Gamificación como estrategia para el mejoramiento del proceso de enseñanza aprendizaje de los estudiantes en etapa escolar de centros educativos públicos durante el periodo 2024
Notice bibliographique
Résumé
La educación es un proceso muy complejo dadas las características intrínsecas, en esta convergen múltiples factores que intervienen en el alcance de los objetivos óptimos. Unido a ello, la pedagogía se ve marcada por el tipo de profesional que se asigna, su preparación y su iniciativa o innovación. Dentro de las aulas podemos observar una aplastante cantidad de colegas brindando una educación tradicional, caso arcaico, donde nuestros niños escasean la ilusión y el deseo por acudir a nuestro proceso de enseñanza, generando apatía y poco efecto en sus vidas. Es en este contexto donde la gamificación viene a ser una herramienta útil para el cambio en el proceso de enseñanza que como educadores le brindamos a los estudiantes. El juego siempre ha sido y es fundamental para la adquisición de aprendizajes significativos, por cuanto no solo permite un alto grado de atención, sino de motivación y deseos de brindar mayores retos a sus áreas cognoscitivas. El cambio es necesario, pues la sociedad y el contexto de los educandos están inmersos en un mundo completamente tecnológico, por lo que la preparación y adaptación a esta realidad es fundamental para alcanzar los objetivos educativos propuestos. Eso requiere de los educadores compromiso y deseo de alcanzar un estadio optimo y acorde con la realidad de los estudiantes que se tienen a cargo.
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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 | 0,008 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».