1000 resultados para medición del espectro


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Se presentan unas pautas de observación, dirigidas al profesor, para el análisis del sexismo en las relaciones entre profesores-as en un centro escolar y que sirven para detectar las desigualdades que por razón de sexo se producen en el entorno educativo. Las pautas de observación se basan en la medición de la regularidad de aparición de determinados comportamientos, figuras o nombres a través de la distinción de sexo. Los resultados obtenidos de la observación de estas pautas le sirven al profesor para sacar conclusiones y trabajar en la igualdad y la coeducación.

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Resumen tomado del autor. Resumen en castellano e inglés. Notas a pie de página. Este artículo se incluye en el monográfico 'El aprendizaje: nuevas aportaciones'

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Número extraordinario 2006, con el título: PISA. Programa para la Evaluación Internacional de Alumnos. Resumen basado en el de la publicación

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Resumen tomado de la publicación. Monográfico con el título: I Jornadas de Educación Infantil 'la emoción de aprender: una visión de la Educación Infantil desde la metodología de proyectos'

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Resumen tomado de la publicación. Monográfico con el título: La cualificación profesional básica: competencias para la inclusión sociolaboral de jóvenes

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Título del congreso: 'La enseñanza del español en tiempos de crisis'

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Resumen basado en el de la publicación

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Resumen tomado de la publicación

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Memoria del Máster de profesores de español como lengua extranjera (Universitat de Barcelona, curso 1995-1996)

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Elaborar unas pruebas de admisión en las Escuelas Universitarias de Profesorado de EGB que detecten los rasgos específicos que debe poseer el profesorado, considerando que ni los profesores actuales, ni su formación, responden a las cualidades y características que teóricamente serían deseables. 216 alumnos. Se establece un modelo teórico que recoge las cualidades teóricas que un docente ha de tener. Las variables estudiadas son: vocación, capacidades o aptitudes y transmisión del saber. Se utilizaron diversos instrumentos de medición: cuestionario de intereses de Thurstone, prueba de Kerlinger y Kaya, prueba de Comprensión Verbal, prueba de compresión de sentido, pruebas de originalidad y de sensibilidad pedagógica; pruebas de percepción social. Asimismo, para medir los conocimientos, se utilizan ejercicios razonados de Matemáticas, de Ciencias, Lengua e Historia y un comentario de texto. Posteriormente se realzia un anánlisis factorial. A la luz de los resultados, se considera que hay que buscar mejores medidas que ponderen la vocación que ha de tener el profesorado, y éstas tienen que ver con los intereses, el progresismo y las preocupaciones docentes. Asimismo, se entiende que haya que mejorar las medidas de las capacidades: comprensión simbólico-verbal y de sentido, originalidad, percepción social y sensibilidad pedagógica. En cuanto a las pruebas de contenido, la investigación concluye que éstas han de ser completadas y mejoradas por aplicaciones sucesivas y sistemáticas al alumnado, así como gracias a los análisis críticos realizados por el profesorado especializado en cada uno de los contenidos.

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Se propone un modelo para la mejora de los centros docentes no universitarios que aporte nueva luz en torno a la función de producción educativa y la medición de la eficiencia escolar a partir del análisis no lineal de la realidad educativa y se propone su utilización para la medición de la eficiencia técnica en cualquier sector productivo. 3855 alumnos de 8õ de Educación General Básica(EGB). Primeramente se realiza una revisión de la técnica de las redes neuronales artificiales(RNAs).Para superar las limitaciones de las estimaciones econométricas tradicionales en el proceso productivo de las escuelas se propone un modelo en dos etapas en valor añadido.En la primera etapa, se utilizan RNAs para predecir el rendimiento académico de los alumnos a partir de sus características individuales. A partir de estas predicciones se calculan distintos outputs escolares en valor añadido que van a permitir estimar, en una segunda etapa, la importancia de cada factor productivo escolar sobre diferentes tipos de alumno. Modelo basado en redes neuronales artificiales(RNAs). La política más eficiente en la asignación de recursos educativos no universitarios para la mejora de la escuela debería poner más y distintos recursos sobre aquellos alumnos más desfavorecidos o con mayor probabilidad de fracaso escolar a priori, puesto que el componente socioeconómico marca diferencias anteriores al proceso educativo. Un modelo no lineal basado en RNAs son una opción muy válida a la hora de evaluar la eficiencia técnica al conseguir aproximar los datos a nivel de alumno con mayor acierto que los de un modelo lineal.

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Dentro del contexto general del impacto que los ordenadores producen tanto a nivel social como educativo, así como la necesidad que crean de una alfabetización informática, este trabajo, situado en una línea vigotskiana, pretende comprobar si el ordenador puede utilizarse para entrenar habilidades cognitivas específicas, y en qué grado se transfieren o generalizan, o si por el contrario, el desarrollo se produce en estadios cognitivos. Estas cuestiones se comprueban con tareas de clasificación. Así mismo se exploran los efectos del material utilizado en las tareas, los conocimientos y conceptos informáticos adquiridos, actitudes hacia la escuela y el ordenador y el efecto del tamaño del grupo de trabajo en el rendimiento. 36 niños de segundo, cuarto y sexto de EGB. Diseño línea base ABA -test, tratamiento, test-. Variables independientes: tipo de actividad, tres niveles: A. Con ordenador, B. Sin ordenador, y C. Control. Tamaño del grupo: tres niveles: individual, parejas y cuartetos. Variables de bloqueo: nivel escolar: segundo, cuarto y sexto de EGB. Puntuaciones en el pretest: agrupando triadas de sujetos igualados y asignándolos aleatoriamente a los grupos experimentales. Procedimiento: Pretest, formación de tres grupos: alto, medio y bajo. Tratamiento prácticas con juegos de ordenador (grupos A y B), clasificación de los mismos (grupo A con ordenador y grupo B mediante tarjetas). Postest. Variables dependientes: actitud hacia la escuela, actitud hacia el ordenador conocimiento de los ordenadores, capacidad clasificatoria. En el posttest se elimina una prueba de clasificación y se sustituye por otra de comprensión de la inclusión jerárquica. La agrupación de sujetos derivada del pretest es adecuada. En la actitud hacia la escuela se observa un descenso en los grupos B y C. Los niños de segundo tienen una actitud más positiva. Actitud hacia el ordenador: no influye el tratamiento, ni la edad ni el tamaño del grupo. Conocimientos de ordenador: no influye el tratamiento. Las diferencias son debidas a la edad: mayores conocimientos en niños de sexto curso. El trabajo individual origina mayores conocimientos. Habilidad clasificatoria: no hay efecto del tratamiento, ni del tipo de material ni del tamaño del grupo. En las clasificaciones elaboradas durante el tratamiento se observa cierta influencia de la edad, tamaño del grupo y tratamiento. Se observa un efecto motivador del trabajo con ordenadores sobre la actitud hacia la escuela. Los datos extraídos permiten decantarse hacia la hipótesis de desarrollo de habilidades específicas frente al desarrollo por estadios evolutivos. No se observa efecto del tratamiento en el desarrollo de estas habilidades. Los autores interpretan los resultados en la línea de Leontiev (1981), el cual liga las habilidades al contexto en el que se manifiestan. Concluyen: utilidad del ordenador como factor motivador y como creador de nuevos contextos de aprendizaje.

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a) Del estudio piloto: determinar y analizar el estilo de aprendizaje, el nivel de conocimientos, las aptitudes y actitudes, el rendimiento y otras características, etc. de los sujetos que acceden a los estudios de Ingeniería. b) De la segunda parte del estudio: 1.- Determinar el rendimiento cuantitativo de los alumnos, número de sujetos que aprueba el primer curso por convocatorias y años; 2.- Determinar si existe relación entre el índice de suspensos y aptitudes diferenciales; 3.- Detectar qué materias son más difíciles para los alumnos a través de los resultados; 4.- Analizar áreas de influencia en el rendimiento académico bajo y 5.- Comprobar la utilidad del método de análisis para detectar causas de fracaso. a) 105 sujetos de la Escuela de Ingenieros de Minas y 93 de la de Ingenieros Industriales de la UPM; b) Debido al abandono antes de finalizar el primer curso, la muestra quedó reducida a 177 sujetos, 90 de Minas y 87 de Industriales. a) Pretest, medición de las variables personalidad, estilo de aprendizaje, aptitudes específicas, hábitos de estudios, datos personales, familiares, sociales, académicos y motivacionales. b) variable criterio el rendimiento académico de los alumnos, variables predictivas el nivel de conocimientos al inicio de la carrera, el desarrollo académico del curso, aptitudes específicas y aspectos familiares. Test D-70, DAT, cuestionario de personalidad 16 PF, inventario de estilos de aprendizaje (IEA), encuesta elaborada ad-hoc de datos personales, prueba de perfil de conocimientos, calificaciones de los sujetos y protocolo de entrevista estructurado. a) Índices descriptivos; b) Análisis de regresión lineal múltiple. a) Los alumnos que acceden a estos estudios se caracterizan por tener mayoritariamente estilos de aprendizaje convergente y asimilador, unas calificaciones académicas similares o superiores a la media nacional, y un bajo nivel de conocimientos en las distintas materias. b) El de abandonos en el primer curso es 10.6 por ciento (6.45 Industriales y 13.3 Minas). El primer curso lo superan en un sólo año el 22.39 por ciento. En dos el 29.85 por ciento y en más de dos el 47.76 por ciento. Las asignaturas más difíciles son: Cálculo y Álgebra para Industriales, y Álgebra y Química para Minas. Los indicadores que predicen con gran fiabilidad el éxito académico final son los exámenes parciales. No se encuentran relaciones significativas entre el índice de éxito o fracaso en determinadas asignaturas y las aptitudes específicas de los sujetos a excepción de la aptitud numérica y razonamiento espacial. El método de análisis utilizado resulta válido para detectar causas de fracaso académico en la Universidad Politécnica por lo que se puede hacer extensible a otras investigaciones y muestras más amplias de todas las Ingenierías.