ResumenEl presente estudio tiene como objetivo conocer la cantidad y características asociadas a la autoría, temática y de diseño de los estudios publicados sobre las plataformas digitales en la educación a distancia en México como una alternativa de estudio en la comunicación. La metodología empleada fue un diseño de investigación no experimental, transversal descriptivo. La población se conformó de 497 artículos obtenidos de las bases de datos DOAJ, SciELO y Redalyc, de los cuales solo siete artículos cumplieron con los criterios de inclusión para la muestra y fueron artículos que tuvieron un apartado metodológico, fueran escritos en español, inglés o portugués. Los resultados indican que de los 497 artículos encontrados, el 12% de la población de artículos fueron encontrados en DOAJ, el 46% en SciELO y el 42% en Radalycl, los cuales fueron escritos en promedio por 2.5 autores. Conclusiones: se encontraron 7 artículos de la temática investigada, 5 corresponden a estudios empíricos y 2 de tipo teórico; el 60% se realizan en la Universidad de Guadalajara, 20% en la UNAM y 20% en la UAEH. Palabras clave: Educación, plataforma, en línea, abierto, virtual. AbstractThis study aims to know the quantity and characteristics associated with authorship, thematic and design of published studies on digital platforms in distance education in Mexico as an alternative study in communication. The methodology used was a nonexperimental, descriptive transversal research design. The population consisted of 497 articles obtained from the DOAJ, SciELO and Redalyc databases, of which only seven articles met the inclusion criteria for the sample and were articles that had a methodological section, were written in Spanish, English or Portuguese. The results indicate that of the 497 articles found, 12% of the population of articles were found in DOAJ, 46% in SciELO and 42% in Radalycl, which were written on average by 2.5 authors. Conclusions: 7 articles of the investigated subject were found, 5 correspond to empirical studies and 2 of theoretical type; 60% are made in the University of Guadalajara, 20% in the UNAM and 20% in the UAEH.

This article aims to analyze how data mining (DM) optimizes the enrollment process, with the intention of designing a predictive model to manage private enrollment for higher education institutions of Mexico. It analyzes the current status of the higher education institutions in relation to its enrollment process and the application of the DM. With a correlational method, a dataset (DS) was used to model an entropy decision tree with the help of Rapid Miner software. The results show that it is possible to build and test a predictive model management of private enrollment for higher education institutions of Mexico as the ZAM&EST model proposed by the authors.