Estrategias efectivas para el desarrollo de la competencia emocional del docente de nivel superior
Bibliographic record
Abstract
Las investigaciones han constatado que los docentes universitarios enfrentan mayores riesgos, puesto que, se exponen diariamente a un trabajo que requiere alta implicación emocional para abordar diversos desafíos. La presente investigación tiene como finalidad: Explorar las estrategias efectivas para el desarrollo de las competencias emocionales en docentes del nivel superior. La metodología fue cuantitativa de alcance descriptivo-transversal. El muestreo por conveniencia permitió recopilar datos en 30 docentes universitarios mediante una encuesta diseñada con 10 preguntas relacionadas a las variables de estudio. Mientras que el procesamiento de datos se analizó en el software estadístico IBM SPSS. Lo resultados revelan que los docentes, en su mayoría, presentaron aspectos positivos en las competencias emocionales, aunque un grupo minoritario aún requiere fortalecerlas. Asimismo, se identificaron estrategias efectivas de formación y desarrollo profesional, pero persisten desafíos en cuanto al apoyo institucional, lo cual afecta la implementación y efectividad de dichas estrategias para fomentar el desarrollo emocional de todo el cuerpo docente.
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 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".