Alfabetización académica una alternativa para repensar la formación inicial docente en las escuelas normales superiores de Colombia
Bibliographic record
Abstract
Este artículo de revisión examina la alfabetización académica y su relación con los procesos forma-tivos, investigativos y escriturales que se gestan en las escuelas normales de Colombia. El objetivo de este artículo es analizar la alfabetización académica en la formación inicial docente a partir de propuestas pedagógicas y didácticas que fundamentan el ejercicio de la escritura académica. De igual manera, se presentan los resultados de una revisión sistemática exploratoria situada desde los planteamientos teóricos de Manchado et. al. (2009); en la cual se revisan 60 textos acadé-micos, fundamentalmente en el contexto hispanohablante, durante los últimos 17 años. Estos se agrupan en tres categorías: la alfabetización académica en la formación de nuevos maestros (17 trabajos), la escritura académica en la formación docente (31) y la escritura, investigación y for-mación en las escuelas normales superiores (12). Del análisis efectuado se evidencia la necesidad de realizar cambios curriculares, formativos y prácticos en torno a la escritura académica en el ámbito de los Programas de Formación Complementaria de las escuelas normales superiores del país, lo que constituye una perspectiva de investigación necesaria para configurar nuevas prácticas de escritura académica de docentes y estudiantes de estas instituciones formadoras de maestros
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 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| 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".