Prácticas inclusivas en el contexto escolar: una mirada sobre tres experiencias internacionales
Notice bibliographique
Résumé
En la actualidad hablar de educación inclusiva nos hace mirar hacia el futuro para poder alcanzar los objetivos de desarrollo sostenible. El objetivo de este trabajo es describir tres experiencias realizadas en diferentes contextos: Quebec (Canadá), Montevideo (Uruguay) y Comunidad Valenciana (España) que responden a los principios de la educación inclusiva. Las experiencias han sido seleccionadas siguiendo una serie de criterios y atendiendo a los atributos que deben poseer las buenas prácticas según la UNESCO: replicables, sostenibles, innovadoras y efectivas. La primera experiencia se enmarca en un contexto de gran diversidad cultural y lingüística en la que se ha favorecido la relación familia escuela a través de unos talleres participativos. La segunda experiencia se ha realizado en una escuela que, tras un diagnóstico en torno a las consecuencias de la pandemia del COVID-19, emprende un proyecto institucional basado en el uso de las tecnologías como herramienta de inclusión. La tercera experiencia tiene lugar en un aula multigrado, de un contexto rural, en el que el alumnado lleva a cabo una ópera infantil con la ayuda de los docentes y la participación de las familias. Como conclusión se presentan algunas reflexiones clave a modo de lecciones aprendidas y desafíos encontrados
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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 | 0,014 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,026 |
| Communication savante | 0,013 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».