Joakoapp: recurso pedagógico para las necesidades educativas del grado primero
Bibliographic record
Abstract
La investigación estuvo basada en el diseño y desarrollo de una propuesta pedagógica apoyada en una App móvil para el fortalecimiento de habilidades para el aprendizaje de la lectoescritura en veinticinco estudiantes del grado primero de la Institución Educativa Joaquín Vallejo Arbeláez de la ciudad de Medellín. A partir de una metodología mixta de investigación, de tipo correlacional, se buscó inicialmente, diagnosticar las necesidades y características de la población y fortalecer las habilidades mencionadas para generar mejores resultados académicos en el área de lenguaje a futuro, teniendo en cuenta que, en el contexto en que se desarrolló la propuesta, existe la necesidad de realizar procesos de mejoramiento académico que contribuyan a renovar la percepción de la calidad educativa. La investigación arrojó resultados positivos frente al fortalecimiento de las habilidades como la conciencia fonológica, la discriminación visual y la motricidad fina, incrementando los desempeños exitosos en los estudiantes en estos ámbitos. Se concluyó que el uso de una estrategia pedagógica bajo la modalidad M-Learning influye de manera positiva frente al fortalecimiento de habilidades previas a la adquisición de la lectoescritura en el grado primero además de otras habilidades y responde a las necesidades educativas de los estudiantes.
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 | 0.009 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.006 |
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".