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La comprensión lectora del idioma inglés mediante actividades lúdicas

2020· article· es· W3006611017 on OpenAlexvenueno aff
Luis Even Pazmiño Pavón, Paúl Rolando Armas Pesántez, Edison Hernán Salazar Calderón, Edgar Eduardo Heredia Arboleda

Bibliographic record

VenueConcienciaDigital · 2020
Typearticle
Languagees
FieldSocial Sciences
TopicEducation and Teacher Training
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophyPsychologyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

El objetivo de la presente investigación, fue realizar un diagnóstico de la comprensión lectora del idioma inglés mediante la aplicación de actividades lúdicas tales como: cuentos, juegos y vocabulario, en estudiantes del segundo nivel de Inglés de la Carrera de Agroindustria de la Facultad de Ciencias Pecuarias de la Escuela Superior Politécnica de Chimborazo durante el periodo académico septiembre 2019 – febrero 2020. Ya que se conoce que los estudiantes experimentan falta de concentración. La investigación tuvo un enfoque educativo, de tipo descriptiva, bibliográfica de campo, cuali cuantitativa y temporal. Para alcanzar la meta se elaboró una ficha de observación, la misma que fue revisada y aprobado por un grupo de cuatro pares académicos especialistas del área de inglés. La misma que utilizó un rango de opciones según una escala de Likert, que permitió medir aspectos cualitativos para posteriormente cuantificarlos. La muestra fue intencional, compuesta por 30 estudiantes entre hombres y mujeres, que tienen similares conocimientos del idioma inglés. La información obtenida fue tabulada y representada en tablas y gráficos estadísticos para posteriormente analizarla e interpretarla, permitiendo determinar que la aplicación de las actividades lúdicas son estrategias que motivan la comprensión lectora del idioma inglés. Se recomienda integrar las actividades lúdicas como estrategia en el plan de estudios para incidir en la comprensión lectora de inglés.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.612
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.001

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.

Opus teacher head0.087
GPT teacher head0.354
Teacher spread0.267 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2020
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