LA CALIDAD EN LOS AMBIENTES VIRTUALES DE APRENDIZAJE. UNA ADAPTACIÓN DE CATEGORÍAS E INDICADORES PARA LOS PROGRAMAS A DISTANCIA DEL CONTEXTO MEXICANO
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Bibliographic record
Abstract
El presente trabajo presenta los resultados de un estudio comparativo entre las variables de calidad especificas para la educacion a distancia a partir de los parametros que establecen cuatro diferentes organismos internacionales, a saber: 1) El Centro Virtual para El Desarrollo de Estandares de Calidad para La Educacion Superior a Distancia de America Latina y El Caribe, 2) La Fundacion Europea para la Calidad en la Ensenanza Virtual, 3) The Canadian Association for Community Education y 4) La Asociacion Espanola para La Calidad; asi como de tres organismos mexicanos, que son: 1) La Asociacion Nacional de Universidades e Instituciones de Educacion Superior, 2) Los Comites Interinstitucionales para la Evaluacion de la Educacion Superior y 3) El Consejo para la Acreditacion de la Educacion Superior. El analisis de los estandares de los diferentes organismos permitio estructurar una propuesta que sirviera para evaluar, especificamente en la dimension academica, la calidad del diseno instruccional en ambientes virtuales de aprendizaje. Se contextualizo la experiencia en un programa de educacion a distancia que ofrece la Universidad de Guadalajara desde 1994 y que a la fecha ha sido evaluado y acreditado com testimonio de calidad nacional bajo los estandares mexicanos. Lo anterior fue el motivo por el cual se considero la experiencia academico/administrativa vivida en dicho programa para pensar en un modelo mexicano ad hoc a la realidad de la universidad publica em Mexico que si bien es conciente de sus limitaciones presupuestales y estructurales, no deja de responder a las demandas de calidad que el momento historico exige a la educacion a distancia.
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Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.003 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 it