Intervención didáctica con estrategias de aprendizaje innovadora para generar comprensión en la asignatura Historia Universal con los estudiantes de 9no grado B del Instituto Nacional Amistad Quebec Teustepe, Boaco.
Bibliographic record
Abstract
El objetivo de la presente investigacion es desarrollar de la comprension en la asignatura Historia Universal a traves de la aplicacion de estrategias innovadoras en los estudiantes de noveno grado B en el Instituto Nacional amistad Quebec 2017. La metodologia de la investigacion didactica fue la investigacion accion y se selecciono una muestra de 28 estudiantes. En el desarrollo de la investigacion se pusieron en practica variedades de estrategias innovadoras como la elaboracion de rompecabezas, murales, linea de tiempo, piramides, sobresaliendo la exposicion de caricatura sobre el legado cultural de las primeras civilizaciones donde los alumnos aplicaron sus conocimientos de forma creativa y respetando el trabajo de sus companeros. A traves de la investigacion los estudiantes adquirieron nuevos conocimientos de manera practica y desarrollaron la competencia del trabajo en equipo. Se llego a la conclusion que la intervencion didactica con estrategias innovadoras genero comprension en el contenido primeras civilizaciones agricolas donde los estudiantes demostraron interes participando activamente, obteniendo aprendizaje significativo ademas se podria mencionar que los docentes activos en el centro mostraron interes en la aplicacion de la misma lo que les servira de motivacion para su labor educativa en funcion del desarrollo del proceso de ensenanza aprendizaje enfocado siempre en la formacion integral de los alumnos.
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 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".