Herramientas TIC en la enseñanza online de competencias complementarias de redes y telecomunicaciones en los Institutos Superiores Tecnológicos de la provincia de Tungurahua.
Notice bibliographique
Résumé
El presente proyecto de investigación es esencialmente un breve análisis del uso y ventajas de las Tecnologías de la Información y Comunicación - TIC en los Institutos Superiores Tecnológicos de Ambato provincia de Tungurahua, por ello el artículo está enfocado en estudiar el caso de la Carrera de Tecnología Superior en Redes y Telecomunicaciones del Instituto Superior Tecnológico “Luis A. Martínez”; para ello se planificó y ejecutó un diagnóstico preliminar sobre las competencias que poseen los estudiantes en las TIC, luego se destaca las más versátiles , sencillas y eficientes herramientas informáticas que se pueden utilizar estratégicamente en la enseñanza y aprendizaje de competencias complementarias de la carrera. Se trabajó fundamentalmente bajo un enfoque mixto, y una consecuente metodología empírica y mixta, misma que al principio fue netamente documental y al final se aplicó una fase cuasi experimental con una muestra significativa y representativa de 108 estudiantes escogidos aleatoriamente, con ello se logró comparar los efectos y aceptación de herramientas Tic en las asignaturas básicas y en asignaturas de especialidad mediante cuestionarios aplicados a estudiantes activos en el período 2019-II , es decir desde noviembre 2019 hasta abril 2020, y finalmente con la información recopilada se elabora un resumen que sugiere algunos sitios web y simuladores al alcance de todos los miembros de la comunidad educativa del instituto.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».