Prácticas profesionales educativas con infancias en el marco de la pandemia de COVID-19: una experiencia de aprendizaje-servicio solidario
Bibliographic record
Abstract
Se presenta una experiencia de aprendizaje-servicio en un proyecto de juegoteca virtual llamada LUDOTENA con niños/as de cinco a trece años en situación de vulnerabilidad social en el marco del aislamiento social, preventivo y obligatorio, debido a la pandemia de COVID-19 durante el periodo Junio-Diciembre de 2020. El marco institucional curricular en el cual se desarrolla es la Licenciatura de Terapia ocupacional de la Universidad Abierta Interamericana. El trabajo se lleva a cabo a partir de la construcción de redes interinstitucionales con referentes comunitarios que viven, conocen y construyen el desarrollo comunitario día a día. De esta manera, la relación con las familias se basa en una construcción de confianza con los referentes lo que promueve mayor afianzamiento a la propuesta. El proyecto tiene diversos propósitos. Por un lado, fortalecer la trayectoria académica de los estudiantes universitarios a partir de la participación en proyectos comunitarios reales, ajustados al contexto. Por el otro, promover la articulación de los marcos teóricos con la realidad social actual. Por último, se propone llevar a cabo acciones colectivas eficaces que contemplen las demandas socio-ocupacionales de las familias que forman parte del proyecto, así como también a las singularidades de los sujetos.
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 | 0.006 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.017 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.012 |
| Research integrity | 0.003 | 0.007 |
| 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".