¿Están listos los futuros profesores para integrar las TIC en el contexto escolar? El caso de los profesores en Quebec, Canadá
Bibliographic record
Abstract
"¿Están listos los futuros profesores de Quebec para integrar las Tecnologías de Información y Comunicación (TIC) en el contexto escolar? Para responder a esta pregunta se efectuó un estudio con alrededor de 2,065 futuros profesores, 410 profesores asociados y 90 supervisores de práctica provenientes de nueve universidades francófonas de Quebec que ofrecen el programa de formación inicial para la enseñanza. Los resultados del estudio muestran que los futuros profesores tienen acceso a los equipos necesarios para familiarizarse con las TIC y utilizan con habilidad las tecnologías básicas. Asimismo, los datos reunidos revelan igualmente que los profesores en formación utilizan regularmente y de con actitud crítica las TIC para planificar sus clases, comunicarse, buscar información, preparar material pedagógico, resolver problemas o perfeccionarse en el plan profesional. A pesar de este perfil que se muestra prometedor los resultados del estudio indican también una muy baja proporción de futuros profesores que utilizan las tecnologías en el aula."
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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.016 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
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".