Transformación del modelo de difusión de un programa de doctorado en red en Colombia: Testimonios de tres protagonistas
Bibliographic record
Abstract
Con el fin de formar investigadores de alto calibre que contribuyan al desarrollo científico del país, tres universidades colombianas se asociaron para ofrecer un programa de doctorado en ingeniería, que incluye tres áreas de investigación: automática, energía e informática. El programa ha sido aprobado por el Ministerio de Educación de Colombia para ser ofrecido en modalidad presencial. Para cumplir con el requisito de asistencia física, los estudiantes se desplazan al campus de la institución en la cual se encuentran inscritos. Sin embargo, cada curso es impartido, a través de un sistema de videoconferencia, por un profesor que puede estar ubicado en cualquiera de las tres universidades asociadas. Debido a la crisis sanitaria provocada por la pandemia de COVID-19, ni estudiantes ni profesores han podido estar físicamente presentes en las aulas de telepresencia y se han visto obligados a realizar sus cursos totalmente a distancia. Esta nueva realidad ha sido el catalizador para que las autoridades universitarias quieran transformar la modalidad en la cual se imparte el programa. En esta entrevista, tres profesores presentan sus puntos de vista sobre esta transformación.
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 | 0.003 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 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".