Main Trends In Cognitive Research In Education In Usa, Canada And France
Notice bibliographique
Résumé
The article deals with basic trends in cognitive research in education, which is in the progress in the USA, Canada and France now. The subjects of research are connected with emotions, memory, attention, thinking, educational problems, IT technology, etc. Lately much attention was paid to projects studying the role of emotions in the educational process and their influence on students’ cognitive development. The article describes various research carried out in the countries mentioned above, i.e. American courses in neuro-education, which may help teachers to use the results of cognitive research to work out their own methods of solving real educational problems. In Canada and France, much attention is devoted to studying factors influencing educational effectiveness and optimization of remembering processes. In France, there are a number of researches, which may help understand brain functions of younger schoolchildren in reading and mathematics. The results of these researches are published regularly, and every teacher may use it in his / her regular work. However, not all teachers wish to introduce the results of neuroscience research into their practice, and the governing bodies cannot impose on them to work in such a way. Therefore, in all countries engaged in cognitive research in the field of education, there is the problem of transferring knowledge from the field of neuropsychology and neuroscience to teachers that may be useful to them.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».