Bibliographic record
Abstract
La educación inicial y sus avances tecnológicos en el ecuador ha desempeñado gran potencial en los niños con un 23.9% en la educación inicial, 12,3% en los adultos y esos no dejas con un 4,8% en la educación superior. Estos datos nos reflejan como los avances tecnológicos han venido revolucionando a nivel académico.
 Por ese motivo la tarea docente implica identificar las capacidades que los nativos digitales necesitan para ser eficaces en esta nueva cultura o modo de ser; recreando metodologías y materiales basados en entornos digitales, aprovechando al máximo su eficacia, pero conservando nuestra humanidad.
 La educación inicial tiene un conjunto de prácticas pedagógicas innovadoras que se han ido consolidando a lo largo del tiempo. En tal sentido, la integración de las nuevas tecnologías a los procesos educativos con los niños pequeños constituye un reto y una oportunidad para modelar y optimizar nuestra práctica docente, respondiendo a la adaptación más rápida e importante que ha experimentado el cerebro en miles de años de evolución.
 Es importante analizar el carácter que las personas y, como tales, también los maestros y los niños establecen con las tecnologías. Cada vez que las usamos para modificar un estado de cosas, a su vez somos modificados por ellas. Por tanto, a jugar con nuevas tecnologías, también se aprende.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".