INVESTIGACIÓN Y DESARROLLO COMO MOTOR DE DESARROLLO PROFESIONAL PARA LOS DOCENTES
Bibliographic record
Abstract
El artículo examina el aporte de la investigación y desarrollo al desarrollo profesional docente, cuyo objetivo fue el diseño de una herramienta didáctica innovadora para la enseñanza de las Ciencias Sociales en 3° de primaria en Quebec (Canadá). Para ello, se presentan los resultados de una colaboración entre investigadores y docentes de primaria. Esta combina el análisis socioespacial, recomendado por el currículo de primaria para la enseñanza de las Ciencias Sociales con la creación, interpretación y valoración de obras artísticas como se establece para la enseñanza de la Música. Realizada en tres etapas distintas, pero interrelacionadas (análisis socioespacial de las tres sociedades estudiadas en 3° de primaria; realización de un álbum compuesto de nueve canciones que destacan las características de las tres sociedades y experimentación de la herramienta en el aula para identificar sus fortalezas y límites en la enseñanza-aprendizaje de las Ciencias Sociales), esta estrecha colaboración representó una importante contribución a la transformación de las relaciones que mantienen los docentes con los saberes escolares disciplinares, profesionales y con la práctica docente. En ese sentido, tanto el diseño conjunto de la herramienta didáctica como la experimentación de esta en clases y su difusión, representaron una ayuda sustancial para los docentes en su desarrollo profesional.
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 | 0.006 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".