Adaptación de las cartas de rol como herramienta para el autoconocimiento y el conocimiento mutuo
Bibliographic record
Abstract
A continuación se presenta una experiencia docente implementada en la asignatura “Desarrollo de la personalidad docente”, en los grados de Educación Infantil y Primaria impartidos en el Centro de Enseñanza Superior Alberta Giménez (CESAG), que busca fortalecer competencias intrapersonales e interpersonales vinculadas al autoconocimiento y el conocimiento mutuo. La propuesta surge de la adaptación de un taller realizado en el Hospital de Día del Institut Balear de Salut Mental de la Infància i l’Adolescència (IBSMIA). En la asignatura, esta idea se transforma en dos productos: la “carta de personaje” y la “carta de superpoder”, integradas en el Portafolio de Pareja Pedagógica (PaPe). A través de diferentes dinámicas y de algunos elementos propios de los juegos de rol, el alumnado reflexiona sobre sus fortalezas, áreas de mejora y formas de colaboración. Los resultados muestran que este formato promueve un autoconocimiento más profundo, contribuyendo a la prevención de conflictos y al fortalecimiento del compromiso profesional. La colaboración con el IBSMIA permitió además sensibilizar al alumnado sobre la salud mental infantil y juvenil, subrayando la necesidad de integrar esta dimensión en la formación docente. En conjunto, la experiencia demuestra el valor del autoconocimiento y de las metodologías creativas en la construcción de la identidad profesional del futuro profesorado.
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 | 0.004 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".