La relación docente-estudiantes de preescolar según el CLASS de Pianta/ The relationship between preschool teachers and students according to Pianta’s CLASS
Bibliographic record
Abstract
El presente artículo de resultados es producto de una investigación que buscó conocer la coherencia entre el discurso y el actuar de una docente con respecto a las relaciones docente – estudiantes en preescolar. Se realizó a partir del enfoque cualitativo con un estudio de caso único. Se trabajó con una docente y sus 35 estudiantes de preescolar. Los niños tenían entre 4 y 5 años de edad, pertenecientes a una Institución Educativa de la Ciudad de San Juan de Pasto (Colombia). Se observó tres clases a lo largo del periodo escolar: inicio, mitad y final de año, para mirar los cambios de la docente en sus relaciones con los niños. Se filmó 20 minutos por cada clase. Adicionalmente, se realizó una entrevista semi – estructurada con la docente a medio año, para comparar con las clases observadas. Los datos fueron analizados por medio de los dominios, dimensiones y características del instrumento CLASS de Pianta. La investigación evidenció incoherencias entre el discurso y el actuar de la docente con referencia a lo afectivo y cognitivo; igualmente, con los lazos relacionales en la formación en el ambiente del aula de clases. Es decir, la docente tiene claro que el afecto es un factor importante en la formación del estudiante, sin embargo, no logra actuar en sus clases acorde a esta concepción.
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 | 0.001 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
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".