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- MajorIsaiah
- Ximyer
- clavel
- inoid
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- es
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Dataset Description
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- Point of Contact: "yiselclavel@gmail.com"
Dataset Summary
El dataset unam_tesis cuenta con 1000 tesis de 5 carreras de la Universidad Autónoma de México (UNAM), 200 por carrera. Se pretende seguir incrementando este dataset con las demás carreras y más tesis.
Supported Tasks and Leaderboards
text-classification
Languages
Español (es)
Dataset Structure
Data Instances
El objetivo de esta tesis es elaborar un estudio de las condiciones asociadas al aprendizaje desde casa a nivel preescolar y primaria en el municipio de Nicolás Romero a partir de la cancelación de clases presenciales ante la contingencia sanitaria del Covid-19 y el entorno familiar del estudiante. En México, la Encuesta para la Medición del Impacto COVID-19 en la Educación (ECOVID-ED) 2020, es un proyecto que propone el INEGI y realiza de manera especial para conocer las necesidades de la población estudiantil de 3 a 29 años de edad, saber qué está sucediendo con su entorno inmediato, las condiciones en las que desarrollan sus actividades académicas y el apoyo que realizan padres, tutores o cuidadores principales de las personas en edad formativa. La ECOVID-ED 2020 se llevó a cabo de manera especial con el objetivo de conocer el impacto de la cancelación provisional de clases presenciales en las instituciones educativas del país para evitar los contagios por la pandemia COVID-19 en la experiencia educativa de niños, niñas, adolescentes y jóvenes de 3 a 29 años, tanto en el ciclo escolar 2019-2020, como en ciclo 2020-2021. En este ámbito de investigación, el Instituto de Investigaciones sobre la Universidad y la Educación (IISUE) de la Universidad Nacional Autónoma de México público en 2020 la obra “Educación y Pandemia: Una visión académica” que se integran 34 trabajos que abordan la muy amplia temática de la educación y la universidad con reflexiones y ejercicios analíticos estrechamente relacionadas en el marco coyuntural de la pandemia COVID-19. La tesis se presenta en tres capítulos: En el capítulo uno se realizará una descripción del aprendizaje de los estudiantes a nivel preescolar y primaria del municipio de NicolásRomero, Estado de México, que por motivo de la contingencia sanitaria contra el Covid-19 tuvieron que concluir su ciclo académico 2019-2020 y el actual ciclo 2020-2021 en su casa debido a la cancelación provisional de clases presenciales y bajo la tutoría de padres, familiar o ser cercano; así como las horas destinadas al estudio y las herramientas tecnológicas como teléfonos inteligentes, computadoras portátiles, computadoras de escritorio, televisión digital y tableta. En el capítulo dos, se presentarán las herramientas necesarias para la captación de la información mediante técnicas de investigación social, a través de las cuales se mencionará, la descripción, contexto y propuestas del mismo, considerando los diferentes tipos de cuestionarios, sus componentes y diseño, teniendo así de manera específica la diversidad de ellos, que llevarán como finalidad realizar el cuestionario en línea para la presente investigación. Posteriormente, se podrá destacar las fases del diseño de la investigación, que se realizarán mediante una prueba piloto tomando como muestra a distintos expertos en el tema. De esta manera se obtendrá la información relevante para estudiarla a profundidad. En el capítulo tres, se realizará el análisis apoyado de las herramientas estadísticas, las cuales ofrecen explorar la muestra de una manera relevante, se aplicará el método inferencial para expresar la información y predecir las condiciones asociadas al autoaprendizaje, la habilidad pedagógica de padres o tutores, la convivencia familiar, la carga académica y actividades escolares y condicionamiento tecnológico,con la finalidad de inferir en la población. Asimismo, se realizarán pruebas de hipótesis, tablas de contingencia y matriz de correlación. Por consiguiente, los resultados obtenidos de las estadísticas se interpretarán para describir las condiciones asociadas y como impactan en la enseñanza de preescolar y primaria desde casa.|María de los Ángeles|Blancas Regalado|Análisis de las condiciones del aprendizaje desde casa en los alumnos de preescolar y primaria del municipio de Nicolás Romero |2022|Actuaría
| Carreras | Cantidad de Ejemplos |
|---|---|
| Actuaría | 200 |
| Derecho | 200 |
| Economía | 200 |
| Psicología | 200 |
| Química Farmacéutico Biológica | 200 |
Data Fields
texto|autor_nombre|autor_apellido|titulo|año|carrera
Data Splits
[More Information Needed]
Dataset Creation
Curation Rationale
La creación de este dataset ha sido motivada por la participación en el Hackathon 2022 de PLN en Español organizado por Somos NLP, con el objetivo de democratizar el NLP en español y promover su aplicación a buenas causas y, debido a que no existe un dataset de tesis en español.
Source Data
Initial Data Collection and Normalization
El dataset original (dataset_tesis) fue creado a partir de un proceso de scraping donde se extrajeron tesis de la Universidad Autónoma de México (UNAM) en el siguiente link: https://tesiunam.dgb.unam.mx/F?func=find-b-0&local_base=TES01.
Who are the source language producers?
[More Information Needed]
Annotations
Annotation process
Se extrajeron primeramente 200 tesis de 5 carreras de esta universidad: Actuaría, Derecho, Economía, Psicología y Química Farmacéutico Biológica. De estas se extrajo: introducción, nombre del autor, apellidos de autor, título de la tesis y la carrera.
El dataset fue procesado con las siguientes tareas (dataset_tesis_procesado):
- convertir a minúsculas
- tokenización
- eliminar palabras que no son alfanuméricas
- elimanr palabras vacías
- stemming: eliminar plurales
Who are the annotators?
Miembros del equipo (user de Hugging Face):
Isacc Isahias López López (https://huggingface.co/MajorIsaiah)
Dionis López (https://huggingface.co/inoid)
Yisel Clavel Quintero (https://huggingface.co/clavel)
Ximena Yeraldin López López (https://huggingface.co/Ximyer)
Personal and Sensitive Information
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Considerations for Using the Data
Social Impact of Dataset
El presente conjunto de datos favorecerá la búsqueda e investigación relacionada con tesis en español, a partir de su categorización automática por un modelo entrenado con este dataset. Esta tarea favorece el cumplimiento del objetivo 4 de Desarrollo Sostenible de la ONU: Educación y Calidad (https://www.un.org/sustainabledevelopment/es/objetivos-de-desarrollo-sostenible/).
Discussion of Biases
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Other Known Limitations
[More Information Needed]
Additional Information
Dataset Curators
Miembros del equipo (user de Hugging Face):
Isacc Isahias López López (https://huggingface.co/MajorIsaiah)
Dionis López (https://huggingface.co/inoid)
Yisel Clavel Quintero (https://huggingface.co/clavel)
Ximena Yeraldin López López (https://huggingface.co/Ximyer)
Licensing Information
Apache-2.0
Citation Information
"Esta base de datos se ha creado en el marco del Hackathon 2022 de PLN en Español organizado por Somos NLP patrocinado por Platzi, Paperspace y Hugging Face: https://huggingface.co/hackathon-pln-es."