Prácticas de ingeniería educativa en los organismos públicos de Quebec en tiempos de postpandemia
Bibliographic record
Abstract
El objetivo de este estudio es estudiar las transformaciones de los procesos de ingeniería educativa que tuvieron lugar en los ministerios y organismos de la función pública de Quebec en respuesta a la crisis sanitaria provocada por la pandemia de COVID-19, con une perspectiva prospectiva de la postpandemia. Se realizó una investigación de diseño y desarrollo con entrevistas semiestructuradas realizadas a 32 profesionales que trabajan en equipos de desarrollo de capacitaciones en diversas ministerios y organismos de la administración pública de Quebec. Se realizó un análisis temático de contenido con ayuda de un árbol de códigos. Los resultados apuntan a una variabilidad en los enfoques de diseño instruccional, la utilización intensiva del aprendizaje a distancia, una mayor necesidad de formación en competencias digitales y una tendencia hacia un enfoque más individualizado de la formación. Este estudio proporciona una comprensión más profunda de cómo la función pública de Quebec ha adaptado sus prácticas de diseño instruccional en la postpandemia.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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; 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".