Pedagogical Support in, A Hybrid Setting, in Public Institutions and PRONOEI of the Initial Level
Notice bibliographique
Résumé
Pedagogical accompaniment is a strategy that seeks to improve teaching practice through a reflection process to analyze and improve performance in the classroom, in order to improve student learning outcomes. The objective of this research is to be able to explain how the pedagogical accompaniment from a hybrid scenario favors the improvement of learning in educational institutions and PRONOEI of the initial level, appropriating the contributions that technology has left us in recent years and use them to generate commitments to improve learning. In order to analyze the information, a meta-analysis was used to summarize and combine the results of the research, as well as information from databases such as Scopus, Scielo, Dialnet, Redalyc, ProQuest, Springer, Redib. Web of Science among others. others; and a total of 4 doctoral theses, 5 technical standards, 4 pedagogical manuals and 42 scientific articles, of which 16 are presented in English, 2 in Portuguese and 24 in Spanish, the years of publication range between 2010 and 2022 and the countries are diverse, among which we can mention Spain, Chile, Colombia, Cuba, Mexico, Peru, Ecuador, France, Russia, Venezuela, Ukraine, Brazil, South Africa, Argentina, the Dominican Republic, the Philippines, Italy and Canada. The search strategies were by topic and keyword. The information collected has shown that pedagogical accompaniment is important to improve learning and this must be promoted through relevant and sustainable public policies.
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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 | 0,012 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».