Anàlisi i millora de les eines d’avaluació i de seguiment de les activitats d’aprenentatge basat en projectes i en problemes
Bibliographic record
Abstract
Tot i la seva àmplia aplicació, la realització de les activitats d’aprenentatge basat en projectes i en problemes (ABP) encara suposa diversos reptes. El disseny de l’activitat i els processos d’avaluació i de seguiment que comporta destaquen entre els aspectes més complexos de la metodologia. Aquest treball aporta una experiència de suport al professorat per millorar els sistemes d’avaluació i de seguiment de l’ABP en l’àmbit cientificotècnic. Per fer-ho es varen recollir les eines d’avaluació i de seguiment utilitzades a les activitats d’ABP més representatives dels diferents graus de la facultat. Les eines recollides es van integrar entre elles generant eines noves més completes (tres rúbriques i dues escales de valoració). Aquestes eines es van aplicar a activitats d’ABP, i el professorat responsable (n = 11) va valorar la seva percepció sobre la manera com funcionaven. Els resultats obtinguts indiquen que el professorat participant va percebre un millor funcionament de les eines generades comparades amb les utilitzades originàriament, destacant- ne la compleció, l’adaptabilitat i l’agilitat d’ús. L’estudi suggereix que el suport en el disseny d’eines podria revertir en la millora del procés de seguiment i avaluació de les activitats d’ABP fent-lo més àgil, objectiu, sistemàtic i eficient.
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 | 0.013 | 0.061 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.003 |
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".