Experiencias de profesores de enfermería durante la pandemia por COVID-19: una mirada desde el proceso de enseñanza-aprendizaje
Bibliographic record
Abstract
Objetivo Describir las experiencias de los profesores en el proceso de enseñanza-aprendizaje durante la pandemia en una facultad de enfermería en Medellín, Colombia. Materiales y métodos Estudio cualitativo para el cual se realizaron once entrevistas individuales semiestructuradas. Los participantes fueron profesores universitarios de una facultad de enfermería en Medellín, Colombia. El análisis se usando elementos de la teoría fundamentada; se realizó el análisis línea a línea, lo que permitió agrupar los datos en las siguientes categorías: transformación del proceso de enseñanza -aprendizaje; efectos del proceso de enseñanza - aprendizaje; redes de apoyo; lecciones aprendidas de la experiencia. Resultados La transformación del proceso de enseñanza - aprendizaje, el manejo de herramientas tecnológicas, los efectos del rápido cambio en las metodologías de enseñanza, y las redes de apoyo de los docentes universitarios fueron las temáticas principales que surgieron de los participantes en cuanto a su experiencia en la educación de enfermería. Conclusión La educación de enfermería durante la pandemia en Colombia requirió de grandes esfuerzos de los profesores para continuar con el proceso de enseñanza aprendizaje, lo que conllevo a que se adaptaran de forma rápida, padecieran cambios en su salud, implementaran estrategias de autocuidado y requirieran apoyo de sus familiares, compañeros y amigos.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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".