Como controlar a los niños hiperactivos dentro del salón de clase
Bibliographic record
Abstract
Los estudiantes con Déficit de Atención e Hiperactividad (TDAH) reaccionan inmediatamente a cualquier estímulos que se les presentan a su alrededor ya que su atención es muy corta y este es el motivo por el cual realizan con mucha frecuencia más faltas que los niños que reflexionan. El docente debe conocer las estrategias que puede utilizar dentro del proceso del desarrollo de aprendizaje en aquellos estudiantes, de tal manera que pueda optimizar las diferentes conductas. Se debe tomar en cuenta la capacidad de aprendizajes que ellos poseen en el proceso de aprendizaje. Sin duda alguna los niños que tienen estas conductas inadecuadas en su gran mayoría tienen dificultades para aprender por lo tanto su forma de comportarse no es que quieran actuar de esa manera sino más bien no pueden controlarse. Cuando los niños están inquietos liberan hormonas juntamente con emociones aceleradas de fracaso. Cada vez que ejecutan alguna reacción como lanzar objetos, rabietas, agresión, escape, berrinches entre otros. Estos comportamientos no significan que debemos tolerarles sino que debemos ser comprensivos con ellos y a su vez ayudarles de la manera más conveniente. Cabe indicar que la mayoría de estos niños agresivos varias veces se arrepientes de sus actitudes y dicen no volverlo hacer cuando le hacemos entrar en razón. Sin embargo cada vez vuelven a realizar las mismas conductas intolerables que expresan una gran preocupación al darse cuenta que no pueden cambiar y también porque lo hicieron.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".