El aprendizaje del español mediante juegos motores
Bibliographic record
Abstract
El aprendizaje de la Lengua Extranjera presenta muchos beneficios siendo esencial en el mundo globalizado en el que vivimos. Sin embargo, en este proceso de aprendizaje intervienen muchos factores como la calidad y la cantidad del input, la personalidad y la actitud. La presente investigación trata de mostrar si la incorporación de los juegos motores pueden ser un método eficaz y significativo para el aprendizaje del español como Lengua Extranjera en un contexto donde el inglés es la lengua principal. Para ello se llevarán a cabo dos proyectos en una escuela bilingüe situada en Red Deer (Alberta, Canadá). Para tal fin se ha creado una una batería de juegos motores centradas en la metodología llamada Learning by doing o Aprender haciendo. Este tipo de metodología es importante y, sobre todo en las primeras edades, ya que el alumnado está más motivado cuando hay movimiento. El proyecto principal será la aplicación de estas actividades que combinan el movimiento y el aprendizaje del español como Lengua Extranjera en la clase de tercero de primaria. El otro proyecto se ha realizado de manera paralela con algunas de las familias de la escuela, las cuales realizarán juegos en familia para mejorar y/o reforzar el español. La recogida de datos del proyecto principal se está llevando a cabo mediante diferentes instrumentos: pre-test (para evaluará los conocimientos previos), entrevistas, cuestionarios, rejillas de observación, diario de los alumnos para expresar su opinión sobre los juegos. Y en el caso del proyecto de las familias los instrumentos utilizados serán: fotografía semanal mostrando que han participado en el reto y un cuestionario semanal sobre el juego realizado en el que incluirán (nivel de dificultad, de diversión y de aprendizaje). Con los datos obtenidos se realizará un análisis mediante el cual se pretende determinar si los juegos motores pueden facilitar la interiorización del español.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.001 |
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.
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".