Impacto de la Aproximación Fondos de Conocimiento desde la Visión de las Docentes y las Familias. Un Estudio Cualitativo
Bibliographic record
Abstract
Un gran número de investigaciones han demostrado los beneficios de unas buenas relaciones familia-escuela en el desarrollo y aprendizaje del alumnado, especialmente en situaciones de discontinuidad entre la familia y la escuela. En este sentido, el programa fondos de conocimiento se propone como una aproximación inclusiva para facilitar los procesos de contextualización educativa y generar relaciones de confianza mutua entre docentes y familias. En el presente estudio se ha aplicado el programa en un aula de educación infantil, con niños y niñas de 3 años de edad, en un centro público con un elevado índice de alumnado con familias procedentes del extranjero, analizando la visión de las docentes y, por primera vez en la literatura disponible, de las familias participantes. Los instrumentos utilizados fueron cuestionarios administrados antes y después de la participación en el proyecto, para las docentes participantes, así como entrevistas a las familias tras las visitas etnográficas realizadas por las docentes. Los resultados muestran la creación de unos vínculos más sólidos entre las docentes y las familias participantes. En particular, las familias destacan una mayor confianza hacia las docentes, una mayor participación en la escuela, y especialmente destacan la valorización y reconocimiento de sus conocimientos como aspecto positivo.
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 | 0.003 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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".