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Enregistrement W2913384309 · doi:10.21071/ripadoc.v7i0.11671

GUÍA UCO PARA LA ELABORACIÓN Y EVALUACIÓN DE UN TFG: ANÁLISIS DE PROBLEMAS Y PROPUESTA SINCRÉTICA DE SOLUCIONES

2018· article· es· W2913384309 sur OpenAlexaff
Sergio Rodríguez Tapia, María José Jaén‐Moreno, María Dolores García Ramos, Eduardo José Jacinto García

Notice bibliographique

RevueRevista de innovación y buenas prácticas docentes · 2018
Typearticle
Languees
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEducational Research and Science Teaching
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

El presente proyecto surge para dar respuesta a una serie de problemas que se dan durante el proceso de elaboración y defensa de los Trabajos Fin de Grado en el marco de la Universidad de Córdoba. A pesar de que actualmente existen esfuerzos por mejorar los criterios aplicados en los distintos centros de la UCO, se ha podido comprobar una falta de uniformidad en las guías y en las recomendaciones ligadas a la realización de los TFG, algo que, salvando la comprensible adecuación a las características de cada área, puede suponer un riesgo para la consecución de un sistema de evaluación justo. Además, algunas facultades carecen de criterios públicos de evaluación, lo que puede dar lugar a situaciones arbitrarias o irregulares. Para ello, en primer lugar, se ha analizado la opinión de profesorado y alumnado con respecto al TFG. Con el fin de resolver las deficiencias encontradas, se ha propuesto una solución que englobe todos los centros que forman la UCO: una herramienta que contemple las competencias básicas reconocidas por la legislación actual, comunes a todos los grados, y que tengan naturaleza transdisciplinar, para, a partir de ahí, poder construir un sistema de evaluación más razonable, coherente y uniforme para toda la Universidad de Córdoba.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0080,004
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,334 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
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Résumé présentoui

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