Uso de la taxonomía de Bloom en la mejora de las habilidades de escucha de los estudiantes
Notice bibliographique
Résumé
El propósito de este artículo fue presentar los resultados obtenidos durante un estudio llevado a cabo en la Universidad Técnica de Ambato, en la cual la información recolectada fue la base para analizar la mejora de las habilidades auditivas de los estudiantes en el nivel A1 utilizando diferentes actividades basadas en la taxonomía de Bloom. Para establecer la relación entre las variables, se aplicó una encuesta a 153 estudiantes de nivel A1 en el Centro de idiomas. Los resultados de la encuesta se tuvieron en cuenta para aplicar diferentes actividades en un grupo experimental que se eligió al azar. Estas actividades se centraron en varias tareas de escucha basadas en el nivel de aprendizaje de la taxonomía de Bloom. Además, cada actividad desarrollada en el aula se realizó desde la actividad más sencilla hasta la más compleja para que los estudiantes pudieran mejorar su comprensión auditiva. Una vez que los datos fueron interpretados y tabulados se corroboró la hipótesis establecida por medio de la fórmula del Chi-cuadrado, la misma que demostró la mejora en la comprensión auditiva utilizando la taxonomía de Bloom. Finalmente, se formularon varias conclusiones considerando la opinión de los estudiantes como la más importante. Este hecho mostró la conciencia de los estudiantes en la mejora de sus habilidades auditivas. Además, el desarrollo de estas actividades les permitió ver los beneficios en el proceso de aprendizaje y comunicación en inglés. Por lo tanto, eran conscientes de la dificultad en la comprensión de diferentes aspectos tales como: distinguir la idea principal, detalles, resumir información o dar su opinión sobre el tema escuchado.
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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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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 ».