Plataforma de colaboración digital aplicada a la gestión universitaria
Notice bibliographique
Résumé
La pandemia Covid-19 se convirtió en un gran desafío para mantener las prácticas en los laboratorios desde la distancia, con un servicio educativo de calidad mediante la interacción con las plataformas virtuales. El objetivo de este estudio fue analizar la experiencia del uso de la plataforma digital para los docentes de la Fundación Universitaria Cafam en el área de Ingeniería, en Colombia. Se hizo el estudio bajo el enfoque cualitativo, con la metodología del análisis hermenéutico y las técnicas de observación, revisión bibliográfica, entrevistas semiestructuradas dentro del entorno universitario. Resultados dan cuenta de la optimización de un sistema de gestión universitaria digitalizado y el empleo de plataformas de colaboración como Share Point, garantizan el acceso y facilitan la permanencia exitosa de los estudiantes en el sistema educativo universitario, además de contribuir con la formación de profesionales altamente calificados, en entornos caracterizados por tecnología innovadora. Se concluye que el empleo de las herramientas tecnológicas colaborativas como el Share Point, son pertinentes y relevantes para la optimización de la gestión universitaria, desde la formalización en el uso de la estructura, como la garantía de la atención integral a los estudiantes que hacen frente a los retos pos pandémicos.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».