discutiendo en el área de investigación.
La Nube de palabras (Fig. 8) muestra las
palabras que se han utilizado con frecuencia en
el área de investigación. Las tendencias más
representantes son "information system" y
"information use" respectivamente, creciendo
rápidamente en los últimos 10 años.
Figura 8. Nube de palabras
La Fig. 9 muestra el crecimiento de las
principales palabras clave a lo largo de los
años. Las diez (10) palabras clave principales
son: information systems, information use,
students, information management, higher
education, higher education institutions, high
educations, education, e-learning management,
information systems.
El acelerado incremento en el uso de términos
refleja el creciente interés de académicos,
profesionales del sector educativo,
administradores, organismos gubernamentales,
inversores y otros actores clave en la
importancia de optimizar la gestión de
información en la educación superior.
22 | P á g i n a
Figura 9. Crecimiento de palabras
3.7. Análisis temático
El mapa temático proporciona información
sobre patrones, tendencias, estacionalidad y
posibles valores atípicos en los temas de
estudio relacionados con information systems
en higher education. Los temas se organizan de
manera comprensible en cuatro cuadrantes,
definidos por dos ejes: la centralidad (eje X) y
la densidad (eje Y). La centralidad refleja el
nivel de conexión de un tema con otros dentro
del dominio de estudio, mientras que la
densidad indica el grado de cohesión y
desarrollo interno de un clúster temático [8].
Como se muestra en la Fig. 10, los temas se
dividen en cuatro clasificaciones principales:
temas motores, temas básicos, temas
especializados y temas emergentes.
Figura 10. Mapa temático
Los temas motores Este cuadrante representa
los temas de alta relevancia y desarrollo que
son fundamentales y centrales en el campo de
estudio. En la gráfica, encontramos conceptos
como "humanos", "uso de la información",
"gestión de la información", "instituciones de
23 | P á g i n a
educación superior", "estudiantes" y
"educación superior". Estos temas son
considerados como motores ya que son
esenciales y tienen un impacto amplio en el
ámbito de la investigación educativa. Son áreas
bien desarrolladas y de alta centralidad, lo que
significa que son ampliamente conectadas con
otros temas en el campo de la tecnología
educativa y su implementación en instituciones
de educación superior.
Los temas básicos En este cuadrante, los temas
tienen alta centralidad, pero baja densidad de
desarrollo. Esto significa que son áreas de
estudio básicas y bien establecidas, pero que
pueden no estar en la frontera del desarrollo.
Temas como "sistemas de información",
"aprendizaje" y "universidad" son clasificados
aquí, indicando que estos conceptos son bien
conocidos y fundamentales para el área de
investigación educativa, aunque no
necesariamente están en un proceso de
innovación o cambio acelerado. Su rol es el de
soporte en el campo, sirviendo de base para
otras áreas más innovadoras o en desarrollo.
Los temas de nicho En este cuadrante se
encuentran temas con alta densidad de
desarrollo, pero con menor centralidad, lo cual
sugiere que son áreas de nicho o especializadas.
Aquí se observan conceptos como
"blockchain", "estudios transversales",
"sistemas de comunicación de datos" y
"educación a distancia". Estos temas
representan áreas emergentes y de interés
especializado que podrían tener un gran
potencial en el futuro. Aunque actualmente no
están altamente conectados con los temas
centrales del campo, muestran innovación y
especialización, lo que podría hacerlos
relevantes en áreas de investigación de
vanguardia.
Los temas emergentes o temas obsoletos,
Este cuadrante contiene temas con baja
centralidad y densidad de desarrollo, lo cual
sugiere que son áreas emergentes o en declive.
En la gráfica, "sistema de información
geográfica (GIS)" y "curriculum" se encuentran
en esta categoría, indicando que son temas que
pueden estar comenzando a recibir atención o
pueden no estar siendo altamente relevantes
actualmente en el campo de la tecnología
educativa. Estos temas podrían desarrollarse
con el tiempo o, en su defecto, perder
relevancia si no se integran de forma más
central en la investigación educativa.
4. DISCUSIÓN
En el contexto actual de los sistemas de
información en la educación superior, emergen
múltiples desafíos relacionados con la
adopción de tecnologías avanzadas y la
integración de la innovación digital en las
instituciones educativas. Aldholay (2018)
destaca la necesidad de gestionar la resistencia
al cambio por parte de los usuarios, incluidos
estudiantes y docentes, quienes pueden
desconfiar de las nuevas plataformas. Además,
plantea la importancia de capacitar al personal
docente para maximizar la efectividad de estas
herramientas (Aldholay, 2018). Similarmente,
Martins (2019) señala la necesidad de
infraestructura tecnológica adecuada en
universidades y el reto de superar barreras
culturales que afectan la implementación de
sistemas telemáticos en entornos
multiculturales (Martins, 2019). Además, Al-
Rahmi (2021) advierte sobre la importancia de
desarrollar estrategias sostenibles para el uso
de sistemas de información, considerando el
impacto ambiental, y la creación de métricas de
evaluación que permitan medir en tiempo real
el impacto de estas herramientas en el
aprendizaje (Al-Rahmi, 2021).
Otro aspecto crucial se refiere a la accesibilidad
y la sobrecarga de información en plataformas
digitales. Según Efiloğlu Kurt (2019), se
requiere una gestión eficaz de la accesibilidad
y la calidad de los sistemas de información para
adaptarse a diversos contextos educativos. Este
reto es compartido por Koç (2016), quien
subraya la dificultad de implementar estos
sistemas en países en desarrollo, y la
importancia de promover la colaboración
interdepartamental para optimizar la gestión
educativa (Koç, 2016). Bøe (2015), por su
parte, plantea desafíos en la protección de la
privacidad de los estudiantes y en mitigar la
dependencia excesiva de la tecnología, que
puede limitar la interacción humana en
entornos académicos (Bøe, 2015). Subiyakto
(2016) añade que es necesario integrar sistemas
de información en países con baja
alfabetización digital y enfrentar los retos
administrativos asociados a la gestión de datos
(Subiyakto, 2016). En la misma línea, Nguyen
(2021) destaca la necesidad de adaptar estos
sistemas para la educación a distancia y evaluar
la satisfacción del usuario para asegurar su
efectividad (Nguyen, 2021).
Finalmente, surge la preocupación por la
seguridad, sostenibilidad y compatibilidad
tecnológica. Mitchell (2017) discute la brecha
de acceso en áreas rurales y la importancia de
mejorar la seguridad para proteger datos
sensibles en sistemas educativos (Mitchell,
2017). Li (2021) resalta la necesidad de
optimizar la experiencia del usuario en
dispositivos móviles y asegurar la
24 | P á g i n a
compatibilidad entre plataformas (Li, 2021).
Alyoussef (2023) advierte sobre los riesgos de
ciberseguridad y explora el impacto de la
inteligencia artificial en la personalización de
sistemas educativos (Alyoussef, 2023). Goni
(2017) y Subiyakto (2016) también resaltan la
necesidad de desarrollar sistemas sostenibles
que reduzcan el desperdicio de recursos y que
cuenten con evaluaciones efectivas de
desempeño (Goni, 2017; Subiyakto, 2016).
Asimismo, Gürküt (2018) aboga por políticas
éticas para el uso de datos y el análisis
avanzado de los resultados de aprendizaje,
mientras que Elhoseny (2017) enfatiza la
importancia de la flexibilidad tecnológica y la
interoperabilidad entre instituciones (Gürküt,
2018; Elhoseny, 2017).
Se identifican varias áreas para investigaciones
futuras centradas en mejorar la efectividad,
accesibilidad y sostenibilidad de estos
sistemas. Primero, es esencial investigar la
integración de dispositivos móviles y la
inteligencia artificial para personalizar los
sistemas educativos, adaptándose a las
necesidades individuales de los estudiantes y
garantizando la compatibilidad entre
plataformas en contextos de aprendizaje
remoto (Li, 2021; Alyoussef, 2023). Asimismo,
la sostenibilidad es una preocupación
relevante, y los estudios futuros deben
enfocarse en cómo los sistemas de información
pueden reducir su impacto ambiental (Goni,
2017). Otros aspectos críticos incluyen el
desarrollo de modelos de evaluación
específicos para medir la efectividad de estos
sistemas en diversos contextos culturales
(Subiyakto, 2016), y la creación de políticas
éticas que regulen el uso de datos estudiantiles,
protegiendo la privacidad y seguridad de los
usuarios (Gürküt, 2018).
Además, los estudios futuros deberían abordar
la interoperabilidad de los sistemas entre
instituciones educativas para mejorar la
colaboración académica (Elhoseny, 2017), así
como el desarrollo de recursos de apoyo al
usuario que optimicen la experiencia del
estudiante, especialmente en educación remota
(Meskell, 2015; Tungkanpong, 2021). La
adaptación cultural de estos sistemas también
es relevante para satisfacer las necesidades de
estudiantes internacionales y docentes en
contextos multiculturales (Çelik, 2022), al
igual que la innovación en diseño de interfaces
accesibles, particularmente para estudiantes
con discapacidades (Mitchell, 2017). También
se destaca la necesidad de reducir la sobrecarga
de información, facilitando su organización y
acceso para los estudiantes, y mejorar los
programas de capacitación del personal
docente en el uso de estas tecnologías (Nguyen,
2021; Subiyakto, 2016). Finalmente, es crucial
investigar el rol de los sistemas de información
en el desarrollo de competencias digitales en
los estudiantes, fundamentales para su éxito en
el mercado laboral actual (Bøe, 2015).
5. AGRADECIMIENTOS
Agradecer a las autoridades de la Universidad
Nacional de Huancavelica por el acceso a la
información.
6. REFERENCIAS
Alyoussef, H. Y. (2023). “Exploring the
effectiveness of technology
integration in higher education: A
systematic review,” Heliyon, vol. 9,
no. 1, e13751.
https://doi.org/10.1016/j.heliyon.202
3.e13751
Al-Rahmi, A. M. (2021). “Impact of social
media use on learning, social
interaction, and academic
performance among higher education
students,” Sustainability, vol. 13, no.
14, pp. 4770.
https://doi.org/10.3390/su13147770
Bøe, T. (2015). “Examining the effects of e-
learning on student performance in
higher education,” Computers in
Human Behavior, vol. 51, pp. 474-
483.
https://doi.org/10.1016/j.chb.2015.03.
084
Çelik, K. (2022). “Digital literacy and
information systems: Challenges in
higher education,” Education and
Information Technologies, vol. 27,
no. 1, pp. 217-235.
https://doi.org/10.1007/s10639-021-
10798-4
Elhoseny, M. (2017). “A survey on smart
educational systems,” Proceedings of
the International Conference on
25 | P á g i n a
Computing and Networking
Communications (ICENCO), pp. 1-6.
https://doi.org/10.1109/ICENCO.201
6.7856468
Efiloğlu Kurt, D. (2019). “Assessing the role of
information systems in the academic
success of students,” Education and
Information Technologies, vol. 24,
no. 3, pp. 1235-1252.
https://doi.org/10.1007/s10639-018-
9821-4
Fitriati, A. (2015). “Analysis of information
system use in higher education and its
impact on academic performance,”
Asian Journal of Information
Technology, vol. 14, no. 5, pp. 154-
161.
https://doi.org/10.3923/ajit.2015.154.
161
Goni, F. A. (2017). “Sustainable education
practices in information systems
curriculum: An analysis,” Journal of
Cleaner Production, vol. 156, pp. 145-
155.
https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2017
.09.021
Gürküt, C. (2018). “Mathematics and
information technology in educational
research: A bibliometric analysis,”
Eurasia Journal of Mathematics,
Science and Technology Education,
vol. 14, no. 8, pp. 3291-3302.
https://doi.org/10.12973/ejmste/8114
7
Ibrahim, M. H., Elabd, R. A., & Hamed, M. A.
(2021). Models of integration of
higher education management
information systems. 2021
International Conference on
Information Science and
Communications Technologies
(ICISCT).
https://doi.org/10.1109/ICISCT52966
.2021.9670171
JISIS. (2024). An integration of expectation
confirmation model and information
systems success model to explore the
factors affecting the continuous
intention to utilise virtual classrooms.
Journal of Information Systems and
Technology Management,
(10.58346/JISIS.2024.I4.007).
Koç, T. (2016). “Implementing e-learning and
management systems in higher
education: A comparative study,”
International Journal of Management
in Education, vol. 10, no. 4, pp. 312-
323.
https://doi.org/10.1016/j.ijme.2016.0
6.001
Li, J. (2021). “Mobile information systems in
higher education: Examining their
role in academic engagement,”
Mobile Information Systems, vol.
2021, Article 1481070.
https://doi.org/10.1155/2021/148107
0
Martins, J. (2019). “Social media and
information systems in higher
education: Impact on student
engagement,” Telematics and
Informatics, vol. 35, no. 3, pp. 712-
723.
https://doi.org/10.1016/j.tele.2018.10.
001
Meskell, P. (2015). “The influence of e-
learning on nursing education: A
bibliometric review,” Nurse
Education Today, vol. 35, no. 8, pp.
1012-1018.
26 | P á g i n a
https://doi.org/10.1016/j.nedt.2015.0
6.010
Mitchell, A. (2017). “Analyzing trends in
information technology education
research,” Journal of Information
Technology Education, vol. 16, pp.
143-158.
https://doi.org/10.28945/3643
Nguyen, A. (2021). “Future directions for
information systems in European
higher education,” European Journal
of Information Systems, vol. 30, no. 1,
pp. 49-61.
https://doi.org/10.1080/0960085X.20
20.1816144
Nguyen, T. H., & Hong, K. Y. (2024).
Measuring the success of information
systems in higher education – a
systematic review. Education and
Information Technologies, 29,
12564–12578.
https://doi.org/10.1007/s10639-024-
12564-8
Sánchez-Puchol, F. (2017). “Integrating e-
learning platforms in information
systems curricula,” Procedia
Computer Science, vol. 112, pp. 1087-
1095.
https://doi.org/10.1016/j.procs.2017.1
1.072
Sartawi, M., Al-Khateeb, R., & Al-Faour, R.
(2021). Architecture of a maturity
model for information systems in
higher education institutions: multiple
case study for dimensions
identification. Annals of Operations
Research, 302, 93–109.
https://doi.org/10.1007/s10588-021-
09342-z
Subiyakto, A. (2016). “The adoption of
information systems in Indonesian
universities: A case study approach,”
International Journal of Business
Information Systems, vol. 21, no. 3,
pp. 345-358.
https://doi.org/10.1504/IJBIS.2016.0
78908
Subiyakto, A. A. (2016). “Evaluating
information system effectiveness in
educational institutions,” Indonesian
Journal of Electrical Engineering and
Computer Science, vol. 4, no. 1, pp.
215-223.
https://doi.org/10.11591/ijeecs.v4.i1.
pp215-223
Tungkanpong, C. (2021). “Enhancing
educational experiences through
information technology integration,”
Proceedings of the International
Conference on Education Technology
(ICIET), pp. 198-205.
https://doi.org/10.1109/ICIET51873.
2021.9419595