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Enregistrement W1587343044

Aprendizaje basado en problemas (ABP) : una innovación didáctica para la enseñanza universitaria

2005· article· es· W1587343044 sur OpenAlexaboutno aff
Bernardo Restrepo Gómez

Notice bibliographique

RevueEducación y Educadores · 2005
Typearticle
Languees
DomaineSocial Sciences
ThématiqueProblem and Project Based Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOperationalizationTUTORProblem-based learningSyntaxMathematics educationPedagogySociologyPsychologyComputer scienceEpistemologyArtificial intelligencePhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The conceptual and methodological elements as well as the judgements contained in this paper are the result mainly of a ten year work experience with a didactic-curricular approach of PBL in the faculties of the area of health at the University of Antioquia. Reference to the concrete case of this university has been kept to a minimum, in order to search for the general aspects of the method, regarding their historical as well as methodological and operational range, and also their applicability in areas different than the area of health. At the beginning of the paper, some historical background of the method is presented, from its origins at the University of McMaster in Canada in the 70’s to their trials at several Latin American and Colombian universities. After that, PBL is given a place within the strategy of learning-by-discovery and construction, an active pedagogy widely applicable in present-day education. Next, the central, active role of “the problem” in the PBL methodology is discussed. Subsequently, the method’s syntax or organizational sequence is presented, and four proposals on PBL, which operationalize the very basic structure of the method, are brought to matter. Fifth, the operational scheme is described, Then, the characteristics of a good tutor or conductor of the method and the academic-administrative obstacles faced by this innovative methodology at our universities and mentioned. To conclude, some findings of the research on PBL are mentioned.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,007
Communication savante0,0110,006
Science ouverte0,0020,010
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,307 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations61
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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