Conformación de una identidad docente entre profesionistas universitarios contratados por asignatura en el nivel medio superior
Bibliographic record
Abstract
Este artículo muestra los resultados de una investigación cualitativa sobre la formación como docentes de doce profesionistas contratados como profesores de asignatura en el Colegio de Bachilleres de la Ciudad de México. Con base en entrevistas cualitativas, examina tres transiciones profesionales que han vivido estos profesores conforme a la propuesta base de investigadores de la Universidad de Sherbrooke, quienes son expertos en la teoría de las transiciones. Esta teoría sirvió como eje para construir tres categorías de análisis: de una pedagogía de la intuición a una pedagogía sistemática; del saber sobre una disciplina al saber cómo enseñarla; y de una identidad como profesionista de diversas disciplinas a una identidad docente. El desarrollo de estas transiciones se analiza a partir de la recuperación de la trayectoria de los entrevistados en el Colegio de Bachilleres en tres momentos clave: el ingreso como profesor novel, el momento de la entrevista como profesor más experto y el periodo intermedio entre esos dos, en el que se identifican los principales mecanismos de transición que apoyan la conformación de la nueva identidad.
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 | 0.008 | 0.025 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 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".