Tendencias de las TIC para usos en la educación a partir de la monitorización de las cuentas en twitter de 11 portales educativos Iberoamericanos
Bibliographic record
Abstract
La presente investigación se realizó con el objetivo de analizar las tendencias de las TIC para usos en educación, a partir de la monitorización de las cuentas en Twitter de 11 portales educativos Iberoamericanos y su red de seguidos y seguidores. La investigación, no experimental cuantitativa transeccional correlacional, se basó en la monitorización y el análisis de la red que surge de las conexiones de 11 portales educativos iberoamericanos y su red de seguidos y seguidores así como de los mensajes públicos que intercambiaron durante 12 semanas a través de la red de microblogging Twitter. Para ello se utilizó la metodología de análisis de redes sociales (ARS) y los programas Node XL y Excel. La investigación implicó el uso de técnicas de minería de texto mediante el uso del programa T-Lab. Con el objeto de analizar la correlación entre las TIC detectadas y las métricas de la red estudiada, se realizó un análisis multivariado y se compararon las tendencias obtenidas en el estudio con las búsquedas en Google para el mismo periodo estudiado. Para clasificar los usos de las TIC detectadas como tendencia se adaptó la matriz categorial propuesta por Coll, Mauri y Onrubia (2008).
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 | 0.002 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.002 |
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".