MétaCan
Menu
Back to cohort

TRANSFORMANDO LAS PRÁCTICAS DE EVALUACIÓN EN EL AULA. DESCRIPCIÓN DE UNA EXPERIENCIA EN LA ENSEÑANZA DEL CONCEPTO DE BIODIVERSIDAD.

2014· article· es· W2484419529 on OpenAlexaboutno aff
Yónier Alexander Orozco Marín

Bibliographic record

VenueBio-grafía · 2014
Typearticle
Languagees
FieldEnvironmental Science
TopicEnvironmental and sustainability education
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

En este trabajo se presenta el proceso de transformación de mi práctica evaluativa como docente en formación en el desarrollo de la unidad sobre biodiversidad con los estudiantes del grado 903 de la Institución Educativa Distrital La Estancia San Isidro Labrador a través de un proceso de investigación-acción entendida esta como una indagación introspectiva con el fin de mejorar mi propia práctica y las condiciones en que estas se desarrollan. Para ello se vincularon actividades que promovieran un ejercicio de evaluación que permitiera a los estudiantes valorizar su propio trabajo, conocer sus propios aprendizajes conceptuales, procedimentales y actitudinales, y a sí mismos, establecer responsabilidades y acciones a ejecutar que permitieran la mejora del mismo proceso de investigación que cada grupo de estudiantes estaba desarrollando a partir de una pregunta construida por ellos en relación con la biodiversidad de las zonas verdes del colegio. Las transformaciones de la práctica se manifestaron principalmente en la consideración de la evaluación como un aspecto formativo en el cual los estudiantes pueden reconocer sus propios aprendizajes y el de sus compañeros a lo largo de todo el proceso de enseñanza, así como una componente que me permite reflexionar constantemente sobre mi práctica y realizar modificaciones pertinentes.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.033
metaresearch head score (Gemma)0.027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.033
Threshold uncertainty score0.173

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0330.027
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0030.002
Science and technology studies0.0040.021
Scholarly communication0.0130.011
Open science0.0020.008
Research integrity0.0020.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.001

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.

Opus teacher head0.007
GPT teacher head0.284
Teacher spread0.277 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2014
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueBio-grafíaSame topicEnvironmental and sustainability educationFrench-language works237,207