El uso de materiales manipulativos para trabajar las matemáticas en Educación Infantil
Bibliographic record
Abstract
Mediante este Trabajo Fin de Grado se han reconocido diferentes formas de trabajar las matemáticas en Educación Infantil, así como sus puntos fuertes y débiles. Para ello, primero se han dado explicaciones sobre el constructivismo, los procesos matemáticos y el principio de globalización. A continuación se ha revisado la legislación de la etapa, creando conexiones con las ideas anteriores. Después, se han analizado dos metodologías diferentes. Por un lado se han dado explicaciones teóricas sobre el método tradicional y, por otro lado, sobre el juego y los materiales manipulativos. Para profundizar en el método tradicional, se han analizado varias fichas utilizadas para trabajar las matemáticas en un centro que seguía esta metodología. Así, se ha observado que sus debilidades son evidentes. En respuesta, se ha creado un proyecto para trabajar las matemáticas con materiales manipulativos en segundo curso del segundo ciclo de Educación Infantil. Aunque el proyecto ha surgido en torno al tema de los animales de granja, el trabajo de las matemáticas ha sido el más importante. Para ello, el proyecto se ha basado en las ideas del constructivismo, los procesos matemáticos, la globalización y el juego, y se ha incorporado el uso de materiales manipulativos.
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 | 0.005 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.002 |
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.
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".