El maestro orientador y trabajo social

-

 Marca o haz clic en el título para mayor información sobre este tema.

La escuela se ha convertido en la red de seguridad de una sociedad donde los hogares están cada vez más fragmentados. Exigirle al docente que sostenga esa red sin la preparación de un trabajador social, ni el tiempo de un orientador, es una fórmula directa para el agotamiento profesional (burnout).

¿Cómo maneja usted en su día a día ese delicado límite entre dar el apoyo afectivo que el estudiante necesita y proteger su propia salud mental frente a estas ausencias familiares?


Marca o haz clic en el título para mayor información sobre este tema.

Comments

Post a Comment

Popular posts from this blog

Marco de competencias para docentes en materia de IA Miao, FengchunUNESCOCukurova, Mutlu2024

-
Marco de competencias para docentes en materia de IA Miao, FengchunUNESCOCukurova, Mutlu2024 Marco de competencias para docentes en materia de IA Miao, FengchunUNESCOCukurova, Mutlu2024 Las competencias en inteligencia artificial (IA) implican un conjunto de habilidades, conocimientos, valores y actitudes para comprender, usar, diseñar y aplicar tecnologías de IA de manera ética y responsable. Estas competencias fomentan un pensamiento crítico y creativo, orientado a la solución de problemas con IA, al mismo tiempo que promueven una visión humana y ética en el uso y desarrollo de estas tecnologías. Componentes clave de las competencias en IA Mentalidad centrada en el ser humano: Comprender el impacto social y ético de la IA, defendiendo la responsabilidad y la acción humana en su uso. Ética en IA: Uso responsable, diseño ético y prácticas seguras relacionadas con la IA. Fundamentos y aplicaciones técnicas: Conocimientos básicos para crear, utilizar y entender sistemas de IA. Diseño y d...
Read more

Díaz-Rodríguez, E. (2025). RLHF y RLAIF, Revolución Silenciosa de la Retroalimentación Educativa. HETS Online Journal, 15(2), 33-48. https://doi.org/10.55420/2693.9193.v15.n2.33

-
Image
  Díaz-Rodríguez, E. (2025). RLHF y RLAIF, R evolución Silenciosa de la Retroalimentación Educativa .  HETS Online Journal ,  15 (2), 33-48. https://doi.org/10.55420/2693.9193.v15.n2.33 Abstract Reinforcement learning from feedback has emerged as an innovative technique in machine learning, enhancing artificial intelligence (AI) model training. Current research compares two key approaches: RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) and RLAIF (Reinforcement Learning from AI Feedback). Most studies demonstrate a preference for RLAIF due to its superior scalability (Khedri & Höglund, 2023; Lee et al., 2022; Zhichao et al., 2024).  However, other researchers advocate for a hybrid approach that strategically combines both methods (Dakota, 2024). These complementary frameworks can synergistically improve machine learning processes. by evondue in pixabay
Read more