Brain Based Learning and Its Relation with Multiple Intelligences
Notice bibliographique
Résumé
This study aims at exploring the learning that is attributed to the brain and its relationship with multiple intelligences. In order to achieve the goals of the study, two examinations are used. The First one is the examination of the thinking and learning method that is based on both hemispheres of the brain. The second one is the examination of the multiple intelligences. Some referees are consulted for assuring the suitability of the examinations for the measured sample and the calculation of the exam. The sample consists of 300 students who study the course of psychology. The sample is chosen randomly. The results indicates that more repeated method of learning and thinking is based on the left hemisphere of the brain; as it comes out with the highest total of 136 and within a percentage of (45.3%). In addition, the results that are related to the dominance of the multiple intelligences indicate that personal intelligence, and physical intelligence are the highest respectively; a mean value of (49. 80%). Whereas, intrapersonal intelligence comes third with a mean value of (48, 40%). Finally, musical intelligence scores the lowest mean value.Regarding connection relation; it is as a statistical function on the level of the (?=0.05) between the natural intelligence and the left hemisphere of the brain on one hand; and the intrapersonal and the integrated intelligence on the other on the other hand.The study also shows that there is an equal relation with a function at the statistical function of (?=0.01) between the musical intelligence with the right hemisphere and the logical intelligence with the left hemisphere. It is also clear that there is an equal relation between both of (the bodily and the linguistic intelligences) with the left hemisphere and the spatial intelligence with the right hemisphere.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».