Desafíos de las instituciones educativas después de la pandemia
Bibliographic record
Abstract
Al hablar de desafíos en las instituciones educativas se marca un antes y después de la pandemia, sabiendo que la venida de la COVID-19 ha dado un referente sin igual en la historia, y ha dado paso a cambios de estructuras políticas, sociales, económicas, siendo la educación un segmento donde se ha dado un cambio continuo, varios son los autores que hablan de esta temática, y consideran que se ha pasado de la educación presencial a la cien por ciento virtual, esto a su vez ha dado un espacio a replantearse que, en las instituciones educativas es el estudiante quien se ha posicionado como autor principal del conocimiento, mucho más que antes de la pandemia, y el docente se convierte en un guía de este proceso de aprendizaje, a la par, se requiere de docentes con alto nivel de liderazgo, empatía y resiliencia para enfrentar los nuevos desafíos después de la pandemia. Otra cuestión que se plantea es la necesidad urgente de incluir cada vez nuevas formas de uso de TIC´s para mejorar la didáctica y metodología del proceso de enseñanza aprendizaje, pero no basta con ello sino que, se requiere enseñar sobre el entorno cambiante al estudiante quien debe tener una formación integral, humanística y encaminada a que su conocimiento beneficie a la comunidad, sobre todo ahora cuando la pandemia ha dejado desequilibrio en todos los ámbitos.
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 | 0.009 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.011 |
| Research integrity | 0.004 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.003 |
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".