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Record W4380051081 · doi:10.1344/ridas2023.15.4

Desarrollo de competencias en experiencias de aprendizaje-servicio remoto. Percepción de futuros docentes

2023· article· es· W4380051081 on OpenAlex
María de la Luz Marqués Rosa, Macarena Angulo Carmona

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueRIDAS Revista Iberoamericana de Aprendizaje y Servicio · 2023
Typearticle
Languagees
FieldSocial Sciences
TopicHigher Education and Sustainability
Canadian institutionsAdidas (Canada)
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesSociologyPedagogyPsychologyPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.234
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0010.004
Science and technology studies0.0030.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0040.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.001

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.

Opus teacher head0.014
GPT teacher head0.336
Teacher spread0.322 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it