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Enregistrement W4386600849 · doi:10.18273/revdu.v24n2-2023002

Joakoapp: recurso pedagógico para las necesidades educativas del grado primero

2023· article· es· W4386600849 sur OpenAlexaff
Natali López-Franco, Beatriz Elena Valencia-Henao

Notice bibliographique

RevueRevista Docencia Universitaria/Revista docencia universitaria · 2023
Typearticle
Languees
DomaineComputer Science
ThématiqueEducational Innovations and Technology
Établissements canadiensMusée de la Civilisation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesCartographyArtGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La investigación estuvo basada en el diseño y desarrollo de una propuesta pedagógica apoyada en una App móvil para el fortalecimiento de habilidades para el aprendizaje de la lectoescritura en veinticinco estudiantes del grado primero de la Institución Educativa Joaquín Vallejo Arbeláez de la ciudad de Medellín. A partir de una metodología mixta de investigación, de tipo correlacional, se buscó inicialmente, diagnosticar las necesidades y características de la población y fortalecer las habilidades mencionadas para generar mejores resultados académicos en el área de lenguaje a futuro, teniendo en cuenta que, en el contexto en que se desarrolló la propuesta, existe la necesidad de realizar procesos de mejoramiento académico que contribuyan a renovar la percepción de la calidad educativa. La investigación arrojó resultados positivos frente al fortalecimiento de las habilidades como la conciencia fonológica, la discriminación visual y la motricidad fina, incrementando los desempeños exitosos en los estudiantes en estos ámbitos. Se concluyó que el uso de una estrategia pedagógica bajo la modalidad M-Learning influye de manera positiva frente al fortalecimiento de habilidades previas a la adquisición de la lectoescritura en el grado primero además de otras habilidades y responde a las necesidades educativas de los estudiantes.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0090,006
Communication savante0,0150,007
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,006

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,251 · 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'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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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