La comprensión lectora del idioma inglés mediante actividades lúdicas
Bibliographic record
Abstract
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 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 | 0.005 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.002 |
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".