La plataforma lúdica Kahoot en el aprendizaje de vocabulario en inglés
Notice bibliographique
Résumé
El objetivo principal del presente estudio fue proponer la implementación de la plataforma Kahoot en la enseñanza de vocabulario en inglés en el Nivel II de la Carrera de Ingeniería Electrónica en Control y Redes Industriales, considerando la efectividad de la mencionada herramienta tecnológica y las principales dificultades que presentan los estudiantes al momento de aprender vocabulario en inglés. El enfoque que se utilizó es cuali-cuantitativo, pues se examinaron resultados tanto descriptivos como inferenciales. El diseño fue cuasiexperimental, de tipo documental y dentro del procedimientos se consideraron cuatro escenarios: diseño de los instrumentos de medición, Pretest y Post-test; confiabilidad y validez de los instrumentos; recolección de datos e información; y análisis e interpretación de resultados. Para la muestra se seleccionaron 48 estudiantes del Nivel II de inglés. Durante la intervención se implementaron tres actividades de la plataforma Kahoot: cloze activity, quiz, y word order. Como resultado de los datos de los exámenes aplicados al inicio y al final de la intervención se observa que el promedio del Pretest fue de 4,30/10 mientras que el del Post-test correspondió a 7,45/10. La investigación permite concluir que los estudiantes no se sentían motivados a aprender vocabulario debido a que las clases eran monótonas y se utilizaban diccionarios impresos, de ahí la importancia de introducir tecnología en las aulas. También se pudo observar que las actividades que ofrece la plataforma Kahoot son efectivas, no solamente porque existió un incremento de 3,15 puntos en el rendimiento académico de los estudiantes que participaron en el estudio; sino que también se potenció el nivel de creatividad y trabajo colaborativo de los estudiantes.
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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 | 0,027 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».