Competencias analógicas en un mundo digital. Nomogramas en el proceso de aprendizaje de la ingeniería
Bibliographic record
Abstract
Los nomogramas son una herramienta matemática antigua y eficiente para resolver problemas complejos. Se trata de una representación gráfica de una función matemática que permite resolver ecuaciones sin necesidad de realizar cálculos manuales exhaustivos. Aunque las calculadoras electrónicas han relegado su uso, los nomogramas todavía tienen ventajas en la docencia de la ingeniería, especialmente en cálculos repetitivos y en la representación en dos dimensiones de múltiples variables de entrada y respuesta. Además, los nomogramas son útiles en el manejo de distintos sistemas de unidades, reducen la probabilidad de errores de magnitud y son robustos a fallos. Se ha probado el uso de estas herramientas en estudiantes de grado y posgrado en diversas ingenierías. Posteriormente, se realizó una encuesta en escala Likert que demuestra que los estudiantes tienen un gran interés en estas herramientas y encuentran que son útiles en el proceso de aprendizaje de la ingeniería. A pesar de que un 78,4 % de los encuestados no habían utilizado nomogramas, el 86,5 % cree que esta herramienta analógica permite una buena interpretación del fenómeno cuando hay muchas variables y que los profesores deberían utilizarla en la docencia.
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 | 0.002 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.036 | 0.004 |
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".