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Enregistrement W4401478839 · doi:10.56083/rcv4n8-054

SPLIT-BRAIN NA EDUCAÇÃO: “IMPLICAÇÕES E APLICAÇÕES PEDAGÓGICAS”

2024· article· pt· W4401478839 sur OpenAlexaff
José Carlos Guimarães, Fabiano da Silva Araujo, Hilke Carlayle de Medeiros Costa, Jadilson Marinho da Silva, Marcos Luis Pereira Fonseca, Rosiane Morais Peixoto, Carlos Alberto Feitosa dos Santos

Notice bibliographique

RevueRevista Contemporânea · 2024
Typearticle
Languept
DomaineNeuroscience
ThématiqueHemispheric Asymmetry in Neuroscience
Établissements canadiensSaint Paul University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyPsychologySociologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

O fenômeno do cérebro dividido, estudado extensivamente desde os experimentos iniciais de Roger Sperry (1968) e Michael Gazzaniga (2005), revelou informações cruciais sobre a lateralização das funções cerebrais. Este artigo explora as implicações dessas descobertas para a educação, abordando como a compreensão da especialização hemisférica pode ser aplicada no desenvolvimento de estratégias pedagógicas mais eficazes. A pesquisa indica que a lateralização funcional influencia diretamente a maneira como aprendemos e processamos informações. Portanto, adaptar métodos de ensino que considerem essas diferenças pode melhorar significativamente os resultados educacionais. Além disso, a análise crítica das abordagens educacionais tradicionais em comparação com métodos baseados na neurociência destaca a importância de uma educação personalizada, que reconheça e aproveite as variações individuais na arquitetura cerebral dos alunos.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,651
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,004

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,292 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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