La competencia digital en\n\t\t\t\t estudiantes de magisterio.\n\t\t\t\t Análisis competencial\n\t\t\t\t y percepción personal\n\t\t\t\t del futuro maestro
Bibliographic record
Abstract
La competencia digital del ciudadano\n\t\t\t\t se ha convertido en un elemento clave\n\t\t\t\t en las políticas educativas de cualquier\n\t\t\t\t etapa formativa. En este sentido, que el\n\t\t\t\t profesorado que imparte docencia en las\n\t\t\t\t diferentes enseñanzas haya adquirido y\n\t\t\t\t desarrollado sus propias destrezas en este\n\t\t\t\t ámbito, se postula como un prerrequisito\n\t\t\t\t básico para que los estudiantes puedan\n\t\t\t\t adquirir también esta competencia. En\n\t\t\t\t este trabajo se analiza la integración normativa de las Tecnologías de la Información y la Comunicación en las etapas de\n\t\t\t\t Educación Infantil y Educación Primaria,\n\t\t\t\t así como el planteamiento que se realiza\n\t\t\t\t de la formación tecnológica del profesorado como base para el estudio posterior. El objetivo principal de este trabajo, partiendo de la regulación normativa, es explorar\n\t\t\t\t la percepción que tienen los estudiantes\n\t\t\t\t de los títulos de Magisterio acerca de su\n\t\t\t\t propia competencia digital, interpretando los resultados en base a la propuesta\n\t\t\t\t del Marco Común de Competencia Digital Docente del Ministerio de Educación,\n\t\t\t\t Cultura y Deporte. Para ello, se ha diseñado un cuestionario ad-hoc, que ha sido\n\t\t\t\t respondido por 104 estudiantes de los\n\t\t\t\t Grados de Educación Infantil y Educación\n\t\t\t\t Primaria. Los resultados evidencian que\n\t\t\t\t los estudiantes (y futuros docentes) tienen,\n\t\t\t\t de modo global, un nivel de competencia\n\t\t\t\t digital intermedio, obteniendo mayores\n\t\t\t\t puntuaciones en las áreas de información y comunicación y mayores carencias\n\t\t\t\t en las áreas de seguridad, resolución de\n\t\t\t\t problemas y creación de contenidos. Es\n\t\t\t\t importante resaltar, asimismo que hay divergencias entre la percepción personal\n\t\t\t\t de los futuros maestros sobre su competencia digital y las capacidades reales que\n\t\t\t\t demuestran los resultados.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.003 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.004 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".