La incorporación de la Competencia Digital modifica la dinámica del proceso de enseñanza-aprendizaje (presencial-virtual) de las competencias socioemocionales y la competencia moral
Bibliographic record
Abstract
En este contexto se presenta el proyecto: “La incorporación de la competencia digital (CD)modifica la dinámica del proceso de enseñanza-aprendizaje (presencial-virtual) de las competencias socioemocionales (CSE) y la competencia moral (CM.)”. El objetivo es registrar el efecto de la utilización de las TIC en el proceso de enseñanza-aprendizaje de la educación superior para la adquisición y desarrollo de la competencia digital (CD) en docentes y estudiantes de Psicología de la Facultad de Psicología y Psicopedagogía, USAL (2023-2024). El “Marco de las competencias de docentes en materia de Tecnologías de la información y de la comunicación (TIC)” (UNESCO, 2019) y la Agenda 2030 de la UNESCO, se incorpora a la fundamentación teórica de la fenomenología y la hermenéutica (Husserl,1954; Heidegger, 1971; Waldenfels, 1997; Otero et al, 2017). En lo pedagógico-didáctico a la Ratio Studiorum (Labrador, 2013) y las teorías psicopedagógicas actuales mediadas por las TIC. Estudio exploratorio, descriptivo-interpretativo, comparativo de diseño fenomenológico-hermenéutico. El instrumento es la entrevista estructurada, administrada: 1) muestra 1: docentes y estudiantes de 4to año de Deontología de Psicología USAL, que usan las TIC en el proceso de enseñanza-aprendizaje en 2023, y, 2) muestra 2: docentes y estudiantes de 4to año de Psicología USAL que no usan las TIC en el proceso de enseñanza-aprendizaje en 2023. En esta ocasión, dado que la investigación está en curso, se presentan los resultados preliminares alcanzados en una prueba piloto que se realizó sobre la “Aplicación de las TIC en educación superior y la praxis profesional con docentes de Psicología y Psicopedagogía”, en Mayo-Junio 2023.
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 | 0.004 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.010 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.001 |
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".