Estrategia didáctica para trabajar el concepto de fracción como relación Parte-Todo en grado quinto, teniendo en cuenta su origen histórico
Bibliographic record
Abstract
En el último informe de las Pruebas SABER que arrojó el ICFES sobre el desempeño de los estudiantes de grado quinto de la IE San Isidro Labrador de Atánquez (Cesar), se visibilizó que algunos aprendizajes necesitan ser priorizados para el diseño de acciones de mejora. Uno de estos aprendizajes hace referencia a que el 61% de los estudiantes no usa fracciones comunes para describir situaciones, ni reconocen e interpretan fracciones en diferentes contextos. Apoyándonos en escritos previos de algunos autores que describen esta problemática, se hizo un análisis histórico-epistemológico, disciplinar y didáctico del concepto de fracción. Posteriormente, con la certeza de que hay que empezar por trabajar con los estudiantes las interpretaciones primarias de la fracción dadas a través de la historia (por ejemplo, la de parte-todo), se hizo un diagnóstico de aula concienzudo sobre esta interpretación que nos permitió detectar algunos puntos críticos y así, al final, ofrecer una estrategia didáctica apoyada en el uso de material concreto que permita desarrollar este aprendizaje en los estudiantes. Los resultados de su aplicación se describen también en este trabajo.
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 | 0.017 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.029 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.009 |
| Research integrity | 0.003 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 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".