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Enregistrement W4406507612 · doi:10.36390/telos271.01

Obstáculos, Beneficios y Desafíos del Programa Collaborative Online International Learning entre México, Estados Unidos y Canadá: Experiencias Docentes

2025· article· en· W4406507612 sur OpenAlexaboutno aff
Gloria Amelia Gutú Moguel, Eréndira Yaretni Mendoza Meza

Notice bibliographique

RevueTelos Revista de Estudios Interdisciplinarios en Ciencias Sociales · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Teaching and Evaluation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceSociologyHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this article focuses on making known the obstacles, challenges and benefits experienced by forty-three teachers from Mexican, American, and Canadian universities who participated as presenters in COIL (Collaborative Online International Learning) during the spring of 2023. This qualitative-descriptive research followed a participatory research method through sampling, the data was gathered from twenty presentations which included experiential data, which took place at ANAHUAC university in Mexico, City from September 6th to 8th 2023. The assumption is that the use of the COIL methodology allows the student to have an international and collaborative experience from different approaches and contexts without leaving the classroom, becoming a tool for the internationalization and expansion of the curriculum that, in turn, expands global and digital competencies of teachers and students. This includes suggestions for future teachers in the implementation of COIL courses.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,205
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,354 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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