La Implementación de Pasantías Obligatorias en los últimos dos Semestres de las Licenciaturas: Un Modelo para Tijuana basado en Evidencia
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the lack of implementation of mandatory internships in universities in Tijuana, despite the region’s economic dynamism and the persistent gap between academic training and labor market needs. Using a mixed-methods approach, including surveys of graduates, interviews with employers, and comparative analysis of international case studies, this research assessed the potential impact of integrating structured internships into the final two semesters of undergraduate programs. Statistical results show that graduates with internship experience are up to seven times more likely to be employed in their professional field, report higher starting salaries, and experience a shorter transition to employment compared to those without such experience. The qualitative analysis confirmed that the model’s effectiveness depends on quality mentorship, curricular integration, and fair remuneration. Tensions were identified regarding SMEs’ capacity to finance internships and the need for institutional incentives. The proposed model, inspired by German and Canadian experiences, suggests dedicating the last two semesters to supervised internships with joint evaluation by universities and companies, supported by a tripartite committee (academia-business-government). The findings conclude that this framework can enhance youth employability, reduce unemployment, strengthen local human capital, and position Tijuana as a hub of innovation and regional competitiveness.
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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 | 0,008 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».