VARIABLES ACADÉMICAS Y ESTILOS DE APRENDIZAJE EN ESTUDIANTES DEL CICLO DE INICIACIÓN UNIVERSITARIA
Bibliographic record
Abstract
"Este estudio de tipo exploratorio, se planteó verificar posibles asociaciones entre variables académicas y el estilo de aprendizaje en estudiantes del Ciclo de Iniciación Universitaria de la Universidad Simón Bolívar (CIU). Las variables estudiadas fueron: estilos de aprendizaje, índice académico del CIU, índice del primer trimestre ciclo básico, carrera, puntajes obtenidos en la prueba de admisión, incluyendo las áreas de lenguaje y matemática. Los resultados evidencian que no existen correlaciones significativas entre los estilos de aprendizaje y la carrera. En relación a los índices académicos, se observa que son independientes de los estilos de aprendizaje. Finalmente, con respecto a los índices académicos en el área de Lenguaje y Matemática, existe una asociación entre las notas del Ciclo de Iniciación Universitaria y las notas obtenidas en el primer trimestre del Ciclo Básico. Los resultados concluyen que el programa CIU parece tener un efecto positivo en los estudiantes, los índices mayores obtenidos en el programa se asociaron con altos índices en el primer trimestre del Ciclo Básico de su carrera."
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 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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".