Experiencias de Jóvenes Indígenas en la Licenciatura en Educación Indígena, México. Identidad y profesionalización
Bibliographic record
Abstract
El presente trabajo busca contribuir, de un lado, a la discusión de la imagen homogénea, que en algunos casos se configura sobre quiénes son y somos los estudiantes indígenas, y por otro, al conocimiento de los retos y desafíos que enfrentamos los jóvenes indígenas en programas académicos. Presento las experiencias educativas de jóvenes provenientes de distintos grupos originarios, hombres y mujeres formados en la Licenciatura en Educación Indígena (LEI) en la Universidad Pedagógica Nacional - Unidad Ajusco, en la Ciudad de México. Y retomo algunas entrevistas realizadas a egresados de la generación 2007-2011 —de la cual formé parte— para examinar qué significa ser un estudiante indígena en la universidad, cuáles son las problemáticas que enfrentan en su proceso de formación, cuáles son las expectativas sobre su formación, cómo son vistos en sus comunidades de origen después de haberse convertido en profesionistas, y si el acceso a la universidad generó pérdida de identidad cultural. Metodológicamente, la investigación se realizó a partir de lo que en los últimos años se ha denominado como trabajo colaborativo o investigación dialógica. Formar parte de esta generación ayudó a entablar distintas conversaciones para tratar los temas antes mencionados.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".