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Record W6980466549

Castillos y fortalezas de la provincia de Soria, aplicación didáctica en el aula de Educación Infantil

2015· dissertation· es· W6980466549 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueUVaDOC UVaDOC University of Valladolid Documentary Repository (University of Valladolid) · 2015
Typedissertation
Languagees
FieldSocial Sciences
TopicGeography and Education Methods
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Child careQuarter (Canadian coin)Order (exchange)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

El texto que presentamos a continuación, realizado bajo la fórmula de Trabajo de Fin de Grado (TFG), lleva por título “Castillos y fortalezas de la provincia de Soria, aplicación didáctica en el aula de Educación Infantil” y responde al desarrollo de un programa didáctico realizado en un colegio de la provincia durante el curso 2013-2014, por lo que es muestra de la realidad vivida en el aula. \nEl centro en el que se ha desarrollado es un Colegio Rural Agrupado (CRA) con continua movilidad de profesorado, es por ello que tiende a utilizar para el desarrollo de sus clases el trabajo por Unidades Didácticas presentado por una de las múltiples editoriales que podemos encontrar en el mercado. \nDado que durante 3 años, el profesorado de Infantil apenas cambió, en el curso 2013-2014 nos animamos a llevar a cabo un trabajo en equipo y poner en práctica el trabajo por proyectos, eliminando dos unidades didácticas de fichas de la editorial elegida para ese curso por el centro, de este modo pudimos facilitar nuestra práctica docente, ya que a través de esta metodología todos los alumnos de la etapa infantil tienen el mismo centro de interés, lo que posibilita el poder ahondar más en los contenidos. \nAl ser un CRA, el tema se eligió en una de las aulas de infantil y el trabajo se desarrolló en todas las clases de infantil de las distintas localidades que componen el colegio. Aunque al principio vimos complicado enseñar historia a niños tan pequeños, nos llevamos una grata sorpresa al comprobar todo lo que habían aprendido y a la gran motivación que tenían por “quitar” las fichas y trabajar de manera distinta a la que estaban acostumbrados.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.320
Threshold uncertainty score0.636

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0040.002
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0130.001

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.

Opus teacher head0.009
GPT teacher head0.308
Teacher spread0.299 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2015
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