Prácticas inclusivas en el contexto escolar: una mirada sobre tres experiencias internacionales
Bibliographic record
Abstract
En la actualidad hablar de educación inclusiva nos hace mirar hacia el futuro para poder alcanzar los objetivos de desarrollo sostenible. El objetivo de este trabajo es describir tres experiencias realizadas en diferentes contextos: Quebec (Canadá), Montevideo (Uruguay) y Comunidad Valenciana (España) que responden a los principios de la educación inclusiva. Las experiencias han sido seleccionadas siguiendo una serie de criterios y atendiendo a los atributos que deben poseer las buenas prácticas según la UNESCO: replicables, sostenibles, innovadoras y efectivas. La primera experiencia se enmarca en un contexto de gran diversidad cultural y lingüística en la que se ha favorecido la relación familia escuela a través de unos talleres participativos. La segunda experiencia se ha realizado en una escuela que, tras un diagnóstico en torno a las consecuencias de la pandemia del COVID-19, emprende un proyecto institucional basado en el uso de las tecnologías como herramienta de inclusión. La tercera experiencia tiene lugar en un aula multigrado, de un contexto rural, en el que el alumnado lleva a cabo una ópera infantil con la ayuda de los docentes y la participación de las familias. Como conclusión se presentan algunas reflexiones clave a modo de lecciones aprendidas y desafíos encontrados
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 | 0.014 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.019 | 0.026 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.013 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".