Modelo de enseñanza para la atención inclusiva a las necesidades no asociadas a una discapacidad de los estudiantes de la Unidad Educativa Ciudad de Valencia
Bibliographic record
Abstract
Introducción: En Ecuador el tema de inclusión es algo que se ha dado recientemente, puesto que en tiempos anteriores se mencionaba el término integración que a simple vista parece significar lo mismo, pero no es así. El Estado ecuatoriano ha realizado cambios significativos y ha invertido en la educación, para que esta se vuelva de calidad y calidez. Objetivo: Incluir a niños y niñas con necesidades educativas especiales en las aulas regulares en la Unidad Educativa Ciudad de Valencia del Cantón Valencia. Metodología. El diseño de investigación fue cuantitativo, de tipo aplicada, de campo, de acción, retrospectiva y descriptiva. La población fue los estudiantes con habilidades especiales de la Unidad Educativa Ciudad de Valencia del Cantón Valencia.. Resultados. En la labor docente se deben tomar en cuenta la relación socio-afectiva de los estudiantes, inculcar valores de respeto entre ellos, y que a su vez deben estar inmersos en los contenidos que imparte en clases. Es importante que los representantes legales y padres de familias, deben estar más al tanto de las actividades que realizan sus representados, e involucrarse en programas que realiza la escuela para conocer un poco más de la educación inclusiva, y comprender que no es ningún riesgo integrar a niños y niñas con necesidades educativas especiales en el aula.
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 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.003 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 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".