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Herramientas TIC en la enseñanza online de competencias complementarias de redes y telecomunicaciones en los Institutos Superiores Tecnológicos de la provincia de Tungurahua.

2020· article· es· W3101981187 on OpenAlexvenueno aff
Santiago Hernán Tisalema Tasigchana, Christian Omar Borja Guevara, William Arturo Godoy Arce

Bibliographic record

VenueConcienciaDigital · 2020
Typearticle
Languagees
FieldComputer Science
TopicEducational Innovations and Technology
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

El presente proyecto de investigación es esencialmente un breve análisis del uso y ventajas de las Tecnologías de la Información y Comunicación - TIC en los Institutos Superiores Tecnológicos de Ambato provincia de Tungurahua, por ello el artículo está enfocado en estudiar el caso de la Carrera de Tecnología Superior en Redes y Telecomunicaciones del Instituto Superior Tecnológico “Luis A. Martínez”; para ello se planificó y ejecutó un diagnóstico preliminar sobre las competencias que poseen los estudiantes en las TIC, luego se destaca las más versátiles , sencillas y eficientes herramientas informáticas que se pueden utilizar estratégicamente en la enseñanza y aprendizaje de competencias complementarias de la carrera. Se trabajó fundamentalmente bajo un enfoque mixto, y una consecuente metodología empírica y mixta, misma que al principio fue netamente documental y al final se aplicó una fase cuasi experimental con una muestra significativa y representativa de 108 estudiantes escogidos aleatoriamente, con ello se logró comparar los efectos y aceptación de herramientas Tic en las asignaturas básicas y en asignaturas de especialidad mediante cuestionarios aplicados a estudiantes activos en el período 2019-II , es decir desde noviembre 2019 hasta abril 2020, y finalmente con la información recopilada se elabora un resumen que sugiere algunos sitios web y simuladores al alcance de todos los miembros de la comunidad educativa del instituto.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.403
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0020.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.020
GPT teacher head0.302
Teacher spread0.282 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2020
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