[en] In recent years, there has been a growing interest by education actors to include TIC in their institutions; as well as social networks, far from being a problem and their use aimed, permit innovate traditional classes and improve communication between teachers and students This study has two objectives: (1) conduct a systematic literature review through searching papers published between January/2007 and March/2019 in data bases like as ACM, IEEE, ScienceDirect, Springer and others, to evidence researches that apply data mining techniques to extract and analyze Twitters data in higher education; and (2) to emphasize pedagogic practices that include Twitter and data mining to improve education process. From 315 papers obtained, only 65 fulfilled inclusion criteria. The main results indicate that: (1) the most used data mining techniques are predictive with classification tasks; (2) Twitter is principally used to: (a) determinate perception; (b) share information, materials and resources; (c) generate communication and participation; (d) promote abilities and (e) improve oral expression and academic performance; (3) United States has the most numbers of researches in this area; however, in Latin-American countries findings are not enough, so, there a new area to investigate in this region and (4) researches used models, methods, strategies, theories and instruments as a pedagogic practice; so that, there wasn?t an agreement about a shape to include Twitter data extracting in higher education to improve teaching and learning process.

[es] En los ?ltimos a?os, existe un creciente inter?s por los actores de la educaci?n en la inclusi?n de las TIC en sus instituciones, como es el caso de las redes sociales, que lejos de ser un problema y mediante un uso guiado de las mismas, permiten innovar las sesiones de clases tradicionales y mejorar la comunicaci?n entre docentes y estudiantes. En el presente estudio se plantearon dos objetivos: (1) realizar una revisi?n sistem?tica de la literatura, mediante la b?squeda de art?culos publicados entre Enero/2007 y Marzo/2019, en bases de datos como ACM, IEEE, ScienceDirect, Springer, entre otras, para identificar las investigaciones que han aplicado t?cnicas de miner?a de datos, para la extracci?n y an?lisis de datos de Twitter en la educaci?n superior; y, (2) destacar las pr?cticas pedag?gicas que han incorporado Twitter y miner?a de datos para mejorar los procesos educativos. De los 315 art?culos obtenidos, fueron seleccionados 65 que cumplieron con los criterios de inclusi?n. Los principales resultados indican que: (1) las t?cnicas de miner?a de datos m?s utilizadas son predictivas con tareas de clasificaci?n; (2) Twitter se usa principalmente para: (a) determinar percepci?n estudiantil; (b) compartir informaci?n, material y recursos; (c) generar comunicaci?n y participaci?n; (d) fomentar habilidades; y (e) mejorar la expresi?n oral y el rendimiento acad?mico; (3) Estados Unidos es el pa?s con mayor n?mero de trabajos; sin embargo, en pa?ses de Latinoam?rica los hallazgos son pocos, por lo que, se apertura un campo de investigaci?n en esta regi?n; y (4) los estudios incluyeron modelos, m?todos, estrategias, teor?as o instrumentos como pr?ctica pedag?gica; de modo que, no existe un consenso en la forma en que los datos extra?dos de Twitter podr?an ser incorporados en la educaci?n superior para mejorar los procesos de ense?anza y aprendizaje.