Cómo valoran y usan las TecnologÃas de la Información y la Comunicación (TIC) los profesores de alumnos con Necesidades Educativas Especiales (NEE)
Bibliographic record
Abstract
ResumenEn este artículo se muestran distintos aspectos relativos al uso y valoración que hacen los profesores de enseñanza obligatoria sobre el papel de las TIC en su trabajo escolar.Se trata de un diseño cualitativo sobre diez centros de Castilla y León, en el que se han realizado entrevistas semiestructuradas para conocer cuestiones relacionadas con el valor que conceden a las TIC; tiempos y espacios de uso; áreas del currículum para las que se utilizan; tipo de tareas en que se introducen, etc.También se analiza la preparación que tienen los profesores para realizar las prácticas escolares con este tipo de recursos; así como la dotación de estos instrumentos en los centros escolares.Los datos obtenidos muestran que la valoración de las TIC es alta, si bien su uso es anecdótico por distintos motivos: recursos insuficientes; escasa formación de los profesores y falta de estrategias para integrarlos en el desarrollo curricular.De hecho, el uso de estos medios parece poco integrado en el trabajo del profesorado.
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 | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.004 |
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".