Continued Educational Neuromyth Belief in Pre- and In-Service Teachers: A Call for De-Implementation Action for School Psychologists
Notice bibliographique
Résumé
Despite the breadth and depth of educational neuroscience research and teachers’ interest in neuroscience, teachers often have limited access to reputable sources. As a result, neuromyths–misapplied or over-simplified claims related to brain science–have proliferated. School Psychologists have training in education, applied neuroscience, and evidence-based practices. As such, school psychologists are poised to mitigate the negative impact of teacher neuromyth endorsement. This study examined the endorsement rate of neuromyths by teachers to identify knowledge gaps to inform future training in this area. In-service and preservice teachers from grades K-12 completed an online survey of common neuromyths. Many neuromyths are pernicious and continue to be endorsed by teachers, most commonly related to learning styles and multiple intelligences. These results support the need for increased training in neuroscience for teachers and suggest a desire for factual and useful information about educational neuroscience, which school psychologists can provide in educational contexts.
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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 | 0,044 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,010 |
| Communication savante | 0,009 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».