Bridging Borders, una experiencia basada en el aprendizaje internacional colaborativo online (COIL)
Bibliographic record
Abstract
Estos últimos años y principalmente tras el periodo pandémico, se produjo un giro mundial de la educación hacia la comunicación en línea y la utilización de diversas tecnologías digitales para mejorar el aprendizaje global y fomentar el entendimiento cultural. La introducción de tecnologías digitales online para las interacciones pedagógicas amplió la internacionalización de las perspectivas curriculares anteriormente limitadas, para crear una interconexión global. Entre estas nuevas propuestas tiene un especial interés los COIL o Collaborative Online International Learning, que permite trabajar la adquisición de competencias interculturales sin necesidad de viajar al extranjero.En este sentido, la presente comunicación trata de exponer el proyecto realizado por tres asignaturas en dos Universidades emplazadas en ubicaciones tan dispares como España y Canada. La metodología COIL ha permitido a los alumnos experimentar, bajo un trabajo colaborativo, el aprendizaje entre dos disciplinas distintas como la arquitectura y la ingeniería, pero que inevitablemente deben de convivir y colaborar en un entorno laboral cada vez más interdisciplinar y global.
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 | 0.006 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.014 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 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".