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Enregistrement W3131748899 · doi:10.1344/joned.v1i2.31658

Neuroeducacion y aprendizaje de la lectura: Del laboratorio al salón de clase

2021· article· es· W3131748899 sur OpenAlexaff
Gérardo Restrepo, Liliana Calvachi-Galvis

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroeducation · 2021
Typearticle
Languees
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience, Education and Cognitive Function
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

El aprendizaje de la literacidad constituye un logro primordial para el aprendizaje del niño, el desarrollo de su personalidad y su inclusión en la cultura y la sociedad. Los niños y niñas aprenden a leer, para luego leer para aprender. Sin embargo, se estima que el 63% de los alumnos de 4 grado tienen competencias en lectura muy por debajo del nivel deseado y el 80% de ellos vienen de estratos socioeconómicos bajos. Las dificultades en el aprendizaje de la lectura pueden llevar a una baja autoestima, desesperanza y depresión en niños y adolescentes. El resultado es que los niños con dificultades del aprendizaje tienen menos probabilidades de completar la secundaria y de continuar estudios superiores, y en la adolescencia y la edad adulta tienen más riesgo de verse involucrados en conductas criminales. El 92% de los adultos que presentan dificultades del aprendizaje tienen ingresos mensuales muy bajos y el 67% ganan un salario mínimo o menos. La Neuroeducación es una disciplina académica joven donde convergen las neurociencias, la psicología cognitiva y la educación. Su objetivo es elucidar las estructuras y las funciones cerebrales asociadas con la educación. Este articulo revisa los resultados neurocientificos relacionados con el aprendizaje de la lectura, y discute su potencialidad de aplicación en la educación. La obtención de imágenes cerebrales ha permitido estudiar los correlatos neurales de las funciones cognitivas en general, y de la lectura en particular, y esta información orienta el aprendizaje y la enseñanza en un contexto educativo formal. Los resultados recientes de las investigaciones en neurociencias muestran que algunos marcadores neurales, como la conectividad del Fascículo Arqueado, son muy útiles y eficaces en la predicción de las trayectorias de desarrollo y aprendizaje de niños y niñas, y en sus respuestas a la enseñanza. Los resultados de las investigaciones revisadas en este artículo sugieren que la Neuroeducación puede dar más que intuiciones y proponer soluciones prácticas, basadas en resultados empíricos. Para ello, la Neuroeducación debe continuar construyendo colaboraciones, conceptuales y metodológicas entre disciplinas, que permitan disminuir la brecha existente entre la investigación, la formación de los educadores y la práctica profesional.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,473
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,303 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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