“Voluntad de trabajo” dentro del aprendizaje basado en proyectos
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Actualmente, en el marco del Espacio Europeo de Educación Superior, surge la necesidad de adaptar las metodologías de enseñanza-aprendizaje llevadas a cabo en el aula. Para ello, ahora que el eje principal de ese proceso es el estudiante, y el rol del profesor es el de guía, surgen numerosas metodologías activas que como docentes podemos implementar. Labrador y Andreu (2008) y De Miguel (2006) señalan entre ellas el estudio de caso, el aprendizaje basado en problemas, o el aprendizaje basado en proyectos, siendo ésta última la que se ha utilizado en el presente estudio. El objetivo de este trabajo es llevarla a cabo en tres grados de la Facultad de Ciencias de la Educación de Granada (Pedagogía, Educación Social e Infantil), en una muestra de 180 alumnos de primer y segundo curso, para de esta forma estudiar en qué medida influye en su rendimiento. El procedimiento seguido ha sido trabajar por grupos las diferentes temáticas abordadas en las asignaturas, de forma práctica, para que proyectaran la utilidad de lo aprendido en un futuro laboral, además de conseguir que tuviera lugar un aprendizaje significativo en las diferentes materias. Para poder conocer el desarrollo de los grupos de trabajo se les pidió que cumplimentaran el Cuestionario de voluntad de trabajo y el Cuestionario de Voluntad de trabajo por pares (Andrés, Abal, Lozzia, Gómez-Benito, Aguerri, Gilabert y Attorresi (2013) cuyos datos se exponen en la presente ponencia. Se destaca la diferente visión del trabajo individual dentro del grupo en comparación a la percepción que se tiene del trabajo del resto de los miembros que lo forman. Es importante conocer el funcionamiento de los grupos de trabajo ya que de él depende en gran medida el aprovechamiento de los beneficios que del Aprendizaje basado en proyectos se extraen, disminuyendo las limitaciones que puedan surgir.
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Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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 it