Incidencia de los dispositivos electrónicos en los procesos cognitivos en la emergencia sanitaria
Bibliographic record
Abstract
Introducción: Debido a la presente pandemia los estudiantes se vieron obligados a cambiar de modalidad educativa, pasando de la presencial a la virtual, por esta razón la utilización de los dispositivos electrónicos en estudiantes incremento en un 80% a 90% ya que es el único medio por donde se puede acceder a clases, de ahí que nace la problemática de que los estudiantes están presentando nuevas dificultades desde el lado cognitivo, además de que también a raíz de esta situación están ocurriendo otras dificultades más. Objetivo: Determinar si los dispositivos electrónicos están influyendo en el desarrollo de los procesos cognitivos en los estudiantes de quinto año EGB paralelo a, b, c jornada matutina de la unidad educativa guayaquil de la ciudad de Ambato, provincia de Tungurahua, y si su impacto está siendo más positivo o a su vez es negativo, dentro del aprendizaje de los estudiantes. Metodología: Cabe resaltar que, por obvias razones la modalidad de este trabajo de investigación se dio de manera virtual, se trabajó con el total de la población de 90 estudiantes, en donde el diseño de la investigación fue cuantitativo, de tipo descriptiva, exploratoria y correlacional, en quienes se aplicó la encuesta de los Dispositivo electrónicos (D.E) que constaba de 20 ítems y un test de Evaluación de los aspectos cognitivos Montreal que constaba de 8 ítems. Resultados: Los resultados obtenidos evidenciaron que del 100% de estudiantes un 85% manifestaron que el aporte de los D.E. los ayuda, sin embargo; en los resultados obtenidos en el test sobre procesos cognitivos, del 100% de estudiantes solo un 25% respondieron de manera adecuada, dando como resultado que los D.E. sí están influyendo dentro del campo cognitivo en los estudiantes, con tendencia más negativa. Conclusión: Se concluye que la falta de tutoría paterna puede llevar a los estudiantes a un inadecuado uso de los dispositivos, además de que las consecuencias no solo son conductuales sino a su vez cognitivas y pueden llegar a entorpecer el adecuado desarrollo estudiantil.
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 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| 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".