La plataforma lúdica Kahoot en el aprendizaje de vocabulario en inglés
Bibliographic record
Abstract
El objetivo principal del presente estudio fue proponer la implementación de la plataforma Kahoot en la enseñanza de vocabulario en inglés en el Nivel II de la Carrera de Ingeniería Electrónica en Control y Redes Industriales, considerando la efectividad de la mencionada herramienta tecnológica y las principales dificultades que presentan los estudiantes al momento de aprender vocabulario en inglés. El enfoque que se utilizó es cuali-cuantitativo, pues se examinaron resultados tanto descriptivos como inferenciales. El diseño fue cuasiexperimental, de tipo documental y dentro del procedimientos se consideraron cuatro escenarios: diseño de los instrumentos de medición, Pretest y Post-test; confiabilidad y validez de los instrumentos; recolección de datos e información; y análisis e interpretación de resultados. Para la muestra se seleccionaron 48 estudiantes del Nivel II de inglés. Durante la intervención se implementaron tres actividades de la plataforma Kahoot: cloze activity, quiz, y word order. Como resultado de los datos de los exámenes aplicados al inicio y al final de la intervención se observa que el promedio del Pretest fue de 4,30/10 mientras que el del Post-test correspondió a 7,45/10. La investigación permite concluir que los estudiantes no se sentían motivados a aprender vocabulario debido a que las clases eran monótonas y se utilizaban diccionarios impresos, de ahí la importancia de introducir tecnología en las aulas. También se pudo observar que las actividades que ofrece la plataforma Kahoot son efectivas, no solamente porque existió un incremento de 3,15 puntos en el rendimiento académico de los estudiantes que participaron en el estudio; sino que también se potenció el nivel de creatividad y trabajo colaborativo de los estudiantes.
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 | 0.027 | 0.070 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.003 |
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".