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
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».