Uso de Google Classroom como repositorio de robótica práctica: PieroAcademy
Bibliographic record
Abstract
En el desarrollo de prácticas de laboratorio en algunas asignaturas del área de ingeniería de sistemas y automática, los alumnos recaban información relativa a equipos y componentes de diversas fuentes externas. Los resultados de su trabajo, que en muchos casos son de gran calidad, pasan al olvido una vez evaluados. Con el objetivo de poner en valor y mejorar el aprovechamiento de dichos trabajos, se propone la creación de un repositorio controlado de información, donde los estudiantes puedan recopilar parte del material necesario para la realización de sus trabajos, ejemplos de ayuda, y tutoriales realizados por otros estudiantes; pero además contribuir a ampliar la información mediante sus propias experiencias. En la implementación del repositorio, se hace uso de las herramientas proporcionadas por la G Suite for Education (GSFE), siendo el núcleo, la herramienta denominada Google Classroom. En este trabajo se describe la implantación y experiencia con este sistema como medio para gestionar un repositorio organizado donde sus denominadas “clases", toman contenido de unidades temáticas; con la versatilidad de su acceso desde dispositivos móviles y la capacidad de reutilización en asignaturas reales.
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 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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| 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 itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, 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".