Tensiones en el diseño instruccional de cursos en línea en instituciones de educación superior
Bibliographic record
Abstract
En este artículo presentamos los resultados de un estudio cualitativo sobre el contexto profesional de diseñadores instruccionales ejerciendo en instituciones de educación superior en el noreste mexicano. Basados en la teoría de la actividad y en el análisis de contenido, se analizaron los datos de 12 diseñadores instruccionales pertenecientes a 3 instituciones educativas con el objetivo de caracterizar las prácticas en el proceso de diseño instruccional de cursos en línea. Los hallazgos indican que existen cinco tensiones: (1) entregas de trabajo tardías, (2) falta de reconocimiento, (3) cesión de responsabilidad y carga de trabajo, (4) confusión de roles y (5) rechazo de la orientación pedagógica. Los resultados obtenidos en este estudio concuerdan con los hallazgos de otros autores y revelan que las tareas y responsabilidades de los diseñadores instruccionales son aún desconocidas para los profesores universitarios y expertos de contenido.
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 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.011 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
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".