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Record W3131748899 · doi:10.1344/joned.v1i2.31658

Neuroeducacion y aprendizaje de la lectura: Del laboratorio al salón de clase

2021· article· es· W3131748899 on OpenAlexaff
Gérardo Restrepo, Liliana Calvachi-Galvis

Bibliographic record

VenueJournal of Neuroeducation · 2021
Typearticle
Languagees
FieldNeuroscience
TopicNeuroscience, Education and Cognitive Function
Canadian institutionsUniversité de Sherbrooke
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophyPsychology

Abstract

fetched live from OpenAlex

El aprendizaje de la literacidad constituye un logro primordial para el aprendizaje del niño, el desarrollo de su personalidad y su inclusión en la cultura y la sociedad. Los niños y niñas aprenden a leer, para luego leer para aprender. Sin embargo, se estima que el 63% de los alumnos de 4 grado tienen competencias en lectura muy por debajo del nivel deseado y el 80% de ellos vienen de estratos socioeconómicos bajos. Las dificultades en el aprendizaje de la lectura pueden llevar a una baja autoestima, desesperanza y depresión en niños y adolescentes. El resultado es que los niños con dificultades del aprendizaje tienen menos probabilidades de completar la secundaria y de continuar estudios superiores, y en la adolescencia y la edad adulta tienen más riesgo de verse involucrados en conductas criminales. El 92% de los adultos que presentan dificultades del aprendizaje tienen ingresos mensuales muy bajos y el 67% ganan un salario mínimo o menos. La Neuroeducación es una disciplina académica joven donde convergen las neurociencias, la psicología cognitiva y la educación. Su objetivo es elucidar las estructuras y las funciones cerebrales asociadas con la educación. Este articulo revisa los resultados neurocientificos relacionados con el aprendizaje de la lectura, y discute su potencialidad de aplicación en la educación. La obtención de imágenes cerebrales ha permitido estudiar los correlatos neurales de las funciones cognitivas en general, y de la lectura en particular, y esta información orienta el aprendizaje y la enseñanza en un contexto educativo formal. Los resultados recientes de las investigaciones en neurociencias muestran que algunos marcadores neurales, como la conectividad del Fascículo Arqueado, son muy útiles y eficaces en la predicción de las trayectorias de desarrollo y aprendizaje de niños y niñas, y en sus respuestas a la enseñanza. Los resultados de las investigaciones revisadas en este artículo sugieren que la Neuroeducación puede dar más que intuiciones y proponer soluciones prácticas, basadas en resultados empíricos. Para ello, la Neuroeducación debe continuar construyendo colaboraciones, conceptuales y metodológicas entre disciplinas, que permitan disminuir la brecha existente entre la investigación, la formación de los educadores y la práctica profesional.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.009
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Meta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.473
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.009
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.003
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.019
GPT teacher head0.322
Teacher spread0.303 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2021
Admission routes1
Has abstractyes

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