Programa basado en técnica de estudio de caso para mejorar la empatía en estudiantes de una universidad privada de Lima, 2021
Bibliographic record
Abstract
La investigación tuvo como objetivo Implementar, talleres de método de estudio de caso para mejorar la empatía en estudiantes universitarios de una universidad privada de Lima 2021, con una muestra de 40 alumnos divididos en dos grupos GC y GE, el diseño de la investigación es cuantitativo, cuasi experimental de tipo transversal. Se utilizó el cuestionario de Empatía de Toronto, adaptado por Carranza y Huamani (2020) dividida por dos dimensiones resonancia y distancia empática; conformado por 16 ítems con escala de tipo Likert. Los resultados evidenciaron que en un primer momento con el pretest el GC y elGE demuestran niveles bajo 50%, medio 0% y alto 0%, en un segundo momento después de la aplicación del postest, el GC muestra su desarrollo en el nivel medio con un puntaje de 65% seguidamente del nivel Bajo en un 35% y 0% en nivel alto, por otro lado en el GE se evidencia que incremento en el nivel medio ya que obtiene un 85% en el nivel bajo un 10% y en el nivel alto un 5% , evidenciando que luego de la aplicación del taller Pensando en Ti los niveles de empatía del estudiante se incrementaron y mejoraron.
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 | 0.012 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".