Bibliographic record
Abstract
El presenta articulo analiza como los niños y adolescentes a los que denominamos "alumnos renuentes" son, a menudo, cualquier cosa menos renuentes a aprender ciertas cosas. Ellos muestran todos los signos de participación imaginativa-solo que su imaginación parece incapaz de conectarse con cualquier parte del curriculum escolar. Podríamos preguntar ¿cómo podemos hacer que el curriculum sea tan imaginativamente atractivo como el mundo que se supone debería exponerse a los estudiantes? Una nueva respuesta para algunos o muchos de esos estudiantes podría derivarse del trabajo de Lev Vygotsky (1962, 1997). Su noción de "herramientas cognitivas" nos ofrece una forma de explorar cómo podemos captar y comprometer la imaginación de esos estudiantes para que vean lo que es verdaderamente maravilloso y atrapante en el currículo cualquiera pudiera aprender y convertirla en una herramienta cognitiva. En este articulo veremos cómo las herramientas de estructuración de historias/relatos, los opuestos binarios, y la generación de imágenes a partir de las palabras pueden emplearse de maneras, en cierta medida, nuevas. Cada una de ellas fue en algún momento una invención cultural de importancia considerable, y cada una ahora se ha convertido, potencialmente para cada uno de nosotros, en herramientas cognitivas que pueden aumentar nuestra capacidad para pensar, comunicarnos y comprender.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".