DESARROLLO DE HABILIDADES INVESTIGATIVAS: COMPARACION ENTRE EL CURRICULUM TRADICIONAL Y EL CURRICULUM BASADO EN PROBLEMAS
Bibliographic record
Abstract
El metodo pedagogico del Aprendizaje Basada en Problemas, Problem Based Learning (PBL), comenzo en la Mc Master University en Canada a mediados de la decada de los 60. Posteriormente fueron muchas las universidades del mundo que asumieron este metodo. Entre ellas esta la Universidad para el Desarrollo de los Estudios (University for Development Studies, UDS) localizada en Tamale Region Norte de Ghana, donde este programa se puso en practica desde hace mas de cuatro anos. Las formas de organizacion de la ensenanza son: las conferencias, tutoriales, las practicas de laboratorio, las practicas para el desarrollo de habilidades clinicas y las practicas de campo. El metodo esta centrado en el estudiante y en su preparacion individual. El objetivo de esta investigacion fue evaluar las habilidades que los estudiantes adquieren en la busqueda de informacion para resolver las tareas de cada uno de los temas de estudio y comparar los resultados con el curriculo tradicional (CT). La muestra incluyo los estudiantes del Metodo Tradicional (MT) y los del Aprendizaje Basado en Problemas (ABP). El 83.1% de los estudiantes participo en la investigacion y respondio el cuestionario. Para analizar los resultados usamos la media estadistica. Esta investigacion mostro diferencias entre el MT y el metodo del Aprendizaje Basado en Problemas (ABP) con claras ventajas para el metodo del ABP, que motivo mas a los estudiantes a obtener informacion de diferentes fuentes y los estimulo a expresar su interes en realizar investigaciones biomedicas en un futuro.
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 | 0.013 | 0.041 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".