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Enregistrement W7036588176

Cocreación de rúbricas para potenciar el desarrollo de la capacidad de autogestión del proyecto artístico y su evaluación en un curso de Taller de Proyecto Final Escultura 2 de una universidad privada de Lima

2022· dissertation· es· W7036588176 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2022
Typedissertation
Languees
DomaineComputer Science
ThématiqueE-Learning and Knowledge Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)LimitingPublic accounting
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Esta investigación busca responder a la siguiente pregunta: ¿De qué manera la cocreación de rúbricas propicia el desarrollo y la autoevaluación de la capacidad de autogestión del proyecto artístico de fin de carrera de los estudiantes de una Facultad de Arte y Diseño en una universidad privada de Lima? El objeto de estudio de la investigación es la implementación de un proyecto de innovación en la docencia universitaria cuyo objetivo principal es desarrollar la capacidad de autogestión del proyecto artístico y su autoevaluación mediante el diseño colaborativo de rúbricas en el curso Taller de Proyecto Final Escultura 2, facilitado a distancia debido a la pandemia de COVID-19. Para ello, se incorpora el enfoque de la evaluación como aprendizaje (Earl, 2003; Western and Northern Canadian Protocol for Collaboration in Education [WNCP], 2006; Dann, 2014) y empoderamiento (Rodríguez-Gómez e Ibarra-Sáiz, 2015), que consiste en guiar y acompañar a los estudiantes en sus propios procesos a través del monitoreo y reflexión crítica realizados por ellos mismos. Con el objetivo de incorporar este enfoque en el desarrollo del proyecto de innovación, se establece una secuencia metodológica para la cocreación de instrumentos de evaluación, tomando como referencia las investigaciones de Fraile et al. (2013), Gámiz-Sánches et al. (2015) y Kilgour et al. (2020). Estos estudios señalan que las dinámicas de cocreación de rúbricas favorecen el involucramiento de los estudiantes en el proceso de evaluación, lo cual fomenta su autorregulación, autonomía y mejora su rendimiento académico. El método empleado es la Investigación-acción (IA) y los instrumentos diseñados para el análisis de resultados son: el diario docente, un cuestionario mixto de tipo panel y una guía de grupo focal aplicada al final del proyecto de innovación. Los resultados evidencian que la cocreación de rúbricas propicia el desarrollo y la autoevaluación de la capacidad de autogestión del proyecto artístico de los estudiantes. Además, el enfoque de la evaluación como aprendizaje favorece su empoderamiento, pues a partir de la cocreación de rúbricas y su posterior aplicación lograron incorporar mecanismos para ajustar y avanzar en la autogestión de sus proyectos de fin de carrera, participando en eventos, concursos y convocatorias de interés.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2022
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