MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4375861474 · doi:10.37811/cl_rcm.v7i2.5735

La Disciplina Positiva y su Impacto en el Rendimiento Académico de los Estudiantes.

2023· article· es· W4375861474 sur OpenAlexaff
Edgar Ricardo Calderón Sánchez, Carlos Luis Montalván Manzanillas, Mirian Azucena Guartán Serrano, María Eugenia Moreta Segura, Ingrid Yulexi Troya Saldivia

Notice bibliographique

RevueCiencia Latina Revista Científica Multidisciplinar · 2023
Typearticle
Languees
DomaineComputer Science
ThématiqueEducational Innovations and Technology
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPsychologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La disciplina positiva es un enfoque educativo que se centra en la enseñanza de habilidades sociales y emocionales, así como en la construcción de relaciones saludables entre el educando y el docente. Se enfoca en fomentar la responsabilidad y la autorregulación en los estudiantes a través de la enseñanza de habilidades sociales y emocionales. Por lo tanto, permite la creación de un ambiente escolar positivo y respetuoso entre compañeros. El objetivo del estudio es establecer la relación de la disciplina positiva con el rendimiento académico de los educandos en las diferentes instituciones educativas. En base al marco metodológico es un estudio con enfoque cuantitativo con diseño pre-experimental; para la recolección de datos se utilizó como técnica la encuesta y como instrumento el cuestionario; de igual forma, para procesar los datos recolectados se utilizó el software Microsoft Excel e IBM SPSS Statistics. Los hallazgos encontrados en la presente investigación dieron como resultado que el impacto de la disciplina positiva de los estudiantes en relación al rendimiento académico tiene un efecto significativo. Algunos estudios han encontrado que los estudiantes que reciben una educación basada en la disciplina positiva tienen mejores resultados educativos en los procesos áulicos que aquellos que no la reciben.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,053
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0040,006
Communication savante0,0090,003
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,333 · 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCiencia Latina Revista Científica MultidisciplinarMême sujetEducational Innovations and TechnologyTravaux en français237 207