Bibliographic record
Abstract
En este Libro de Cátedra titulado “Didáctica y Curriculum. Aportes teóricos y prácticos para pensar e intervenir en las prácticas de enseñanza” nos proponemos visibilizar algunas producciones que las autoras hemos realizado como resultado de nuestras propias prácticas de investigación y de intervención en la enseñanza. Desde diferentes perspectivas teóricas y con matices particulares, estamos convencidas que la Didáctica y el Curriculum son mucho más que disciplinas teóricas o contemplativas de la realidad educativa. Nos posicionamos en entenderlas como disciplinas volcadas de alguna manera al campo de las prácticas, en diálogo con los docentes, buscando intervenir para que todos tengamos más y mejores prácticas de enseñanza y de aprendizaje. Algunos trabajos de los aquí publicados formalizan fichas de circulación interna de la cátedra Diseño y planeamiento del curriculum (Facultad de Humanidades y Ciencias de la Educación –FaHCE–, Universidad Nacional de La Plata –UNLP–), en la que nos desempeñamos la mayoría de las autoras; otros tienen su origen en prácticas de investigación y de reflexión que se realizan en otras cátedras del ámbito universitario y también en Institutos Superiores de Formación Docente (Provincia de Buenos Aires); y otros se conforman a partir de reflexiones aún no plasmadas por escrito y generadas en las prácticas de enseñanza.
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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.116 | 0.054 |
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".