Innovación de Género en la Docencia Universitaria
Bibliographic record
Abstract
El artículo presenta el proceso de institucionalización de la perspectiva de género en la docencia universitaria en España.Si bien el proceso permanece abierto y en curso, el camino recorrido permite reflexionar sobre los desafíos, aprendizajes y buenas prácticas identificadas.Presentar un camino está en tensión con 'romper el molde', una práctica central en el enfoque de género.Al mostrarlo perseguimos mostrar un modo de hacer y no sofocar los esfuerzos creativos inherentes al sello distintivo de una política de estudios y docencia universitaria sobresaliente.Los dos apartados iniciales presentan, respectivamente, el principio de igualdad de género y la perspectiva de género en la docencia universitaria.El tercer apartado traslada, a un plano práctico, la incorporación de la perspectiva de género a un proyecto docente contemplado a partir de cada uno de los elementos en torno a los cuales diseñamos el proceso de enseñanza-aprendizaje y diferenciando entre el currículum formal e informal (u oculto).El cuarto apartado introduce la idea de 'innovación de género en las aulas universitarias' como desarrollo del enfoque transversal (o integrador) de la perspectiva de género en la investigación, y se presenta la colección "Guías para la incorporación de la perspectiva de género en la docencia universitaria" (XVU).
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 | 0.007 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.016 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.015 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.027 | 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".