Cuidar y experimentar el currículum: historias y movimientos en una clase de Educación Infantil
Bibliographic record
Abstract
El presente artículo nace de un proceso de indagación narrativa desarrollado durante 2016-2018 en una escuela de Educación Infantil ubicada en Edmonton (Canadá). Junto a Tessa, la maestra, y los niños y niñas de la clase, exploramos cómo la enseñanza puede ser vivida como una experiencia de creación, cuáles son las condiciones que hacen posible esa creación curricular y qué necesitamos para sostenerla y avivarla. El currículum es entendido como un proceso en el que convergen múltiples dimensiones e historias. Un proceso de co-composición donde las preguntas, saberes, propuestas educativas, conversaciones, juegos, lecturas, incertidumbres y tensiones son entretejidas por quienes conforman la vida de la clase. Los hilos de sentido que emergen de la investigación se presentan a través de tres historias: a) vivir el currículum como un disponerse a ‘algo’ y b) la creación curricular como composición. Repetir, componer y disponerse es uno de los movimientos internos de la creación curricular que nos permite pensarnos en el espacio educativo no sólo desde el presente y la presencia, sino desde una capacidad imaginativa respecto a esas otras posibilidades que tienen sentido en y para la vida educativa de los niños y niñas.
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 | 0.008 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.010 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
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.
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".