Why Educational Neuroscience Needs Educational and School Psychology to Effectively Translate Neuroscience to Educational Practice
Notice bibliographique
Résumé
The emerging discipline of educational neuroscience stands at a crossroads between those who see great promise in integrating neuroscience and education and those who see the disciplinary divide as insurmountable. However, such tension is at least partly due to the hitherto predominance of philosophy and theory over the establishment of concrete mechanisms and agents of change. If educational neuroscience is to move forward and emerge as a distinct discipline in its own right, the traditional boundaries and methods must be bridged, and an infrastructure must be in place that allows for collaborative and productive exchange. In the present paper, we argue that school psychologists have the potential to fulfill this need and represent important agents of change in establishing better connections between research and practice. More specifically, we use the National Association of School Psychologists (NASP) (2020) Domains of Practice to highlight several areas where school psychology can actively support forging connections between neuroscience and educational practice. School psychologists represent untapped potential in their knowledge, skillset, and placement to serve a vital role in building the bridge between neuroscience and education.
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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 | 0,028 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,041 |
| Communication savante | 0,016 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».