Aulas Virtuales y la Enseñanza Digital: Buenas Prácticas desde la Experiencia y Capacitación Docente en la FACYT UPNFM CURSPS
Notice bibliographique
Résumé
The proper use of virtual learning spaces represents an important element in the educational process, the need for teacher training and updating has increased during the COVID-19 pandemic and universities must face these challenges. In this line, this study analyzes the use of virtual classrooms and good practices in digital teaching in the Faculty of Science and Technology (FACYT) of the Francisco Morazán National Pedagogical University (UPNFM) San Pedro Sula Regional University Center (CURSPS), Honduras, from the experience and teacher training during the COVID-19 pandemic, based on a mixed approach, where the variables studied are: virtual classrooms, digital teaching, and teacher experience and training. The sample contemplated in this work includes 24 teachers and 177 students from the third quarter of 2021 from FACYT, UPNFM, CURSPS, using instruments: Likert-type scale, interview and checklist, it was possible to identify the main internal and external tools that were used in virtual classrooms, describe the strengths and weaknesses in the use of these spaces and, finally, it was possible to explain the importance of experience and teacher training in improving educational quality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».