Desarrollo de competencias en experiencias de aprendizaje-servicio remoto. Percepción de futuros docentes
Bibliographic record
Abstract
El 2020, debido a la pandemia COVID-19, demandó grandes y apresurados procesos de adaptación a la sociedad, que se extendieron a instituciones de educación superior. Por la dificultad que implicó que los estudiantes accedieran a contextos auténticos que permitieran el desarrollo de competencias, una de las metodologías afectadas fue el aprendizaje-servicio. Este estudio mixto de diseño secuencial con estatus dominante cualitativo buscó analizar cómo perciben estos actores el desarrollo de competencias durante la experiencia de aprendizaje-servicio vivida en formato remoto durante el confinamiento. Con este fin, se utilizó un cuestionario y entrevistas semiestructuradas. Participaron 41 estudiantes de pedagogía que cursaron alguna asignatura con metodología de aprendizaje-servicio remoto. Se presenta una triangulación de métodos cuyos principales resultados son concordantes y muestran que la experiencia se percibe como favorable para el desarrollo de competencias, que beneficia procesos formativos vinculando teoría y práctica en entornos auténticos apoyados por tecnologías digitales. Las competencias desarrolladas están asociadas al trabajo autónomo, al trabajo en equipo, a competencias comunicativas y capacidad reflexiva. Se concluye que el uso remoto de la metodología de aprendizaje-servicio constituye una oportunidad para desarrollar competencias y ampliar las posibilidades de aprendizaje incluso ante limitaciones de espacio-tiempo.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| 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".