Desafíos metodológicos para el estudio de la reflexión en contexto de formación docente
Bibliographic record
Abstract
Este artículo realiza una convergencia de tres de nuestros trabajos sobre el concepto de reflexión y los enfoques metodológicos que hemos privilegiado en ellos. Él constituye la secuencia lógica de otro publicado por el mismo equipo de autores en 2010 presentando una visión crítica de la reflexión. En primer lugar, en este texto, presentamos sumariamente nuestra visión del concepto para, luego, situar nuestras respectivas investigaciones y poner en relieve los desafíos metodológicos que debimos enfrentar para estudiar el proceso de reflexión y el proceso de desarrollo de la reflexión. La descripción de nuestros estudios y el ejercicio de diálogo reflexivo que llevamos a cabo, nos permiten señalar que la observación de la reflexión en contexto de formación inicial necesita el recurso de manifestaciones que pueden ser del orden de la acción o del lenguaje. Lo que implica realizar una distanciación temporal, una distanciación debida al canal y/o una distanciación instrumental. Concluimos argumentando que para ello es necesario que los decidores de programas de formación docente comprendan que una cosa es prescribir la formación de un profesional reflexivo y otra muy diferente el disponer de los recursos y las herramientas adecuadas para cumplir ese objetivo.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.008 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.027 |
| Scholarly communication | 0.016 | 0.013 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".