Educación para el Desarrollo Sostenible a través del cuento en clase de Francés, lengua extranjera, en Educación Primaria
Bibliographic record
Abstract
En esta investigación, presentamos resultados parciales de una investigación más amplia, objeto de una futura tesis doctoral. El objetivo de este estudio es impulsar la Educación para el Desarrollo Sostenible (EDS), en clase de francés, lengua extranjera. Para esta finalidad, se han diseñado dos cuentos, de nueva creación, aplicados en clase de quinto curso de Educación Primaria de la Región de Murcia, con un total de 50 participantes. Los objetivos didácticos de cada cuento son lingüísticos y propios del área de francés, segunda lengua extranjera, por una parte, y Objetivos de Aprendizaje específicos de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), en los cuales se centra este estudio, por otra parte, siguiendo así la metodología preconizada por la Unesco. La redacción de ítems y sub-ítems así como la elaboración de tablas de evaluación ad hoc han permitido realizar un análisis estadístico descriptivo de los resultados obtenidos en relación a los ODS integrados en cada cuento, concretamente el ODS 4: Educación de calidad, en el primer cuento, y el ODS 5: Igualdad de género, en el segundo. Los resultados muestran que el cuento es una herramienta didáctica adecuada para integrar la EDS en el aula de francés, lengua extranjera y que los Objetivos de Aprendizaje específico relacionados con ODS 4 han conseguido más homogeneidad en las respuestas y valoraciones del alumnado que los del ODS 5.
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 | 0.004 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
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".