Implementación de un diseño instruccional que facilite el aprendizaje de un nuevo software en personal administrativo de una universidad privada de Lima Metropolitana
Bibliographic record
Abstract
Se presenta la implementación de un diseño instruccional que facilite el aprendizaje y uso de un BPM, Kissflow en el personal administrativo de una universidad privada de Lima.El objetivo general es contribuir con la gestión del cambio de la organización.Participaron 5 asistentes administrativas, quienes fueron todas mujeres (100%) con más de 10 años de servicios y oscilan entre las edades de 47 a 60 años.Para dicha muestra se empleó un muestreo por conveniencia.Además, se utilizó una encuesta de elaboración propia y una lista de cotejo para el diagnóstico inicial y posterior evaluación; mientras que en la implementación se utilizó un diseño instruccional basado en la teoría socioconstructivista y el modelo ADDIE.Los resultados revelaron que es necesario disminuir las resistencias en las dimensiones de saber y saber hacer para facilitar el aprendizaje del BPM, Kissflow en el personal administrativo de la universidad privada de Lima.Como conclusión general se contribuyó con la gestión del cambio de la organización mediante la implementación de un diseño instruccional al identificar las resistencias individuales del personal administrativo de una universidad privada de Lima.
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 | 0.004 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".