La Educación en el contexto de la pandemia. Retos y posibilidades de desarrollo
Bibliographic record
Abstract
El presente artículo tiene como propósito reflexionar en torno a la manera como la pandemia de Covid-19 ha impactado en el desarrollo educativo en el contexto del Departamento de Arauca, así como la practica pedagógica de los docentes de educación básica primaria y educación básica secundaria, con especial énfasis en institución educativa pública “Filipinas” ubicada en el municipio Tame, del departamento de Arauca, Colombia, la cual está conformada por una población rural. Desde la perspectiva teórica el mismo se sustentó en los aportes de Rivas (2020) con referencia a la pedagogía de la excelencia; la pedagogía emergente Adell y Castañeda (2012); estrategias pedagógicas, Picardo, Balmore, y Escobar (2004); estrategias de enseñanza, Monereo (1999), la masificación de la conectividad sobre la base de Internet móvil y el incremento de dispositivos digitales más accesibles, Trucco y Palma (2020). Con base en lo anteriormente planteado surgió la siguiente interrogante ¿cuáles son los retos a que se enfrenta la educación en el departamento de Arauca, Colombia en el contexto de la pandemia, así como sus posibilidadesde desarrollo? Concluye que en el marco de nuevas propuestas educativas, derivadas del modelo educativo que la situación tanto de la pandemia como lo que pudiera ser considerado como la postpandemia, se privilegia la virtualidad y en este sentido, adquieren gran importancia las estrategias docentes; las cuales se diseñan con el propósito de resolver problemas relacionados con la práctica educativa e implican un proceso de planificación en el que se produce el establecimiento de secuencias de acciones, con carácter flexible y están orientadas hacia un fin que se quiere alcanzar.
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 | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".