Plataforma de colaboración digital aplicada a la gestión universitaria
Bibliographic record
Abstract
La pandemia Covid-19 se convirtió en un gran desafío para mantener las prácticas en los laboratorios desde la distancia, con un servicio educativo de calidad mediante la interacción con las plataformas virtuales. El objetivo de este estudio fue analizar la experiencia del uso de la plataforma digital para los docentes de la Fundación Universitaria Cafam en el área de Ingeniería, en Colombia. Se hizo el estudio bajo el enfoque cualitativo, con la metodología del análisis hermenéutico y las técnicas de observación, revisión bibliográfica, entrevistas semiestructuradas dentro del entorno universitario. Resultados dan cuenta de la optimización de un sistema de gestión universitaria digitalizado y el empleo de plataformas de colaboración como Share Point, garantizan el acceso y facilitan la permanencia exitosa de los estudiantes en el sistema educativo universitario, además de contribuir con la formación de profesionales altamente calificados, en entornos caracterizados por tecnología innovadora. Se concluye que el empleo de las herramientas tecnológicas colaborativas como el Share Point, son pertinentes y relevantes para la optimización de la gestión universitaria, desde la formalización en el uso de la estructura, como la garantía de la atención integral a los estudiantes que hacen frente a los retos pos pandémicos.
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 | 0.026 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.002 |
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".