APRENDER INVESTIGANDO CON PROYECTOS AMBIENTALES ESCOLARES: UNA ESTRATEGIA DIDÁCTICA DESDE LA RECREACIÓN
Bibliographic record
Abstract
Esta investigación nace de la necesidad de fortalecer la aplicación de proyectos en el aula de clase, donde se pretende generar conocimientos ambientales y desarrollar sensibilidad por la naturaleza; permitiendo así, describir el potencial pedagógico de la estrategia didáctica “aprender investigando” desde la recreación en la escuela con proyectos ambientales, en los procesos de construcción de aprendizajes significativos sobre fundamentos para el desarrollo sostenible con estudiantes de educación media de la Institución Educativa Gimnasio del Saber de Valledupar- Cesar. La presente investigación tiene un enfoque cualitativo, partiendo del paradigma Socio-Critico que lleva como finalidad comprender la realidad del objeto de estudio y llevar a cabo transformaciones sociales, teniendo como método la Investigación Acción Participativa. Como procedimiento, se inició con la búsqueda de fuentes bibliográficas atendiendo a los objetivos de la investigación; permitiendo así, la realización de la fase exploratoria, logrando identificar las dificultades de estudiantes, docentes y directivos docentes al momento de relacionar la investigación con aspectos como: estrategias didácticas recreativas, aprendizaje significativo, estrategias pedagógicas y desarrollo sostenible. Por consiguiente, lleva al diseño de una propuesta investigativa para la creación de un club de ciencias que promueva la profundización de los conocimientos ambientales a través de procesos investigativos, permitiendo fortalecer la educación ambiental en el aula de clase a partir de procesos didácticos como ruta de aprendizaje investigativo inherentes al desarrollo sostenible y sus objetivos, explícitos en la agenda 2030.
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 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.012 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".