Análisis de la enseñanza de la alimentación en ciencias naturales para una vida saludable con estudiantes de educación básica desde la práctica docente
Bibliographic record
Abstract
Según la FAO (2019) Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura) fundada el 16 de octubre de 1945, Quebec, Canadá; menciona que “la educación alimentaria tiene que ir más allá del aspecto teórico, llevando a los estudiantes a que tengan un aprendizaje basado en experiencias y práctica” (s/p). En los últimos años la educación alimentaria se volvió un tema de controversia, por su forma de ser vista por la sociedad de diversos países, generando el interés de distintas asociaciones tanto nacionales como internacionales, las cuales, se dieron a la tarea de investigar más a fondo lo que es la educación alimentaria y como se lleva a cabo su impartición en escuelas de educación básica. Hablar de educación alimentaria lleva a una participación activa y permanente de docentes, directivos, padres de familia y estudiantes, considerando que el tema está vinculado a las ciencias naturales, que es impartida como materia en todas las escuelas de educación básica. El presente trabajo, tiene por objetivo conocer la importancia de la enseñanza de la educación alimentaria, para una vida saludable con estudiantes de educación básica desde la práctica docente, además de formar un individuo consiente en la toma de sus decisiones de un consumo responsable para lograr una alimentación sana.Desde un enfoque mixto, la realización de un diagnóstico socioeducativo y haciendo uso del instrumento del cuestionario aplicado a docentes y otro a estudiantes de una primaria pública ubicada en el centro de Santiago Tlaxomulco, Toluca Estado de México, se concluyó que actualmente existe una mala educación alimentaria por la falta de información, conocimiento y reflexión para una alimentación sana desde el aula.También destaca la manera en cómo se imparte la educación alimentaria a estudiantes de educación básica, la cual, inadecuada, considerando que no se cumple con el propósito de formar individuos consientes que logren una vida saludable a través de su alimentación.
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 | 0.007 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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 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".