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Enregistrement W3190565443 · doi:10.19052/ruls.vol1.iss85.4

Educación en tiempos de pandemia (covid-19)

2021· article· es· W3190565443 sur OpenAlexaff
Andrea Méndez Escobar

Notice bibliographique

RevueRevista Universidad de La Salle · 2021
Typearticle
Languees
DomaineComputer Science
ThématiqueEducational Innovations and Technology
Établissements canadiensLambton College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)PhilosophyPolitical scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Antes de la pandemia, pensábamos que el uso de las tecnologías en el campo de la educación seguiría siendo un proceso lento y que, quizás en 10 años o más, se consolidaría en los procesos de enseñanza-aprendizaje de la mayoría de las instituciones. De hecho, asistir a la universidad de forma virtual era visto como algo “de segunda”, una modalidad de estudio a la que las clases menos favorecidas acudía. Así la cosas, el desarrollo de la educación virtual iba a un ritmo “lento pero seguro”; sin embargo, a partir de la pandemia, el panorama cambió abruptamente, y, sin dar espera, tuvimos que afrontar, de la noche a la mañana, literalmente, la educación a distancia y el aprendizaje virtual, así como el uso de las tecnologías de la información y la comunicación (TIC).

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,007
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0010,011
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,002

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,319 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations38
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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