Scholarship of Teaching and Learning (SoTL) como estrategia en la Universidad Abierta para Adultos (UAPA) y en la Universidad Estatal a Distancia (UNED)/ The Scholarship of Teaching and Learning (SoTL) as a Strategy in Universidad Abierta para Adultos (UAPA) and Universidad Estatal a Distancia (UNED
Bibliographic record
Abstract
Este trabajo tiene como objetivo presentar una estrategia institucional para el desarrollo de programas de formación profesional que integren, de forma balanceada, las prácticas docentes, de investigación y los procesos de formación profesional entre los académicos de la Universidad Abierta para Adultos de República Dominica (UAPA) y la Universidad Estatal a Distancia de Costa Rica (UNED). Se plantea una investigación cualitativa, transeccional, no experimental, con base en una revisión y análisis bibliográfico y documental en la que se recopilaron, seleccionaron y analizaron contenidos de publicaciones sobre las características y aplicaciones del concepto de the Scholarship of Teaching and Learning (SoTL), durante los últimos 3 años en contextos de instituciones de educación superior. Del análisis crítico de esta recopilación documental, se obtiene como resultado un esquema de estrategia de seis etapas, integrado a las políticas de calidad institucionales, y que incluya un análisis de constricciones, el establecimiento de un plan de incentivos, de redes de colaboración interinstitucionales y de espacios flexibles de experimentación. Se concluye que la SoTL es un marco de trabajo consolidado y respaldado a nivel mundial y que ofrece las herramientas necesarias para establecer la integración deseada entre docencia, investigación y desarrollo académico y profesional en UAPA y UNED.
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 | 0.006 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.010 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".