Programación didáctica del bloque 'Energía' basado en las DIT para el modelo bilingüe de inglés
Bibliographic record
Abstract
La Programación Didáctica preparada en este Trabajo de Fin de Master se caracteriza por la búsqueda de un aprendizaje activo y significativo a través de diferentes recursos que se de tallarán con mayor profundidad a lo largo d el proyecto. Destacar la importancia que se demuestra durante la programación de la parte experimental, las simulaciones en ordenador y el aprendizaje cooperativo favoreciendo la participación del alumnado. Para la realización de este trabajo ha sido imprescindible la investigación previa desarrollada en el Marco Teórico, tanto de la situación actual y su recorrido histórico, como conocer las dificultades que presenta el alumnado sobre los temas de “Energía” y “Calor y Temperatura”; los dos temas fundamentales de esta Programación a nivel de 2º curso de Enseñanza Secundaria Obligatoria (2º ESO). Esto ha permitido centrarse en las ideas alternativas que presenta el alumnado para corregirlas a través del razonamiento, evitando la memorización. Consecuencia de este estudio previo ha sido un avance en la visión y orientación perseguida a lo largo de cada sesión. Así, se ha podido comprobar la importancia de acercar la Física y Química a la realidad donde los experimentos juegan un papel principal. Estos han aumentado la motivación del alumnado y como consecuencia, se han obtenido muy buenos resultados en la evaluación, gracias a un a mayor comprensión de conceptos que en esta asignatura parecen ser, en la mayoría de los casos, más abstractos de lo que realmente son. Por lo tanto el aprendizaje durante el desarrollo de este trabajo ha sido diario. Continuamente se plantean nuevas dudas y propuestas, descubriendo así que la educación es un proceso de mejora continua, siempre buscando nuevos enfoques, ya que no puede solucionarse un problema si seguimos pensando de la misma manera que cuando se creó.
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 | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.032 | 0.007 |
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".