10 citas célebres para pensar - Serie 02

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Alfredo Vela Zancada

Formation

10 FRASES
PARA
PENSAR
(SERIE 02)
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@ALFREDOVELA

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RESUMEN La presente investigación tiene como propósito establecer la relación de las estrategias de metacomprensión lectora con los estilos de aprendizaje en estudiantes universitarios que cursan el primer año en dos universidades: una pública; otra privada. Los participantes seleccionados fueron 809 estudiantes de ambos sexos: 352 (43,51%) Universidad Pública y 457 (56,49%) Universidad Privada. El tipo de investigación corresponde al “expostfacto correlacional” y se empleó el Inventario de Estrategias de Metacomprensión de Schimitt y el Inventario de Estrategias de Aprendizaje de Kolb para la obtención de los datos en la muestra elegida. Los resultados indican que los participantes poseen un bajo nivel de desarrollo de las estrategias metacomprensivas y no se evidencia un estilo de aprendizaje predominante, sin embargo hay ciertos matices diferenciales entre los estudiantes de dichas universidades en ambas variables. Fundamentalmente, las estrategias de metacomprensión lectora y los estilos de aprendizaje no se relacionan, y se presume que la razón es el incipiente desarrollo de estas estrategias en la población investigada. Palabras claves: Estrategias de metacomprensión lectora, estilos de aprendizaje, estudiantes universitarios. ABSTRACT The research presented aims to establish the relationship from reader´s metacomprehension strategies with learning styles in college students. Participants were 809 students from both sexes who were applied the Strategies Inventory Schmitt metacomprehension of Inventory and Kolb's Learning Strategies. The results showed that participants have a low level of development strategies and no evidence a metacomprehension predominant learning style. Finally, no relationship was found between metacomprehension reading strategies and learning styles. Key words: Metacomprehension reading strategies, l earning styles, college students.

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El "Libro de la Inteligencia Artificial" versión 13, creado por Ángeles Vallejo y Alfredo Vela, es una obra comprensiva que sirve como una guía esencial para entender la Inteligencia Artificial (IA) y su aplicación en múltiples dominios. Este libro abarca desde los conceptos básicos de IA hasta sus aplicaciones más avanzadas, ofreciendo a los lectores una visión detallada sobre más de 220 herramientas relevantes en el campo. La introducción establece el escenario para una exploración profunda de la IA, abordando su evolución, fundamentos, y el amplio espectro de sus aplicaciones. A lo largo del libro, se presenta una variedad de temas incluyendo chatbots, aprendizaje automático, generación de imágenes, y las consideraciones éticas asociadas con el despliegue de la IA. Cada sección destina a ofrecer ejemplos prácticos, directrices éticas, y orientaciones para la implementación efectiva de la IA en sectores como la educación, la industria, y más allá. Además, el libro resalta la importancia de una comprensión crítica de la IA y su potencial para transformar la sociedad, enfatizando la necesidad de un enfoque reflexivo y ético en su aplicación. A través de una combinación de teoría, estudios de caso, y recomendaciones prácticas, "El Libro de la Inteligencia Artificial" se presenta como un recurso indispensable para profesionales, académicos, y cualquier persona interesada en las posibilidades y desafíos que presenta la IA en el mundo moderno.

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In BC’s nearly-decade-old “new” curriculum, the curricular competencies describe the processes that students are expected to develop in areas of learning such as mathematics. They reflect the “Do” in the “Know-Do-Understand” model. Under the “Communicating” header falls the curricular competency “Explain and justify mathematical ideas and decisions.” Note that it contains two processes: “Explain mathematical ideas” and “Justify mathematical decisions.” I have broken it down into its separate parts in order to understand--or reveal--its meaning. The first part is commonplace in classrooms. By now, BC math teachers—and students—understand that “Explain mathematical ideas” means more than “Show your work.” Teachers consistently ask “What did you do?” and “How do you know?” This process is about retelling, not just of steps but of thinking. The second part happens less frequently. Think back to the last time that you observed a student make—a necessary precursor to justify—a mathematical decision. “Justify” is about defending. Like “explain,” it involves reasoning; unlike “explain,” it also involves opinion and debate. In order to reinterpret the curricular competency “Explain and justify mathematical ideas and decisions,” I will continue to take apart its constituent part “Justify mathematical decisions” and carefully examine the term “mathematical decisions.” What, exactly, is a “mathematical decision”? Below, I will categorize answers to this question. These categories, and the provided examples, may help to suggest new opportunities for students to justify.

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