Estrategia pedagógica TIC para prevenir la violencia y fortalecer competencias ciudadanas desde las emociones. Estudio de caso: Primera infancia Colegio La Estancia San Isidro Labrador, Bogotá 2018
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Esta investigacion surgio a raiz de la necesidad que presentan los programas formativos propuestos en las instituciones, donde es recurrente la pregunta de como abordar los conflictos escolares. Aunque existen enfoques pedagogicos que introducen la prevencion de la violencia, estas propuestas aun se encuentran limitadas en su desarrollo, sobre todo, en las estrategias pedagogicas como medio de resolucion de conflictos. En efecto, los conflictos se han convertido en un problema frecuente en los centros educativos; esta situacion y a la vez desafio, ha permitido emprender la busqueda de soluciones formativas un poco mas apegadas al desarrollo emocional con el proposito de fortalecer las capacidades humanas bajo el fomento de habilidades sociales, que permitan el dialogo y la aceptacion del otro. Por tal motivo se hizo pertinente plantear la siguiente tematica: “Estrategia Pedagogica TIC para Prevenir la Violencia y Fortalecer Competencias Ciudadanas desde las Emociones. Estudio de Caso: Primera Infancia Colegio La Estancia San Isidro Labrador, Bogota 2018”. De esta surgieron una serie de interrogantes concretos que dieron la orientacion coherente al estudio donde se planteo un Estudio de Caso especifico donde, a traves de la observacion no participativa y las entrevistas a profundidad, se determino una realidad presente en un contexto y con base en esta informacion se elaboro una propuesta curricular que adopto lineamientos de competencias ciudadanas e inteligencia emocional. Estos lineamientos se reunieron en una estrategia pedagogica TIC, para prevenir la violencia desde las emociones
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
score_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