Formando profesionales reflexivos en el EEES. El caso de la Teoría de la Educación en las universidades españolas
Bibliographic record
Abstract
Las universidades se encuentran inmersas en un cambio que afecta a las estructuras de los estudios y, como consecuencia, a la forma de entender las disciplinas. Esto está sucediendo en los estudios de educación también, y nos preguntamos en qué medida lo estará haciendo en la Teoría de la Educación (TE) como ámbito disciplinar. Se ha realizado un estudio del grado y modo en que aparece esta disciplina, bajo sus distintas denominaciones, en los nuevos planes de las titulaciones de educación (Grados de Pedagogía, Educación Social, Magisterio de Educación Infantil y Magisterio de Educación Primaria). Con ello, hemos obtenido un diagnóstico preciso de la situación de la TE en las 57 universidades, del total de 76 oficialmente reconocidas en España que, durante el curso 2010-2011 ofertaron esta materia dentro de sus planes de estudio. Además, y a partir del análisis de contenido de diez programas de TE distintos, hemos podido determinar qué competencias desarrolla la TE en el Grado de Pedagogía. Abordamos también el debate de la formación teórico-reflexiva de los futuros profesionales de la educación.
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 | 0.038 | 0.060 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.002 |
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".