INTRODUCCIÓN DEL CONCEPTO DE COMPETENCIA EN EL ANÁLISIS DIDÁCTICO DE LAS PRÁCTICAS DE ENSEÑANZA: EL CASO DE LA ENSEÑANZA DE CIENCIAS HUMANAS EN LA EDUCACIÓN BÁSICA DE QUEBEC
Bibliographic record
Abstract
Usando como ejemplo la enseñanza de las Ciencias Humanas en la educación básica en Quebec, los autores ofrecen una mirada crítica en relación a la relevancia y al rol adquiridos por los saberes escolares disciplinarios en el desarrollo de competencias en los alumnos. Lo anterior enmarcado en alguno de los tres modelos de competencia descritos en la primera sección del presente artículo. En la segunda parte, se definen las dimensiones utilizadas en el estudio y a continuación se describe la conformación de las disciplinas que resultan de cada uno de los modelos de competencia de acuerdo a las dimensiones seleccionadas. Se concluye con algunas claves con las que sería posible extender así como adaptar el marco de análisis didáctico en la enseñanza basada en competencias.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.004 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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 teacher head, 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".