Patioko espazioare egiturak ikasleen erabileran due eragina. Lehen Hezkuntzako ikasleei egindako ikerketa
Bibliographic record
Abstract
En la actualidad, se están realizando muchas mejoras en los centros educativos para fomentar una educación significativa para todo el alumnado, aunque pocas de estas mejoras se reflejan en los patios del centro, lo que provoca contradicciones entre los valores y aprendizajes que se transmiten dentro y fuera de las aulas. En este Trabajo de Fin de Grado se explica la importancia e influencia del diseño del patio en el uso del espacio por parte del alumnado. Para ello, se revisa la literatura especializada sobre la evolución de los patios y las desigualdades que sus configuraciones provocan entre los alumnos, además de las características que éstos deben tener para fomentar la educación. Asimismo, se ha realizado un estudio empírico en el patio del colegio Patxi Larrainzar para investigar si el diseño del patio fomenta la educación para todos los alumnos, o si por el contrario promueve la reproducción de roles, las desigualdades y situaciones de exclusión. Para llevar a cabo este estudio se ha creado un registro de observación con el objetivo de analizar el comportamiento del alumnado de segundo ciclo en el patio, además de un cuestionario para conocer cuál es el patio ideal de los alumnos.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.038 | 0.018 |
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".