A Systematic Review of MRI Neuroimaging for Education Research
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to disclose how the magnetic resonance imaging (MRI) neuroimaging approach has been applied in education studies, and what kind of learning themes has been investigated in the reviewed MRI neuroimaging research. Based on the keywords "brain or neuroimaging or neuroscience" and "MRI or diffusion tensor imaging (DTI) or white matter or gray matter or resting-state," a total of 25 papers were selected from the subject areas "Educational Psychology" and "Education and Educational Research" from the Web of Science and Scopus from 2000 to 2019. Content analysis showed that MRI neuroimaging and learning were studied under the following three major topics and nine subtopics: cognitive function (language, creativity, music, physical activity), science education (mathematical learning, biology learning, physics learning), and brain development (parenting, personality development). As for the type of MRI neuroimaging research, the most frequently used approaches were functional MRI, followed by structural MRI and DTI, although the choice of approach was often motivated by the specific research question. Research development trends show that the neural plasticity theme has become more prominent recently. This study concludes that in educational research, the MRI neuroimaging approach provides objective and empirical evidence to connect learning processes, outcomes, and brain mechanisms.
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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 | 0,007 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».