El projecte KBIP a l’Institut Baix Camp de Reus. Una metodologia d’innovació per a la millora dels resultats educatius amb alumnat amb NEE
Bibliographic record
Abstract
Des de l’any 2009, a l’INS Baix Camp de Reus treballem amb alumnes amb necessitats específiques de suport educatiu (NESE) en el projecte basat en el treball coŀlaboratiu, iniciat al Quebec, KBIP (Knowledge Building International Project), el qual, a partir d’una pregunta inicial comuna en el marc del projecte COMconèixer, adaptem a les aules de diversitat del nostre centre, a partir de les necessitats dels nostres alumnes. La metodologia innovadora del programa permet que el nostre alumnat entri en contacte amb altres estudiants, alhora que se’ls potencia la integració i l’autoestima. Aquest projecte reforça els processos d’ensenyament-aprenentatge significatiu i coŀlaboratiu, la interdisciplinarietat i l’ensenyament competencial, ja que s’hiintegren les tecnologies de la informació i la comunicació a través de materials multimèdia actuals. El projecte es porta a la pràctica amb els alumnes de 4t d’ESO dins d’una matèria optativa de tres hores setmanals. Treballem en grup reduït i, per tant, es tracta d’un ensenyament més individualitzat, en el qual s’incideix en mesures metodològiques intensives que repercuteixen, al mateix temps, en l’assoliment de les competències bàsiques del final de l’etapa d’ESO. En la nostra metodologia de treball fomentem la recerca de coneixement a través d’unes preguntes que necessiten ser contestades amb respostes fonamentades en evidències, en les quals intervé l’autonomia i el sentit crític de l’alumnat. Un cop s’ha completat tot el procés, s’elaboren les conclusions, tenint en compte els propis punts de vista, els dels companys i les evidències científiques que s’han generat al llarg del procés de treball. A partir de l’anàlisi dels resultats, podem constatar evidències positives en la formació acadèmica i personal dels nostres estudiants perquè augmenten el seu lèxic, s’habituen a fer recerca, aprenen a analitzar el seu discurs, a treballar de manera autònoma i en equip, alhora que reforcen la seva autoestima i tolerància. En definitiva, progressen i consoliden els seus valors personals, en general. Paraules clau: Educació secundària, treball coŀlaboratiu, reptes, diversitat, necessitats educatives especials, resultats educatius, millora, innovació.
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 | 0.007 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.032 | 0.011 |
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".