El uso TIC´S en el proceso de enseñanza-aprendizaje del alemán como lengua extranjera en la universidad
Bibliographic record
Abstract
El presente artículo de reflexión tuvo como objetivo describir el uso de las TICS en la enseñanza del alemán como lengua extranjera en la educación superior. Para ello el estudio se enfocó en una revisión documental cuyos autores hicieron énfasis en el uso de las TICS para fortalecer las competencias comunicativas de los estudiantes, como Cariaga (2018), Chao (2014), Hernández (2017), entre otros. En este orden, la investigación, inscrita en el paradigma cualitativo, tuvo entre sus resultados que las TIC´S permiten tanto al docente como al estudiante, tener acceso a diversos materiales y niveles de interacción, ya sea docente- estudiante o estudiantes – estudiantes, lo que sin duda fortalece el proceso de enseñanza – aprendizaje. Asimismo, durante la revisión de la literatura se pudo constatar que el estudio de las herramientas TIC´S a nivel universitario amerita una investigación mucho más detallada y rigurosa, puesto que es un tema con una gran cantidad de matices. * Este artículo se desprende de la tesis de maestría titulada “El uso TIC´S en el proceso de enseñanza-aprendizaje del alemán como lengua extranjera en la universidad del Norte de Barranquilla, Colombia”. Presentada en la UNEATLANTICO-UNINI-PR.
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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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".