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Enregistrement W4387917890 · doi:10.59758/rcci.2023.1.e8

El Accountability Educacional como estrategia de mejora institucional post-pandemia COVID-19

2023· article· es· W4387917890 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueREVISTA CIENTÍFICA CUADERNOS DE INVESTIGACIÓN · 2023
Typearticle
Languees
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Teacher Training
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccountabilityPolitical scienceHumanitiesCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PhilosophyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

El Accountability Educacional se ha perfilado como una herramienta eficaz para la rendición de cuentas de las instituciones educativas, tanto en aspectos financieros como en los relacionados con información, resultados académicos y gestión de personal, destacándose con mayor énfasis en un escenario complejo como lo es el período de pandemia y post pandemia COVID-19. Por esto, el propósito de este artículo estuvo centrado en vislumbrar el nivel de consideración que tienen las instituciones educativas sobre los componentes del Accountability en el análisis de sus resultados educativos y la toma de decisiones pedagógicas, lo cual se logró a través de un estudio basado en el paradigma positivista, con un método de campo descriptivo. Entre los resultados más relevantes de esta investigación, se puede destacar que las instituciones educativas han considerado sólo algunos de los aspectos del Accountability en su gestión escolar, dejando de lado otros aspectos importantes que podrían contribuir significativamente en el desarrollo efectivo de su proceso educativo. Entre las conclusiones se destaca la importancia de este estudio en la realización de una propuesta de estrategias eficaces y efectivas para la implementación de los componentes del Accountability en la gestión educativa institucional, apuntando al incremento de la calidad educativa.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,050
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,121

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,050
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0060,011
Communication savante0,0090,007
Science ouverte0,0020,012
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,310 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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