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Enregistrement W3034966502 · doi:10.33262/concienciadigital.v3i2.2.1248

Desarrollo de la destreza de speaking en el idioma inglés mediante la técnica “Basic Context English” en estudiantes de 5 a 6 años

2020· article· es· W3034966502 sur OpenAlexvenueno aff
Sandra Leticia Guijarro Paguay, María Veronica Pilco López, Mayra Alexandra Carrillo Rodríguez, Blanca Flor Santa Cruz Fajardo

Notice bibliographique

RevueConcienciaDigital · 2020
Typearticle
Languees
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLiteracy and Educational Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesContext (archaeology)ArtPhilosophyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

El objetivo de la presente investigación fue desarrollar la destreza del speaking del idioma inglés mediante la utilización de la técnica “Basic Context English” en 30 estudiantes de 5 a 6 años del Jardín de Infantes “Luis Humberto Sancho” de la ciudad de Riobamba. Para ello, se elaboró y aplicó un plan de intervención que contiene un conjunto de actividades lúdicasdinámicas dirigidas a los estudiantes y guiadas por el docente, considerando las dimensiones de articulación y pronunciación con vocabulario básico. La investigación fue cuasi experimental, donde se analizó las variables sin intervención directa; mientras que los datos fueron obtenidos mediante la técnica de observación y fue aplicada en dos momentos antes y después de la experimentación. Para la evaluación, se utilizó un instrumento con escala de Likert, lo que permitió cuantificar los datos obtenidos para poderlos tabularlos, analizarlos, interpretados y someterlos a la prueba T-student, que permitió concluir que la articulación y pronunciación con vocabulario básico se vinculan de forma lúdica a los aprendizajes de inglés permitiendo fluidez, enriquecimiento de vocabulario y una pronunciación adecuada; es decir, que incidieron en el desarrollo de la destreza del speaking del idioma 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,321 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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