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Record W7071873434

Uso de prácticas reales y virtuales para el uso de cuestionarios conceptuales en la Física Aplicada

2018· article· es· W7071873434 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2018
Typearticle
Languagees
FieldDecision Sciences
TopicMultidisciplinary Science and Engineering Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHomogeneousCharacter (mathematics)Quarter (Canadian coin)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

[Resumen] Es bastante común, en asignaturas como Física observar una falta de ligazón entre el\n\t\t\t\t fenómeno real observado y el concepto adquirido en las clases teóricas o de pizarra. Esto\n\t\t\t\t hace que el alumno tenga una brecha, muchas veces insalvable, que le dificulta enormemente\n\t\t\t\t no solo la superación de la materia, sino también la adquisición de nuevos conceptos.\n\t\t\t\t Además, las ciencias experimentales adolecen de horas de prácticas en el bachillerato.\n\t\t\t\t Teniendo en cuenta tales antecedentes, los docentes que firmamos el presente trabajo –todos\n\t\t\t\t ellos pertenecientes a la ETSI de Caminos, Canales y Puertos– hemos intentado desarrollar\n\t\t\t\t una metodología que aúne la parte conceptual de la materia con determinadas prácticas, tanto\n\t\t\t\t virtuales como reales, para alumnos de primer curso de Física Aplicada de nuestras\n\t\t\t\t titulaciones. En el presente trabajo, que es parte de otro mucho más amplio, los autores\n\t\t\t\t proponen una estrategia de enseñanza-aprendizaje mediante prácticas de banco de laboratorio\n\t\t\t\t y virtuales.\n\t\t\t\t La metodología seguida fue la siguiente: en primer lugar, se procedió a un análisis de pruebas\n\t\t\t\t docentes para la identificación de los apartados peor calificados. Una vez delimitado el marco\n\t\t\t\t de actuación, se procedió a un rediseño de las prácticas de laboratorio y su metodología. Así,\n\t\t\t\t antes de su realización se realizó una evaluación inicial para constatar el grado de\n\t\t\t\t conocimiento previo que el/la alumno/a poseía. Seguidamente se llevó a cabo el trabajo\n\t\t\t\t experimental que consistió en una práctica en banco de Laboratorio (Práctica Real) y otra\n\t\t\t\t mediante simulación de ordenador (Práctica Virtual). Entre ambas, se iban introduciendo\n\t\t\t\t algunos conceptos básicos sobre el fenómeno estudiado. Una vez finalizadas, se realizó otro\n\t\t\t\t cuestionario para poder analizar el resultado. El porcentaje de incremento de respuestas\n\t\t\t\t válidas entre ambos cuestionarios fue de alrededor del 20%. Algunas preguntas presentaban\n\t\t\t\t un mayor porcentaje de fallos, lo que nos dio pie a incidir sobre ellas de un modo más\n\t\t\t\t concreto en el aula.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.017
Threshold uncertainty score0.056

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.013
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0020.011
Scholarly communication0.0100.009
Open science0.0020.005
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0170.002

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.

Opus teacher head0.053
GPT teacher head0.347
Teacher spread0.294 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2018
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