Estrategias para fomentar el aprendizaje activo en el aula de pedagogía Universitaria
Notice bibliographique
Résumé
El aprendizaje activo en la pedagogía universitaria ha cobrado relevancia actual, por tal razón, se ha consolidado como una herramienta que fomenta la participación y el aprendizaje activo de los estudiantes en el aula de clases. Esta metodología tiene un enfoque en que la transmisión de conocimientos implique al estudiante de manera activa en su propio desarrollo del conocimiento y en el proceso de aprendizaje. Son diversas las estrategias que conforman este paradigma por lo que la presente investigación se plantea el análisis de estas estrategias en el aprendizaje activo en el aula de pedagogía universitaria. La búsqueda de la literatura en las diferentes bases de datos como son Dialnet, Scielo, Google académico, Scielo, entre otros, destacó estrategias como el constructivismo, que pone énfasis en la construcción del conocimiento mediante la interacción del estudiante con el entorno; el aprendizaje experiencial, propicia un aprendizaje a partir de la experiencia directa; el aprendizaje cooperativo, promueve la colaboración entre estudiantes; el aprendizaje basado en problemas (ABP), permite desarrollar habilidades de resolución de problemas; el aprendizaje basado en proyectos (ABPr) con la inclusión de los estudiantes en la creación y desarrollo de proyectos concretos; el aprendizaje situado, contextualiza el aprendizaje en entornos relevantes y el aprendizaje contemporáneo, integra herramientas actuales en el proceso educativo. Estas metodologías de enseñanza se combinan y adaptan a las necesidades especificas de cada contexto educativo, implementando tecnologías actuales con el objetivo de potenciar el desarrollo integral de los estudiantes, se debe evaluar cada una de ellas antes de su implementación.
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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 | 0,024 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,016 |
| Communication savante | 0,019 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,003 |
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 ».