Gamificación como estrategia para el mejoramiento del proceso de enseñanza aprendizaje de los estudiantes en etapa escolar de centros educativos públicos durante el periodo 2024
Bibliographic record
Abstract
La educación es un proceso muy complejo dadas las características intrínsecas, en esta convergen múltiples factores que intervienen en el alcance de los objetivos óptimos. Unido a ello, la pedagogía se ve marcada por el tipo de profesional que se asigna, su preparación y su iniciativa o innovación. Dentro de las aulas podemos observar una aplastante cantidad de colegas brindando una educación tradicional, caso arcaico, donde nuestros niños escasean la ilusión y el deseo por acudir a nuestro proceso de enseñanza, generando apatía y poco efecto en sus vidas. Es en este contexto donde la gamificación viene a ser una herramienta útil para el cambio en el proceso de enseñanza que como educadores le brindamos a los estudiantes. El juego siempre ha sido y es fundamental para la adquisición de aprendizajes significativos, por cuanto no solo permite un alto grado de atención, sino de motivación y deseos de brindar mayores retos a sus áreas cognoscitivas. El cambio es necesario, pues la sociedad y el contexto de los educandos están inmersos en un mundo completamente tecnológico, por lo que la preparación y adaptación a esta realidad es fundamental para alcanzar los objetivos educativos propuestos. Eso requiere de los educadores compromiso y deseo de alcanzar un estadio optimo y acorde con la realidad de los estudiantes que se tienen a cargo.
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 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.010 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.002 |
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".