Evaluación de la neuroeducación y su relación en el pro-greso de la enseñanza del aprendizaje del idioma Inglés
Bibliographic record
Abstract
El objetivo de la investigación fue determinar la relación de la neuroeducación en el proceso de enseñanza aprendizaje del idioma inglés en los estudiantes de la Escuela de Nutrición de la Facultad de Salud Pública. Para ello se identificó y evaluó las dimensiones de neuroeducación para conocer los componentes que definen los eventos educativos. La investigación es cuali-cuantitativa, de tipo descriptiva, bibliográfica, con enfoque educativo y de campo. La muestra fue intencional y estuvo representada por 35 estudiantes de cuarto “A” de la asignatura de inglés y 4 docentes. Para obtener los resultados se aplicaron dos encuestas dirigidas a estudiantes y docentes; las mismas que fueron revisada por pares académicos del área y que tuvo una confiabilidad de 0,8 según el alpha de Cronbach. Los datos fueron registrados, tabulados, analizados e interpretados, y permitieron concluir que la neuroeducación utilizada necesita debe ser actualizada; pues las encuestas indicaron que el aprendizaje desarrollado es conductista, a pesar de que sus objetivos y contenidos fueron conocidos por los estudiantes. Sin embargo, las estrategias utilizadas para el desarrollo de las actividades requieren considerar que las actividades aplicadas sean motivacionales, dinámicas y grupales; y que en su programación incluyan herramientas tecnológicas para motivar el trabajo autónomo y grupal con el fin de que el proceso del aprendizaje del idioma inglés mejore.
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 | 0.008 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".