MétaCan
Menu
Back to cohort

Uso de los organizadores gráficos interactivos en enseñanza de vocabulario básico de ingles

2020· article· es· W3046173542 on OpenAlexvenueno aff
Diana Carina Chicaiza Luisataxi, Carina Fernanda Vallejo Barreno, Keila Esther Guerrero Chacón, Holger Patricio Castillo Mazón, Diana Álvarez Rodríguez

Bibliographic record

VenueConcienciaDigital · 2020
Typearticle
Languagees
FieldComputer Science
TopicEducational Innovations and Technology
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

La investigación tuvo como objetivo, analizar el uso de los organizadores gráficos interactivos 3D aplicados en el vocabulario básico del idioma inglés en estudiantes de Noveno Año de Educación General Básica de la Unidad Educativa Capitán Edmundo Chiriboga de la ciudad de Riobamba, Ecuador. Para ello, se consideró un estudio cuali-cuantitativo, descriptivo y de campo que fue aplicado en un grupo experimental conformado por una muestra de treinta y nueve estudiantes entre hombres y mujeres con conocimientos homogéneos de inglés. Al grupo experimental se aplicó una estrategia didáctica planificada, la cual contiene un conjunto de actividades basados en organizadores gráficos interactivos que fueron elaborados mediante con experticia y asesoramiento de pares del área de inglés. Para evaluar el resultado en el aprendizaje del vocabulario básico, se utilizó la técnica de la encuesta, y como instrumento una encuesta con escala de Likert que fue validado por expertos en el área y sometido al Alpha de Cronbach. Los resultados obtenidos fueron ponderados, tabulados, analizados e interpretados mediante tablas y gráficos estadísticos, los mismos que permitieron establecer que el uso de los organizadores gráficos interactivos 3D son una estrategia didáctica innovadoras que favorecen el proceso de enseñanza aprendizaje de vocabulario básico del idioma 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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.008
Threshold uncertainty score0.033

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.024
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0030.002
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.001

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 head0.019
GPT teacher head0.281
Teacher spread0.262 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
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

Citations1
Published2020
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueConcienciaDigitalSame topicEducational Innovations and TechnologyFrench-language works237,207