MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2013997223 · doi:10.1080/17449640903326797

Multiple intelligences, judgment, and realization of value

2009· article· en· W2013997223 sur OpenAlexaff
Doug Blomberg

Notice bibliographique

RevueEthics and Education · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEmotional Intelligence and Performance
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTheory of multiple intelligencesRealmValue (mathematics)EpistemologyMathematics educationPsychologyEducation theoryPedagogySociologyHigher educationPhilosophyLawMathematicsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the theory of multiple intelligences, Howard Gardner proposes a scientific justification for a more pluralistic pedagogy, while denying that science can determine educational goals. Wearing an educator's hat, however, he favors a pathway in which students come ‘to understand the most fundamental questions of existence … familiarly, the true, the beautiful, and the good.’ Yet Gardner claims to exclude the realm of values from an intrinsic role in any of the intelligences; furthermore, the intelligences have no role to play in respect to values. The best we can hope is that some people are able to yoke these ‘scientifically and epistemologically separate’ realms together. This dichotomy is detrimental to Gardner's educational goals. An integral conception, acknowledging both that normativity is essential for the operation of intelligence and that pursuit of values is itself an intelligent undertaking, would better support Gardner's educational vision with a more comprehensively pluralistic view of knowing.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,613
Score d'incertitude au seuil0,170

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,090
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,331 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEthics and EducationMême sujetEmotional Intelligence and PerformanceTravaux en français237 207