Incorporación de TICs de modelado molecular en la enseñanza universitaria de la Química
Bibliographic record
Abstract
Se informan logros alcanzados en la incorporación de TICs de visualización y modelado molecular en el inicio de carreras de grado de la Facultad de Ingeniería Química, UNL. A partir de 2008 desarrollamos una serie de actividades: promovimos la instalación de doble booteo en los gabinetes informáticos, seleccionamos e instalamos software libre de visualización y modelado molecular, dictamos un ciclo de charlas y realizamos talleres para estudiantes y docentes. Estas actividades iniciales lograron despertar un imprescindible interés y generar el involucramiento y compromiso de docentes que permitieron proponer y respaldar actualizaciones curriculares que incluyen estas TICs tanto en asignaturas optativas como del tercio inicial. La modificación curricular más importante es la realizada en la asignatura Informática que se dicta para los ingresantes de todas las carreras de la FIQ. En el primer cuatrimestre de 2011 se incluyó el Gabedit, interfaz gráfica con un avanzado constructor de moléculas, y en el primer cuatrimestre de 2012 se amplió al Jmol que permite animación con visión estereoscópica usando lentes 3D anaglifo. Estos logros configuran un hecho de alto impacto en todas las actividades de docencia, que potenciará diversas iniciativas de actualización, perfeccionamiento, aplicación y desarrollo con estas herramientas.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 0.006 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".