El enfoque por competencias en el desarrollo de políticas de formación del profesorado : entrevista a Claude Lessard
Bibliographic record
Abstract
La introducción del enfoque por competencias en el actual proceso reformador de \nlos sistemas educativos ha incorporado nuevos modelos en la concepción del aprendizaje \ny, en consecuencia, en el diseño curricular. Aunque podamos considerar este fenómeno \ncomo un proceso global, existen notables diferencias entre los países. En este sentido, \nCanadá ha sido uno de los países pioneros que ha diseñado e implantado un currículo \nbasado en competencias en todo el sistema educativo, desde la educación primaria hasta \nla educación superior, incluyendo la formación del profesorado. \nEn este artículo damos a conocer la opinión y la valoración que el profesor de la \nUniversidad de Montreal, Claude Lessard, realiza sobre el enfoque de competencias y \nsobre su implantación en la formación del profesorado que actualmente se está llevando a \ncabo en Montreal, y que consideramos valiosa debido a su trayectoria académica e \ninvestigadora en esta temática. La aportación de esta entrevista introduce nuevos \nenfoques teóricos que, sin duda, enriquecen el debate actual sobre el diseño de políticas \nbasadas en este enfoque.
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 | 0.006 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.019 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 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".