La mirada del estudiante sobre la evaluación en traducción: estudio preliminar y posibles vías de investigación
Bibliographic record
Abstract
La evaluación es un componente central de todo proceso de enseñanza-aprendizaje en la medida que permite orientar a los aprendices en su adquisición de la competencia traductora. Puesto que el alumnado es el centro del proceso, resulta necesario conocer sus experiencias y opiniones en torno a la evaluación en su formación universitaria como futuros traductores. Este objetivo nos ha llevado a analizar un corpus de 46 entrevistas orales a estudiantes del grado de Traducción e Interpretación de una universidad española y los planes docentes de las asignaturas de Traducción que programa la Facultad. Los resultados muestran una clara preferencia de los estudiantes por la evaluación continua y la realización de ejercicios prácticos de traducción a la vez que reclaman una retroalimentación más profunda y orientadora. También se muestran reticentes con respecto a los exámenes y sus condiciones, pero están globalmente satisfechos. Este trabajo contribuye al desarrollo de la didáctica de la traducción, con datos empíricos que permiten describir las creencias de los estudiantes y poner el foco en aquellos aspectos que resultan más necesarios para mejorar su aprendizaje.
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 | 0.032 | 0.071 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".