Influencia del liderazgo pedagógico en la implementación de estrategias de educación inclusiva
Bibliographic record
Abstract
El presente estudio examinó la influencia del liderazgo pedagógico en la implementación de estrategias de educación inclusiva en instituciones públicas de Ecuador, respondiendo a la necesidad de fortalecer la equidad y la participación en el sistema educativo nacional. Se adoptó un enfoque cuantitativo-experimental, aplicando encuestas estructuradas a una muestra representativa de 500 directivos y docentes seleccionados mediante muestreo estratificado. El análisis de los datos, realizado con técnicas descriptivas e inferenciales, evidenció que la gestión curricular inclusiva es el principal predictor de la adopción de prácticas inclusivas, seguida por la visión compartida y el desarrollo profesional docente. Los resultados muestran que el liderazgo pedagógico no solo orienta la política institucional, sino que transforma la cultura escolar y favorece la superación de barreras tradicionales. Sin embargo, se identificaron brechas significativas en la provisión de recursos y en la equidad territorial, especialmente en la Amazonía, lo que sugiere la necesidad de políticas diferenciadas y formación continua para los líderes escolares. Se concluye que el liderazgo pedagógico, ejercido de manera estratégica y comprometida, es fundamental para consolidar una educación inclusiva de calidad. Se recomienda fortalecer los programas de formación en liderazgo inclusivo, mejorar la asignación de recursos y promover la investigación aplicada para orientar la toma de decisiones en el sistema educativo ecuatoriano.
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 | 0.013 | 0.033 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".