Elevando los niveles de aprendizaje en comprensión lectora en el nivel primaria de la Institución Educativa Pública N°30232
Bibliographic record
Abstract
El propósito del estudio es mejorar el nivel en comprensión lectora en la Institución \nEducativa N° 30 232 “San Isidro Labrador”. Se propone estrategias interactivas para \nmejorar la comprensión lectora en los estudiantes y alcanzar la competencia de \ncomprensión de textos con un enfoque comunicativo textual. La metodología del \ntrabajo fue con el enfoque cualitativo se utilizó como instrumento una guía de entrevista \ny como técnica la encuesta empleada a las seis docentes. Según el diagnóstico arrojo \nel inadecuado manejo adecuado de estrategias metodológicas y por consecuencia \ntendrá implicancia en los resultados de niveles de logros insatisfactorios en \ncomprensión lectora. Como referentes teóricos se tomó sobre Estrategias en \nComprensión Lectora, a Isabel Solé con: el antes, durante y después de la lectura, al \nMINEDU sobre el Enfoque Comunicativo Textual, a Mairena (2015) en \nAcompañamiento pedagógico y desempeño de los docentes. Se concluye señalando \nque tiene la perspectiva sólida y en el aspecto en cuanto a resolver la situación \nproblemática y fortalecer en las docentes el manejo adecuado de estrategias \nmetodológicas para la comprensión lectora mediante comunidades de profesionales \nde aprendizajes y visitas a las aulas.
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 | 0.008 | 0.028 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 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".