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Record W7046021776

Conocimientos, actitudes y prácticas de docentes frente a la reproducción de estereotipos de género en la Unidad Educativa “Herlinda Toral'', septiembre 2022-febrero 2023

2023· dissertation· es· W7046021776 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueRepositorio Institucional (Universidad de Cuenca) · 2023
Typedissertation
Languagees
FieldSocial Sciences
TopicGender and Feminist Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHigher educationGender biasState (computer science)Order (exchange)Quarter (Canadian coin)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La investigación se realizó en la Unidad Educativa Herlinda Toral con la finalidad de
\nidentificar los conocimientos, actitudes y prácticas del personal docente frente a la
\nreproducción de estereotipos de género. Dado que, se determinó la carencia de un enfoque
\nde género y tranversalización de este en los procesos de enseñanza y aprendizaje; más
\naún, como los estereotipos de género han estado presentes en la educación y han pasado
\ndesapercibidos al momento en que se educa a estudiantes, naturalizando actitudes guiadas
\npor constructos sociales.
\nPor lo cual, se llevó a cabo una metodología cuantitativa apoyada en una encuesta de
\nconocimientos actitudes y prácticas CAP, que permitió recoger datos frente a la reproducción
\nde estereotipos de género, por lo que para su consecución se trabajó con 75 docentes
\ncomprendidos entre las jornadas matutina y vespertina.
\nLos resultados obtenidos en la investigación evidencian que las y los docentes desconocen
\nsobre que es género, ya que se lo confunde como el sexo de mujeres y hombres; así
\ntambién, muestran un trato diferente para cada sexo en el aula de clases; es decir un trato
\ndelicado a las mujeres, pero a los hombres sin rudeza. Adicionalmente, se reflejó que
\ndocentes consideran a la literatura que utiliza para impartir clases libre de todo estereotipo de
\ngénero, sin identificar de manera clara que son.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.109
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0030.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.019
GPT teacher head0.334
Teacher spread0.314 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2023
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