Desarrollo de competencias en experiencias de aprendizaje-servicio remoto. Percepción de futuros docentes
Notice bibliographique
Résumé
El 2020, debido a la pandemia COVID-19, demandó grandes y apresurados procesos de adaptación a la sociedad, que se extendieron a instituciones de educación superior. Por la dificultad que implicó que los estudiantes accedieran a contextos auténticos que permitieran el desarrollo de competencias, una de las metodologías afectadas fue el aprendizaje-servicio. Este estudio mixto de diseño secuencial con estatus dominante cualitativo buscó analizar cómo perciben estos actores el desarrollo de competencias durante la experiencia de aprendizaje-servicio vivida en formato remoto durante el confinamiento. Con este fin, se utilizó un cuestionario y entrevistas semiestructuradas. Participaron 41 estudiantes de pedagogía que cursaron alguna asignatura con metodología de aprendizaje-servicio remoto. Se presenta una triangulación de métodos cuyos principales resultados son concordantes y muestran que la experiencia se percibe como favorable para el desarrollo de competencias, que beneficia procesos formativos vinculando teoría y práctica en entornos auténticos apoyados por tecnologías digitales. Las competencias desarrolladas están asociadas al trabajo autónomo, al trabajo en equipo, a competencias comunicativas y capacidad reflexiva. Se concluye que el uso remoto de la metodología de aprendizaje-servicio constituye una oportunidad para desarrollar competencias y ampliar las posibilidades de aprendizaje incluso ante limitaciones de espacio-tiempo.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».