Aprendizaje-servicio: abriendo caminos de sentido desde el aprendizaje basado en retos
Bibliographic record
Abstract
Durante la postpandemia derivada de la COVID-19 y con la paulatina incorporación social después del aislamiento preventivo obligatorio se llevó a cabo un proyecto educativo de aprendizaje-servicio, mediante talleres virtuales de estimulación cognitiva a adultos mayores con fines a potenciar el ejercicio cerebral en beneficio del aprendizaje cotidiano. Este trabajo tiene por objetivo describir y analizar el ofrecimiento didáctico y las acciones correspondientes a la Clínica Psicopedagógica en adultos mayores, por parte del alumnado del último año de la carrera de Licenciatura en Psicopedagogía, en la Universidad Católica Argentina. La experiencia reúne la metodología de aprendizaje-servicio y el enfoque de aprendizaje basado en retos con la doble intención de desarrollar competencias en el marco de las prácticas preprofesionales y brindar un servicio según demanda. El estudio transversal descriptivo realizado estimó el impacto de la propuesta en ambos grupos. Los datos fueron recogidos mediante un muestreo por conveniencia. Participaron en la propuesta 88 adultos de grupos pastorales de Argentina y otros países de Sudamérica (Ecuador, Perú, Venezuela, Guyana, Honduras) y una participante de España (87% mujeres y 13 % hombres), entre 30 y 91 años (M= 3.22; DE= 1.4).
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 | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".