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Enregistrement W3035350610

El projecte KBIP a l’Institut Baix Camp de Reus. Una metodologia d’innovació per a la millora dels resultats educatius amb alumnat amb NEE

2020· article· ca· W3035350610 sur OpenAlexaboutno aff
Teresa Morales, Carme Aragonès

Notice bibliographique

RevueEstudis Romànics (Institut d'Estudis Catalans) · 2020
Typearticle
Langueca
DomaineComputer Science
ThématiqueE-Learning and Knowledge Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutonomyVocabularyAcademic yearProcess (computing)Mathematics educationComputer sciencePsychologyPedagogyPolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Des de l’any 2009, a l’INS Baix Camp de Reus treballem amb alumnes amb necessitats específiques de suport educatiu (NESE) en el projecte basat en el treball coŀlaboratiu, iniciat al Quebec, KBIP (Knowledge Building International Project), el qual, a partir d’una pregunta inicial comuna en el marc del projecte COMconèixer, adaptem a les aules de diversitat del nostre centre, a partir de les necessitats dels nostres alumnes. La metodologia innovadora del programa permet que el nostre alumnat entri en contacte amb altres estudiants, alhora que se’ls potencia la integració i l’autoestima. Aquest projecte reforça els processos d’ensenyament-aprenentatge significatiu i coŀlaboratiu, la interdisciplinarietat i l’ensenyament competencial, ja que s’hiintegren les tecnologies de la informació i la comunicació a través de materials multimèdia actuals. El projecte es porta a la pràctica amb els alumnes de 4t d’ESO dins d’una matèria optativa de tres hores setmanals. Treballem en grup reduït i, per tant, es tracta d’un ensenyament més individualitzat, en el qual s’incideix en mesures metodològiques intensives que repercuteixen, al mateix temps, en l’assoliment de les competències bàsiques del final de l’etapa d’ESO. En la nostra metodologia de treball fomentem la recerca de coneixement a través d’unes preguntes que necessiten ser contestades amb respostes fonamentades en evidències, en les quals intervé l’autonomia i el sentit crític de l’alumnat. Un cop s’ha completat tot el procés, s’elaboren les conclusions, tenint en compte els propis punts de vista, els dels companys i les evidències científiques que s’han generat al llarg del procés de treball. A partir de l’anàlisi dels resultats, podem constatar evidències positives en la formació acadèmica i personal dels nostres estudiants perquè augmenten el seu lèxic, s’habituen a fer recerca, aprenen a analitzar el seu discurs, a treballar de manera autònoma i en equip, alhora que reforcen la seva autoestima i tolerància. En definitiva, progressen i consoliden els seus valors personals, en general. Paraules clau: Educació secundària, treball coŀlaboratiu, reptes, diversitat, necessitats educatives especials, resultats educatius, millora, innovació.

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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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,515
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,006
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0060,006
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,004

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,262 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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