propuesta de formación docente para la educación secundaria: Modelo VAS - Vínculos y Aprendizaje Socioemocional
Bibliographic record
Abstract
El propósito de la educación secundaria en Chile es contribuir a la formación integral de sus estudiantes y facilitar la continuidad de sus estudios o inserción laboral. Sin embargo, la educación secundaria técnico profesional presenta déficits, y se reconoce la necesidad de actualización de los planes y programas educativos y de la formación inicial y continua del profesorado. El objetivo de este artículo es dar a conocer un modelo de formación docente en competencias socioemocionales en educación secundaria. La metodología utilizada fue cualitativa y los participantes fueron docentes, directivos y estudiantes. Los instrumentos fueron grupos focales y encuestas. Los datos se analizaron mediante un análisis documental y teoría fundamentada. Dentro de los principales resultados se destaca el Modelo VAS: Vínculos y Aprendizaje Socioemocional, cuyo objetivo es promover el desarrollo de estas competencias y mejoras en el futuro desempeño social, académico y laboral de los estudiantes de educación secundaria, mediante un programa de formación docente. Por último, en la discusión se plantean propuestas de política pública en la formación inicial y continua del profesorado, de calidad, innovadoras e inclusivas.
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 | 0.008 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".