Estrategia artística para mejorar la expresión oral en estudiantes mexicanos: un estudio piloto
Bibliographic record
Abstract
La presente investigación tiene como objetivo realizar un estudio piloto para, posteriormente, llevar a cabo una intervención didáctica mediante actividades de escultura y modelado de plastilina para favorecer la expresión oral en alumnos de educación primaria. Para ello se realizó la selección de un grupo muestra conformado por 28 niños en edades de 6 a 8 años, con quienes se trabajó una técnica artística denominada “Escultura Familiar”, para que a través ella comuniquen la percepción y los sentimientos que experimentan con respecto a su familia. La metodología utilizada para este estudio piloto corresponde a un paradigma cuantitativo con un diseño pre-experimental y la aplicación de un pretest-postest que permitió, a partir del uso de la estrategia señalada, que los alumnos desarrollaran sus habilidades manuales y aumentaran el nivel de expresión oral al exponer y argumentar sus comentarios apoyados en su escultura. Los resultados de este estudio muestran que la intervención es prometedora, y que podría potenciar y estimular el nivel de expresión oral en los alumnos, corroborando que esta resultó ser una gran herramienta educativa. Asimismo, da pauta para implementar la intervención a mayor escala, donde se pueda evaluar la eficacia y la efectividad.
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 | 0.004 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".