El documento presenta los resultados de la Evaluación Censal de Estudiantes de segundo grado de primaria en comprensión lectora y matemática para los años 2007-2012. Muestra que la mayoría de estudiantes se ubican en los Niveles 1 y 2, pero con diferencias entre secciones. También analiza los resultados por sección, nivel de logro, y factores como ubicación y tipo de gestión que podrían estar relacionados con las diferencias.
Dpto. Orientación de ERGOS FP.
Información sobre las pruebas de acceso a la universidad para alumnado que finaliza el 2º curso de ciclos de grado superior.
Notre cerveau est très attentif aux éléments en mouvement : de nombreux sites l’ont bien compris et utilisent désormais le CSS pour animer l’apparition de leur contenu. Et si au lieu d’intégrer des “objets inanimés qui bougent”, nous choisissions de faire évoluer des données en temps réel ? L’impact sur les utilisateurs en serait bien plus grand. Bonne nouvelle : le temps réel n’est plus réservé aux traders new-yorkais à chemise rayée ! Les données en temps réel sont partout : sur les réseaux sociaux, dans les transports, en économie collaborative, sur les ventes privées, etc. La mise à jour de la donnée a à la fois une utilité pratique et commerciale, tant pour l’annonceur que l’utilisateur final.
Au programme :
- Qu’est-ce que la donnée animée ?
- Quels sont les différents types de données animées ?
- Comment la mettre en oeuvre ? (Polling vs Server-sent events vs Websockets)
- Présentation de la solution Streamdata.io
- Samples clients de données animées (iOS, Android, JS, etc.).
Speaker :
Cédric Tran Xuan, Développeur chez Streamdata.io
Développeur chez Streamdata.io, Cédric participe à l’élaboration d’une plate-forme de push temps réel. Pendant son temps libre, il écume l’Alpes JUG, les HumanTalks et les Meetups de Grenoble ainsi que quelques MOOCs. Il joue avec des technos comme Java, Scala et Web (AngularJS, EmberJS, Riot.js, etc.).
Dpto. Orientación de ERGOS FP.
Información sobre las pruebas de acceso a la universidad para alumnado que finaliza el 2º curso de ciclos de grado superior.
Notre cerveau est très attentif aux éléments en mouvement : de nombreux sites l’ont bien compris et utilisent désormais le CSS pour animer l’apparition de leur contenu. Et si au lieu d’intégrer des “objets inanimés qui bougent”, nous choisissions de faire évoluer des données en temps réel ? L’impact sur les utilisateurs en serait bien plus grand. Bonne nouvelle : le temps réel n’est plus réservé aux traders new-yorkais à chemise rayée ! Les données en temps réel sont partout : sur les réseaux sociaux, dans les transports, en économie collaborative, sur les ventes privées, etc. La mise à jour de la donnée a à la fois une utilité pratique et commerciale, tant pour l’annonceur que l’utilisateur final.
Au programme :
- Qu’est-ce que la donnée animée ?
- Quels sont les différents types de données animées ?
- Comment la mettre en oeuvre ? (Polling vs Server-sent events vs Websockets)
- Présentation de la solution Streamdata.io
- Samples clients de données animées (iOS, Android, JS, etc.).
Speaker :
Cédric Tran Xuan, Développeur chez Streamdata.io
Développeur chez Streamdata.io, Cédric participe à l’élaboration d’une plate-forme de push temps réel. Pendant son temps libre, il écume l’Alpes JUG, les HumanTalks et les Meetups de Grenoble ainsi que quelques MOOCs. Il joue avec des technos comme Java, Scala et Web (AngularJS, EmberJS, Riot.js, etc.).
Découvrez au travers de cette étude le retour de candidats ayant postulé à une offre d'emploi utilisant l'approche innovante SEEing. Qu'en pensent t'ils?!
L'étude benchmark de la notoriété, image et attractivité des grandes villes de France.
Les villes sont devenues des marques, elles doivent être attractives et compétitives.
Lieux de vie, de travail, de loisir, d’étude, de tourisme, de culture, … les villes doivent aujourd’hui être performantes dans tous ces domaines. Ces questions sont aussi des enjeux stratégiques, de développement du territoire, de réputation et d’attractivité.
Veiller tous les jours à agir pour promouvoir la ville, son attractivité, son image, la qualité de ses services sociaux et de son cadre de vie général, est un enjeu permanent.
Le « TOPDESVILLES » est l’étude qui mesure, analyse et compare la notoriété et l’image des grandes villes de France auprès d’un large échantillon national représentatif de Français: taux de notoriété et de présence à l’esprit, indicateurs d’image (CONVIVIALITE, PROXIMITE, ENVIRONNEMENT, SECURITE, INFLUENCE, DYNAMISME, etc.), indicateurs d’attractivité (VIE, TRAVAIL, ETUDE, TOURISME) …
L’intérêt est de bénéficier d’un coût réduit grâce à la mutualisation de l’étude, d’un riche comparatif, et d’indicateurs normés et pérennes sur un grand nombre de villes, évaluées de façon totalement comparable (chaque souscripteur dispose des résultats des autres villes).
Nouveauté 2016: intègre la notoriété / image des Maires
différence entre la probabilité simple et la probabilité composéeeri8p7f4ku
Ce document résume la distinction entre la notion de probabilité simple et la probabilité composée, produit pour le site de questions réponses pédagogiques : comment-apprendre.coursgratuits.net
Encuesta Censal de Estudiantes 2010-2011 del Ministerio de Educación de Perú. Aplicado a los niños de segundo grado de primaria en zonas urbanas y rurales.
1. RESULTADOS DE LA EVALUACIÓN CENSAL DE ESTUDIANTES (ECE)
SEGUNDO GRADO DE PRIMARIA
COMPRENSIÓN LECTORA
0
10
20
30
40
50
60
70
80
2007 2008 2009 2010 2011 2012
NIVEL 2
NIVEL 1
Debajo del Nivel 1
2. RESULTADOS DE LA EVALUACIÓN CENSAL DE ESTUDIANTES (ECE)
SEGUNDO GRADO DE PRIMARIA
MATEMÁTICA
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
2007 2008 2009 2010 2011 2012
NIVEL 2
NIVEL 1
Debajo del Nivel 1
3. DISTRIBUCIÓN DE ESTUDIANTES POR SECCIÓN SEGÚN NIVELES DE LOGRO
El siguiente cuadro muestra los resultados de la I.E. en Comprensión Lectora, en cada sección
evaluada:
Cantidad de estudiantes por sección en Comprensión Lectora, según niveles de logro.
SECCIONES
NIVEL DE LOGRO A B C D E F TOTAL
NIVEL 2: SATISFACTORIO 27 9 17 13 12 8 86
NIVEL 1: EN PROCESO 10 19 13 19 19 15 95
DEBAJO DEL NIVEL 1: EN INICIO 2 0 0 0 0 5 7
TOTAL 39 28 30 32 31 28 188
A partir de la tabla anterior:
¿Cuántos estudiantes por sección se encuentran en el Nivel Satisfactorio?
¿Encuentra diferencias entre las secciones?
Repetir este análisis para cada uno de los niveles
Identifique los factores que pueden estar relacionados con estas diferencias.
4. DISTRIBUCIÓN DE ESTUDIANTES POR SECCIÓN SEGÚN NIVELES DE LOGRO
El siguiente cuadro muestra los resultados de la I.E. en Matemática, en cada sección evaluada:
Cantidad de estudiantes por sección en Matemática, según niveles de logro.
SECCIONES
NIVEL DE LOGRO A B C D E F TOTAL
NIVEL 2: SATISFACTORIO 28 5 11 6 6 2 58
NIVEL 1: EN PROCESO 6 20 15 18 21 9 89
DEBAJO DEL NIVEL 1: EN INICIO 5 3 4 8 4 17 41
TOTAL 39 28 30 32 31 28 188
A partir de la tabla anterior:
¿Cuántos estudiantes por sección se encuentran en el Nivel Satisfactorio?
¿Encuentra diferencias entre las secciones?
Repetir este análisis para cada uno de los niveles
Identifique los factores que pueden estar relacionados con estas diferencias.
5. PORCENTAJE D ESTUDIANTES EN LA REGION CALLAO EN LA ECE 2012
SEGÚN NIVELES DE LOGRO
UBICACIÓN GEOGRAFICA DE LA IE TIPO DE GESTION DE LA IE
URBANA ESTATAL NO ESTATAL
Comprensión
lectora
matemática Comprensión
lectora
matemática Comprensión
lectora
matemática
Nivel 2 44.8 18.0 40.6 20.9 50.5 14.0
Nivel 1 48.9 46.2 52.3 47.1 44.5 44.9
Debajo del
nivel 1
6.3 35.9 7.2 32.0 5.0 41.1
