A Detailed Neuroscientific Framework for the Multiple Intelligences: Describing the Neural Components for Specific Skill Units within Each Intelligence
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The concept of intelligence has been debated since introduction of IQ tests in the early 1900s. Numerous alternatives to unitary intelligence have achieved limited acceptance and IQ remains the predominant theoretical basis for schooling. Multiple intelligences theory (Gardner, 1983), despite criticism it lacks experimental validity, has had sustained interest by educators worldwide as a means of personalizing instruction and curriculum. The neuroscientific evidence for the intelligences has not been updated since 1983. This investigation reviewed 417 neuroscientific studies examining neural correlates for skill units within seven intelligences. Neural activation patterns demonstrate each skill unit has its own unique neural underpinnings as well as neural features shared with other skill units within its designated intelligence. These patterns of commonality and uniqueness provide richly detailed neural architectures in support of MI theory as a scientific model of human intelligence. This conclusion is supported by four previous studies revealing extensive neural evidence that MI theory distinguishes among ability groups and several cognitive qualities (Shearer and Karanian, 2017). The emerging field of educational cognitive neuroscience strives to bridge the gap between laboratory findings and classroom instruction. MI theory aligns with advances in understanding how the mind and brain interact providing a practical interface between the art of teaching and neuroscience. A neuroscientific model of the multiple intelligences brings us closer to the goal of personalizing education by understanding the unique neuro-cognitive profiles of all students. These findings, coupled with advanced technologies, point the way forward to bring MI-inspired education to all students.
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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 | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle