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Enregistrement W3006611017 · doi:10.33262/concienciadigital.v3i1.1.1134

La comprensión lectora del idioma inglés mediante actividades lúdicas

2020· article· es· W3006611017 sur OpenAlexvenueno aff
Luis Even Pazmiño Pavón, Paúl Rolando Armas Pesántez, Edison Hernán Salazar Calderón, Edgar Eduardo Heredia Arboleda

Notice bibliographique

RevueConcienciaDigital · 2020
Typearticle
Languees
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Teacher Training
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyPsychologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

El objetivo de la presente investigación, fue realizar un diagnóstico de la comprensión lectora del idioma inglés mediante la aplicación de actividades lúdicas tales como: cuentos, juegos y vocabulario, en estudiantes del segundo nivel de Inglés de la Carrera de Agroindustria de la Facultad de Ciencias Pecuarias de la Escuela Superior Politécnica de Chimborazo durante el periodo académico septiembre 2019 – febrero 2020. Ya que se conoce que los estudiantes experimentan falta de concentración. La investigación tuvo un enfoque educativo, de tipo descriptiva, bibliográfica de campo, cuali cuantitativa y temporal. Para alcanzar la meta se elaboró una ficha de observación, la misma que fue revisada y aprobado por un grupo de cuatro pares académicos especialistas del área de inglés. La misma que utilizó un rango de opciones según una escala de Likert, que permitió medir aspectos cualitativos para posteriormente cuantificarlos. La muestra fue intencional, compuesta por 30 estudiantes entre hombres y mujeres, que tienen similares conocimientos del idioma inglés. La información obtenida fue tabulada y representada en tablas y gráficos estadísticos para posteriormente analizarla e interpretarla, permitiendo determinar que la aplicación de las actividades lúdicas son estrategias que motivan la comprensión lectora del idioma inglés. Se recomienda integrar las actividades lúdicas como estrategia en el plan de estudios para incidir en la comprensión lectora de inglés.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,612
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,267 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2020
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