Discalculia: manifestaciones clínicas, evaluación y diagnóstico. Perspectivas actuales de intervención educativa.
Bibliographic record
Abstract
Actualmente, son numerosas las dificultades y trastornos del aprendizaje en el ámbito escolar, con un incremento en el área de las matemáticas. Tales dificultades suelen aparecer asociadas a otros trastornos como la dislexia o el Trastorno por Déficit de Atención e Hiperactividad (TDAH). Este artículo tiene como objetivo profundizar en la definición y detección de la discalculia, así como revisar las perspectivas actuales para su tratamiento desde la educación. Desde 1990 se explicita la problemática de las Dificultades de Aprendizaje en el aula con la publicación de la Ley de Ordenación General del Sistema Educativo español (LOGSE). Así mismo, desde la publicación del DSM-IV y el CIE-10, se han recogido los signos, síntomas y prevalencia de la discalculia. Sin embargo, su detección, identificación e intervención están por debajo de lo deseado. Aspectos como el conocimiento de las bases neurobiológicas subyacentes son fundamentales para el posterior abordaje psicopedagógico. Concluimos, en primer lugar, que existen muy pocos instrumentos específicos para la detección. En segundo lugar, destacamos la importancia de la detección de sus factores de riesgo. Finalmente, respecto a las perspectivas actuales de tratamiento se aboga por la detección temprana y el carácter interdisciplinar de las intervenciones.
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 | 0.009 | 0.027 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".